1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGrijalva, Felipe, dir.-
dc.contributor.authorSantamaria López;, Christian Eduardo-
dc.date.accessioned2025-06-20T16:05:51Z-
dc.date.available2025-06-20T16:05:51Z-
dc.date.issued2024-12-19-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2024es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14286-
dc.descriptionIn recent years, advancements in artificial intelligence have driven the development of natural language processing and automatic speech recognition (ASR) models for majority languages, raising concerns about the marginalization of ancestral and underrepresented languages. This work proposes the fine-tuning of the Wav2Vec 2.0 model, developed by Meta AI, for ASR in Kichwa, a language spoken in the Ecuadorian Andes...es_ES
dc.description.abstractEn los últimos años, los avances en inteligencia artificial han impulsado el desarrollo de modelos de procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento automático del habla (ASR) para idiomas mayoritarios, generando preocupaciones sobre la marginación de lenguas ancestrales y subrepresentadas. Este trabajo propone el ajuste fino del modelo Wav2Vec 2.0, desarrollado por Meta AI, para ASR en Kichwa, un idioma hablado en los Andes ecuatorianos...es_ES
dc.format.extent30 h.es_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherQuito,es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectInteligencia artificial - Reconocimiento de voz - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subject.otherTecnologíaes_ES
dc.subject.otherTecnología electrónicaes_ES
dc.titleFine-tuning Wav2Vec2 for Automatic Speech Recognition in Kichwaes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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