Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Capítulo de libro:
KPCA vs. PCA study for an age classification of speakers
Año:2011
Áreas de investigación
  • Ingenierías,
  • Reconocimiento de voz,
  • Procesamiento de voz
Datos
Descripción
Kernel-PCA and PCA techniques are compared in the task of age and gender separation. A feature extraction process that discriminates between vocal tract and glottal source is implemented. The reason why speech is processed in that way is because vocal tract length and resonant characteristics are related to gender and age and there is also a great relationship between glottal source and age and gender. The obtained features are then processed with PCA and kernel-PCA techniques. The results show that gender and age separation is possible and that kernel-PCA (especially with RBF kernel) clearly outperforms classical PCA or no preprocessing features.
Internacional
Si
DOI
Edición del Libro
Editorial del Libro
Springer-Verlag
ISBN
978-3-642-25019-4
Serie
Título del Libro
Proceeding NOLISP'11 Proceedings of the 5th international conference on Advances in nonlinear speech processing
Desde página
190
Hasta página
198
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Cristina Muñoz Mulas (UPM)
  • Autor: Rafael Martinez Olalla (UPM)
  • Autor: Pedro Gomez Vilda (UPM)
  • Autor: Elmar W. Lang (Universität of Regensburg, Regensburg, Germany)
  • Autor: Agustin Alvarez Marquina (UPM)
  • Autor: Luis Miguel Mazaira Fernandez (UPM)
  • Autor: Victor Nieto Lluis (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Informática Aplicada al Procesado de Señal e Imagen
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