Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Capítulo de libro:
Using HMM to Detect Speakers with Severe Obstructive Sleep Apnoea Syndrome
Año:2012
Áreas de investigación
  • Biomedicina,
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
In this contribution we study different speech modeling techniques to detect patients with severe OSA envisioning the future classification of patients according to their priority of need identifying the most severe cases and reducing medical costs. Hidden Markov Models (HMMs) are used for detecting voices of OSA patients. Specific acoustic properties of continuous speech are modeled attending to different linguistic contexts which reflect discriminative physiological characteristics found in OSA patients. Experimental results on over a database including both severe OSA and healthy speakers shows an 85% correct classification rate is achieved by using whole-sentence HMMs, outperforming previous schemes proposed in the literature.
Internacional
Si
DOI
10.1007%2F978-3-642-35292-8_13
Edición del Libro
Editorial del Libro
Springer
ISBN
978-3-642-35291-1
Serie
Título del Libro
Advances in Speech and Language Technologies for Iberian Languages
Desde página
121
Hasta página
128
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Ana Montero Benavides (UPM)
  • Autor: Rubén Fernández Pozo (UPM)
  • Autor: Jose Luis Blanco Murillo (UPM)
  • Autor: Luis Alfonso Hernandez Gomez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señal (GAPS)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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