Clasificación de género basada en señales de voz mediante modelos difusos y algoritmos de optimización
This paper describes a gender classification scheme based on voice signals in which 16 different fuzzy models are proposed and optimized using four bio-inspired optimization algorithms and the quasi-Newton method. The classification scheme considers four data sets and five different voice features t...
- Autores:
-
Cortés-Martinez, Luis Miguel
Espitia-Cuchango, Helbert Eduardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/36209
- Acceso en línea:
- http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/2356
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- Palabra clave:
- Rights
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Cortés-Martinez, Luis MiguelEspitia-Cuchango, Helbert Eduardo2021-09-24T13:25:05Z2021-09-24T13:25:05Z2019-12-16http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/235610.15332/iteckne.v16i2.2356http://hdl.handle.net/11634/36209This paper describes a gender classification scheme based on voice signals in which 16 different fuzzy models are proposed and optimized using four bio-inspired optimization algorithms and the quasi-Newton method. The classification scheme considers four data sets and five different voice features to define the input values of an algorithm in the optimization process. The inputs of each fuzzy model define the mean and variance of their Gaussian membership functions, and their fitness is evaluated by the input values of the algorithm and mean squared error as objective function to be minimized. A comparative analysis between models, algorithms and data sets is made to obtain conclusions according to the results of each optimized model.En este documento se describe un esquema de clasificación de género, basado en señales de voz, en el que se proponen y prueban 16 modelos difusos diferentes que son optimizados mediante cuatro algoritmos bioinspirados y el método cuasi-Newton. El esquema de clasificación considera cuatro conjuntos de datos y cinco características de voz diferentes para definir los valores de entrada de un algoritmo en el proceso de optimización. Los valores de entrada de cada modelo difuso definen la media y varianza de sus funciones de pertenencia gaussianas, y su desempeño se evalúa mediante los valores de entrada del algoritmo de optimización y el error cuadrático medio como función objetivo para minimizar. Se hace un análisis comparativo entre modelos, algoritmos y conjuntos de datos para obtener conclusiones de acuerdo con los resultados de cada modelo optimizado.application/pdfengUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangahttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/2356/1727ITECKNE; Vol 16 No 2 (2019); 40-57ITECKNE; Vol 16 No 2 (2019); 40-572339-34831692-1798Copyright (c) 2019 ITECKNEhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Clasificación de género basada en señales de voz mediante modelos difusos y algoritmos de optimizaciónGender classification based on voice signals using fuzzy models and optimization algorithmsinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb111634/36209oai:repository.usta.edu.co:11634/362092023-07-14 16:28:52.969metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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This paper describes a gender classification scheme based on voice signals in which 16 different fuzzy models are proposed and optimized using four bio-inspired optimization algorithms and the quasi-Newton method. The classification scheme considers four data sets and five different voice features to define the input values of an algorithm in the optimization process. The inputs of each fuzzy model define the mean and variance of their Gaussian membership functions, and their fitness is evaluated by the input values of the algorithm and mean squared error as objective function to be minimized. A comparative analysis between models, algorithms and data sets is made to obtain conclusions according to the results of each optimized model. |
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