Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Random Forest-Based Prediction of Parkinson's Disease Progression Using Acoustic, ASR and Intelligibility Features
Año:2015
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones,
  • Ingeniería eléctrica, electrónica y automática
Datos
Descripción
The Interspeech ComParE 2015 PC Sub-Challenge consists of automatically determining the degree of Parkinson?s condition using exclusively the patient?s voice. In this paper, we face this problem as a regression task and in order to succeed, we propose the use of an ensemble learning method, Random Forest (RF), in combination with features of different nature: acoustic characteristics, features derived from the output of an Automatic Speech Recognition system (ASR) and non-intrusive intelligibility measures. The system outperforms the baseline results achieving a relative improvement higher than 19% in the development set.
Internacional
Si
Nombre congreso
INTERSPEECH 2015 16th Annual Conference of the International Speech Communication Association
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Dresden, Germany
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-5108-1790-6
DOI
Fecha inicio congreso
06/09/2015
Fecha fin congreso
10/09/2015
Desde la página
503
Hasta la página
507
Título de las actas
Proceedings of 16TH Annual Conference of the international speech communication association
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Alexander Zlotnik Enaliev (UPM)
  • Autor: Juan Manuel Montero Martinez (UPM)
  • Autor: Ruben San Segundo Hernandez (UPM)
  • Autor: Ascensión Gallardo Antolín (Universidad Carlos III Madrid)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Tecnología del Habla
  • Departamento: Ingeniería Electrónica
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