Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures
- Autores
- Miramont, Juan Manuel; Schlotthauer, Gaston
- Año de publicación
- 2019
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En el año 1995 Ingo Titze propuso un sistema de clasificación de fonemas vocálicos en tres tipos (Tipo I,Tipo II y Tipo III) en base a la regularidad de la señal de voz cuasiperiódica correspondiente. En la práctica clı́nica fonoaudiológica, esta clasificación se realiza en base a la inspección visual de espectrogramas, no siendo claros los criterios que diferencian un tipo de voz de otra, especialmente entre los tipos I y II. En consecuencia, existe una granvariación interprofesional y una fuerte dependencia de la experiencia de cada especialista. Con el fin de lograr una clasificación objetiva basada en parámetros cuantitativos, se buscó extraer caracterı́sticas capaces de representar las diferencias fundamentales entre las voces de Tipos I y II, para luego clasificar una base de datos anotada. Se extrajeron parámetros acústicos clásicos, como medidas de Jitter y Shimmer, y harmonics to noise ratio (HNR) calculados utilizando PRAAT. También se propuso la utilización de la amplitud del primer ramónico (R1) y dos caracterı́sticas ideadas porlos autores de este trabajo: varianza normalizada de la primera componente principal (VNCP) y razones pico-valle (PV) espectrales. La clasificación se realizó mediante máquinas de soporte vectorial (SVM) de kernel lineal utilizando las caracterı́sticas que minimizan el error del clasificador. Como resultado, se obtuvo un error de validación cruzada de 11.61%, con porcentajes de acierto del 93.24% y 83.95%, para voces Tipo I y Tipo II respectivamente.
Fil: Miramont, Juan Manuel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; Argentina
Fil: Schlotthauer, Gaston. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; Argentina - Materia
-
Tipos de voces
Clasificación de vocales sostenidas
Procesamiento de la señal de voz
Máquinas de soporte vectorial - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
- OAI Identificador
- oai:ri.conicet.gov.ar:11336/107373
Ver los metadatos del registro completo
| id |
CONICETDig_db0306bf5eb52ae5a88a02407f3626b5 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/107373 |
| network_acronym_str |
CONICETDig |
| repository_id_str |
3498 |
| network_name_str |
CONICET Digital (CONICET) |
| spelling |
Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity MeasuresMiramont, Juan ManuelSchlotthauer, GastonTipos de vocesClasificación de vocales sostenidasProcesamiento de la señal de vozMáquinas de soporte vectorialhttps://purl.org/becyt/ford/2.11https://purl.org/becyt/ford/2En el año 1995 Ingo Titze propuso un sistema de clasificación de fonemas vocálicos en tres tipos (Tipo I,Tipo II y Tipo III) en base a la regularidad de la señal de voz cuasiperiódica correspondiente. En la práctica clı́nica fonoaudiológica, esta clasificación se realiza en base a la inspección visual de espectrogramas, no siendo claros los criterios que diferencian un tipo de voz de otra, especialmente entre los tipos I y II. En consecuencia, existe una granvariación interprofesional y una fuerte dependencia de la experiencia de cada especialista. Con el fin de lograr una clasificación objetiva basada en parámetros cuantitativos, se buscó extraer caracterı́sticas capaces de representar las diferencias fundamentales entre las voces de Tipos I y II, para luego clasificar una base de datos anotada. Se extrajeron parámetros acústicos clásicos, como medidas de Jitter y Shimmer, y harmonics to noise ratio (HNR) calculados utilizando PRAAT. También se propuso la utilización de la amplitud del primer ramónico (R1) y dos caracterı́sticas ideadas porlos autores de este trabajo: varianza normalizada de la primera componente principal (VNCP) y razones pico-valle (PV) espectrales. La clasificación se realizó mediante máquinas de soporte vectorial (SVM) de kernel lineal utilizando las caracterı́sticas que minimizan el error del clasificador. Como resultado, se obtuvo un error de validación cruzada de 11.61%, con porcentajes de acierto del 93.24% y 83.95%, para voces Tipo I y Tipo II respectivamente.Fil: Miramont, Juan Manuel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; ArgentinaFil: Schlotthauer, Gaston. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; ArgentinaSociedad Argentina de Bioingeniería2019-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/107373Miramont, Juan Manuel; Schlotthauer, Gaston; Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures; Sociedad Argentina de Bioingeniería; Revista Argentina de Bioingeniería; 23; 1; 3-2019; 55-622591-376XCONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://revista.sabi.org.ar/index.php/revista/issue/view/14info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-10-22T12:14:38Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/107373instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-10-22 12:14:39.19CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures |
| title |
Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures |
| spellingShingle |
Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures Miramont, Juan Manuel Tipos de voces Clasificación de vocales sostenidas Procesamiento de la señal de voz Máquinas de soporte vectorial |
| title_short |
Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures |
| title_full |
Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures |
| title_fullStr |
Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures |
