Análisis de estrés en la voz utilizando coeficientes cepstrales de Mel y máquina de vectores de soporte

Voice analysis can be done in multiple ways, this processes have evolved through ages, becoming more complex and diversifying the utility of them, Nowadays procedures like detection, recognisement or clasification are based on analyses of the sound signal. This project addresses the recent need of m...

Full description

Autores:: Toro Cerón, Luis Gabriel

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad de San Buenaventura

Repositorio:: Repositorio USB

Idioma:: spa

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description	Voice analysis can be done in multiple ways, this processes have evolved through ages, becoming more complex and diversifying the utility of them, Nowadays procedures like detection, recognisement or clasification are based on analyses of the sound signal. This project addresses the recent need of making processes that were initially considered subjectives, automatically, taking into a count of the different factors that might influence them, and always being forward to improve and contribute to the existing processes. The importance of it lies on the versatility of the algorythms, that can be used as well in different areas and for different purposes such as the field of medicine, humanities, social sciences and technology
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Guddeti, "Multiclass SVM-based language-independent emotion recognition using selective speech features," 2014 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI), New Delhi, 2014, pp. 1069-1073. [31] C. Chang and C. Lin, “LIBSVM – A Library for Support Vector Machines”, Department of Computer Science, National Taiwan University Taipei, Taiwan, 2016. [Online]. Available: https://goo.gl/HpGjlN. [32] M. Giménez Fayos, “Una Aproximación Basada en Aprendizaje Automático para Diversos Problemas de Procesamiento de Lenguaje Natural en Redes Sociales”, Tesis de Maestría, Universidad Politècnica de València, 2016. [33] D. Ellis, “Reproducing the Feature Outputs of Common Programs Using Matlab and melfcc.m”, Lab. for Recognition and Organization of Speech and Audio (LabROSA), Columbia University, New York, 2013. [Online]. Available: https://goo.gl/69yy7c. [34] J. Giraldo, “Identificación Automática de Eventos Sonoros de Música y Tráfico en Grabaciones en Ambientes Controlados Mediante Descriptores de Audio y el Algoritmo de Clasificación de Máquinas de Soporte de Vectores (SVM)”, Trabajo de Grado, Ingeniería de Sonido, Facultad de Ingenierías, Universidad de San Buenaventura Medellín, 2016.
dc.source.bibliographicCitation.s.fl_str_mv	[4] X. Valero and F. Alías, "Análisis de la Señal Acústica Mediante Coeficientes Cepstrales BioInspirados y su Aplicación al Reconocimiento de Paisajes Sonoros", Grup de Recerca en Tecnologies Mèdia, La Salle-Universitat Ramon Llull, 2012.
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spelling	Comunidad Científica y AcadémicaRuiz Sánchez, Santiagoca21b6b6-18af-4d69-90af-2a7fed4cb6d3-1Toro Cerón, Luis Gabriel8912840b-9055-4ad5-b10d-8a264c037efb-12018-08-17T20:16:02Z2018-08-17T20:16:02Z20182018-08-17Voice analysis can be done in multiple ways, this processes have evolved through ages, becoming more complex and diversifying the utility of them, Nowadays procedures like detection, recognisement or clasification are based on analyses of the sound signal. This project addresses the recent need of making processes that were initially considered subjectives, automatically, taking into a count of the different factors that might influence them, and always being forward to improve and contribute to the existing processes. The importance of it lies on the versatility of the algorythms, that can be used as well in different areas and for different purposes such as the field of medicine, humanities, social sciences and technologyEl análisis de la voz se puede realizar de múltiples maneras y procesos, dichos procesos han evolucionado a través del tiempo llegando a ser más complejos y diversificando su utilidad. Actualmente procesos como la detección, el reconocimiento o la clasificación se fundamentan en análisis sobre la señal sonora. Este trabajo responde a la necesidad actual de automatizar procesos que anteriormente se consideraban subjetivos, teniendo en cuenta los diversos factores que pueden incidir sobre éstos y con miras a mejorar y aportar a los procesos actuales existentes, la importancia del mismo radica en la versatilidad de estos algoritmos que pueden ser empleados en diferentes áreas y para diversos fines, como por ejemplo en la medicina, las humanidades, ciencias sociales y tecnologíapdf63 páginasRecurso en lineaapplication/pdfG. Toro Cerón, “Análisis de estrés en la voz utilizando coeficientes cepstrales de Mel y máquina de soporte de vectores”, Trabajo de grado, Ingeniería de Sonido, Universidad de San Buenaventura Medellín, Facultad de Ingenierías, 2018http://hdl.handle.net/10819/6041spaIngenieriasIngeniería de SonidoMedellínAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPor medio de este formato manifiesto mi voluntad de AUTORIZAR a la Universidad de San Buenaventura, Sede Bogotá, Seccionales Medellín, Cali y Cartagena, la difusión en texto completo de manera gratuita y por tiempo indefinido en la Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura, el documento académico-investigativo objeto de la presente autorización, con fines estrictamente educativos, científicos y culturales, en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor. Como autor manifiesto que el presente documento académico-investigativo es original y se realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de mi exclusiva autora y poseo la titularidad sobre la misma. La Universidad de San Buenaventura no será responsable de ninguna utilización indebida del documento por parte de terceros y será exclusivamente mi responsabilidad atender personalmente cualquier reclamación que pueda presentarse a la Universidad. Autorizo a la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura convertir el documento al formato que el repositorio lo requiera (impreso, digital, electrónico o cualquier otro conocido o por conocer) o con fines de preservación digital. Esta autorización no implica renuncia a la facultad que tengo de publicar posteriormente la obra, en forma total o parcial, por lo cual podrá, dando aviso por escrito con no menos de un mes de antelación, solicitar que el documento deje de estar disponible para el público en la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura, así mismo, cuando se requiera por razones legales y/o reglas del editor de una revista.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2[1] S. Chu, S. Narayanan, and C.-C Jay Kuo, "Environmental sound recognition with timefrequency audio features," in IEEE Trans. Audio, Speech and Lang. Processing, vol. 17, 2009.[2] Y. Hong-wu, L. Ya-li, and H. De-zhi, "Speaker recognition based on weighted melcepstrum," in Fourth International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Techno- logy, 2009, pp. 200–203.[3] L. Rabiner and B-H Juang, Fundamentals of Speech Recognition, Prentice Hall, Murray Hill, NJ, 1993.[5] J. C. Gómez, “Reconocimiento Automático de Voz Reconocimiento Automático de Voz Basado en Técnicas de Comparación de Patrones”, Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura, Universidad Nacional de Rosario. [Online]. Available: https://goo.gl/9mC5ET.[6] S. Furui, “50 Years of Progress in Speech and Speaker Recognition Research”, ECTI Transactions on Computer and Information Technology, vol. 1, 2005, pp. 64-74.[7] G. Martínez and G. Aguilar, "Sistema para Identificación de Hablantes Robusto a Cambios en la Voz", Ingenius: Revista de Ciencia y Tecnología, Núm. 8, Universidad Politécnica Salesiana, 2012. [Online]. Available: https://goo.gl/ca4qAa.[8] [1] J. O’Neal, Introduction to Signal Transmission, IEEE Transactions on Communications, vol. 20, no. 5. 1972.[9] C. Cortes, and V. Vapnik, “Support Vector Networks,” Machine Learning, Vol. 20, No. 3, 1995, pp. 273-297.[10] G. 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Análisis de estrés en la voz utilizando coeficientes cepstrales de Mel y máquina de vectores de soporte

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