Dissimilarity-based classification for stochastic models of embedding spaces applied to voice pathology detection (2009)
RESUMEN: En este trabajo se investiga una forma alternativa de modelar el comportamiento no lineal presente en las señales de voz patológicas. El método consiste en modelar atractores reconstruidos mediante la técnica de retardo de tiempo, teniendo en cuenta la información espacial y temporal de las trayectorias en el atractor a partir de modelos ocultos de Markov (HMM) discretos. A partir de modelos HMM entrenados para los espacios embebidos es posible calcular una medida de distancia basada en un kernel probabilístico, que posibilita la construcción de un espacio de disimilitud. Esta aproximación permite la comparación de familias de atractores a partir de la comparación de prototipos en lugar de evaluar características no lineales individuales de cada sujeto. La clasificación del espacio de disimilitud se lleva a cabo usando un clasificador por vecino más cercano y se compara con otro esquema de clasificación que emplea dos características convencionalmente empleadas en análisis no lineal: máximo exponente de Lyapunov y dimensión de correlación. Los resultados muestran que la máxima eficiencia alcanzada con el esquema propuesto es un 18,71% más alta que la máxima exactitud obtenida a partir de clasificación basada en estadísticas no lineales convencionales.