| title_full_unstemmed |
Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures |
| title_sort |
Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Miramont, Juan Manuel Schlotthauer, Gaston |
| author |
Miramont, Juan Manuel |
| author_facet |
Miramont, Juan Manuel Schlotthauer, Gaston |
| author_role |
author |
| author2 |
Schlotthauer, Gaston |
| author2_role |
author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Tipos de voces Clasificación de vocales sostenidas Procesamiento de la señal de voz Máquinas de soporte vectorial |
| topic |
Tipos de voces Clasificación de vocales sostenidas Procesamiento de la señal de voz Máquinas de soporte vectorial |
| purl_subject.fl_str_mv |
https://purl.org/becyt/ford/2.11 https://purl.org/becyt/ford/2 |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
En el año 1995 Ingo Titze propuso un sistema de clasificación de fonemas vocálicos en tres tipos (Tipo I,Tipo II y Tipo III) en base a la regularidad de la señal de voz cuasiperiódica correspondiente. En la práctica clı́nica fonoaudiológica, esta clasificación se realiza en base a la inspección visual de espectrogramas, no siendo claros los criterios que diferencian un tipo de voz de otra, especialmente entre los tipos I y II. En consecuencia, existe una granvariación interprofesional y una fuerte dependencia de la experiencia de cada especialista. Con el fin de lograr una clasificación objetiva basada en parámetros cuantitativos, se buscó extraer caracterı́sticas capaces de representar las diferencias fundamentales entre las voces de Tipos I y II, para luego clasificar una base de datos anotada. Se extrajeron parámetros acústicos clásicos, como medidas de Jitter y Shimmer, y harmonics to noise ratio (HNR) calculados utilizando PRAAT. También se propuso la utilización de la amplitud del primer ramónico (R1) y dos caracterı́sticas ideadas porlos autores de este trabajo: varianza normalizada de la primera componente principal (VNCP) y razones pico-valle (PV) espectrales. La clasificación se realizó mediante máquinas de soporte vectorial (SVM) de kernel lineal utilizando las caracterı́sticas que minimizan el error del clasificador. Como resultado, se obtuvo un error de validación cruzada de 11.61%, con porcentajes de acierto del 93.24% y 83.95%, para voces Tipo I y Tipo II respectivamente. Fil: Miramont, Juan Manuel. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; Argentina Fil: Schlotthauer, Gaston. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; Argentina |
| description |
En el año 1995 Ingo Titze propuso un sistema de clasificación de fonemas vocálicos en tres tipos (Tipo I,Tipo II y Tipo III) en base a la regularidad de la señal de voz cuasiperiódica correspondiente. En la práctica clı́nica fonoaudiológica, esta clasificación se realiza en base a la inspección visual de espectrogramas, no siendo claros los criterios que diferencian un tipo de voz de otra, especialmente entre los tipos I y II. En consecuencia, existe una granvariación interprofesional y una fuerte dependencia de la experiencia de cada especialista. Con el fin de lograr una clasificación objetiva basada en parámetros cuantitativos, se buscó extraer caracterı́sticas capaces de representar las diferencias fundamentales entre las voces de Tipos I y II, para luego clasificar una base de datos anotada. Se extrajeron parámetros acústicos clásicos, como medidas de Jitter y Shimmer, y harmonics to noise ratio (HNR) calculados utilizando PRAAT. También se propuso la utilización de la amplitud del primer ramónico (R1) y dos caracterı́sticas ideadas porlos autores de este trabajo: varianza normalizada de la primera componente principal (VNCP) y razones pico-valle (PV) espectrales. La clasificación se realizó mediante máquinas de soporte vectorial (SVM) de kernel lineal utilizando las caracterı́sticas que minimizan el error del clasificador. Como resultado, se obtuvo un error de validación cruzada de 11.61%, con porcentajes de acierto del 93.24% y 83.95%, para voces Tipo I y Tipo II respectivamente. |
| publishDate |
2019 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2019-03 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11336/107373 Miramont, Juan Manuel; Schlotthauer, Gaston; Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures; Sociedad Argentina de Bioingeniería; Revista Argentina de Bioingeniería; 23; 1; 3-2019; 55-62 2591-376X CONICET Digital CONICET |
| url |
http://hdl.handle.net/11336/107373 |
| identifier_str_mv |
Miramont, Juan Manuel; Schlotthauer, Gaston; Automatic Classification of Sustained Vowels Based on Signal Regularity Measures; Sociedad Argentina de Bioingeniería; Revista Argentina de Bioingeniería; 23; 1; 3-2019; 55-62 2591-376X CONICET Digital CONICET |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://revista.sabi.org.ar/index.php/revista/issue/view/14 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Sociedad Argentina de Bioingeniería |
| publisher.none.fl_str_mv |
Sociedad Argentina de Bioingeniería |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONICET Digital (CONICET) instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| reponame_str |
CONICET Digital (CONICET) |
| collection |
CONICET Digital (CONICET) |
| instname_str |
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| repository.name.fl_str_mv |
CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| repository.mail.fl_str_mv |
dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar |
| _version_ |
1846782555512111104 |
| score |
12.982451 |