Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Dysphonia Detection based on modulation spectral features and cepstral coefficients
Año:2010
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
In this paper, we combine modulation spectral features with mel-frequency cepstral coefficients for automatic detection of dysphonia. For classification purposes, dimensions of the original modulation spectra are reduced using higher order singular value decomposition (HOSVD). Most relevant features are selected based on their mutual information to discrimination between normophonic and dysphonic speakers made by experts. Features that highly correlate with voice alterations are associated then with a support vector machine (SVM) classifier to provide an automatic decision. Recognition experiments using two different databases suggest that the system provides complementary information to the standard mel-cepstral features.
Internacional
Si
JCR del ISI
No
Título de la revista
IEEE ICASSP¿10 Proceedings
ISSN
1520-6149
Factor de impacto JCR
0
Información de impacto
Volumen
DOI
Número de revista
Desde la página
5162
Hasta la página
5165
Mes
ENERO
Ranking
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Participantes
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Informática Aplicada al Procesado de Señal e Imagen
  • Departamento: Ingeniería de Circuitos y Sistemas