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Este estudio presenta la construcción de un módulo de reconocimiento de voz vietnamita y el control cinemático inverso de un manipulador redundante mediante algoritmos de inteligencia artificial. El primer modelo de aprendizaje profundo se construye para reconocer y convertir información de voz en señales de entrada del problema cinemático inverso de un manipulador robótico de 6 grados de libertad. El problema cinemático inverso se resuelve en base a la construcción y entrenamiento. El segundo modelo de aprendizaje profundo se construye utilizando los datos determinados del modelo matemático de la estructura geométrica de los sistemas, los límites de las variables articulares y el espacio de trabajo. Los modelos de aprendizaje profundo se construyen en el lenguaje PYTHON. La operación eficiente de las redes de aprendizaje profundo construidas demuestra la confiabilidad de los algoritmos de inteligencia artificial y la aplicabilidad del módulo de reconocimiento de voz vietnamita para diversas tareas.
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