Deep neural network para análisis acústico

Autores
García, Mario Alejandro; Rosset, Ana Lorena; Destéfanis, Eduardo A.; Cerruti, Santiago; Moyano, Miguel
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La valoración de la calidad vocal mediante el análisis audio-perceptual es parte de la rutina clínica de evaluación de pacientes con trastornos de la voz. La debilidad de este método reside en la subjetividad y en la necesidad de que sea realizada por oyentes experimentados. Este proyecto tiene como objetivo la realización de una clasificación automática de la calidad vocal, valuada en la escala GRBAS, a través de características extraídas del análisis acústico de la señal y técnicas de aprendizaje automático. Particularmente, en este trabajo se muestran los resultados del cálculo de shimmer con un modelo de deep learning.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
machine learning
deep learning
acoustic analysis
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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