Noise reduction in automatic detection of hypernasality in children
RESUMEN: En este artículo se presenta una metodología para reducir el ruido de fondo en un sistema de detección de hipernasalidad; se utilizan algunas medidas clásicas de calidad e inteligibilidad para evaluar los algoritmos, que mejoran las señales de voz, utilizados en el sistema. La detección de...
- Autores:
-
Vargas Bonilla, Jesús Francisco
Isaza Narváez, Claudia Victoria
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/7600
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/7600
- Palabra clave:
- Ruido
Medidas de calidad
Sustracción espectral
Voz
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- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)
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Reducción de ruido en la detección automática de hipernasalidad en niños |
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RESUMEN: En este artículo se presenta una metodología para reducir el ruido de fondo en un sistema de detección de hipernasalidad; se utilizan algunas medidas clásicas de calidad e inteligibilidad para evaluar los algoritmos, que mejoran las señales de voz, utilizados en el sistema. La detección de hipernasalidad se realiza con un clasificador lineal y se comparan los resultados obtenidos con diferentes algoritmos de sustracción espectral. Los resultados muestran que las técnicas de sustracción espectral pueden ser usadas para mejorar el rendimiento del clasificador en la detección de hipernasalidad cuando las señales se encuentran contaminadas con ruido aditivo. |
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Vargas Bonilla, Jesús FranciscoIsaza Narváez, Claudia Victoria2017-06-30T16:43:41Z2017-06-30T16:43:41Z2013Carvajal Castaño, H. A., Vargas Bonilla, J. F., & Isaza Narvaez, C. V. (2013). Noise reduction in automatic detection of hypernasality in children. Tecno Lógicas. 1, 29-42.0123-7799http://hdl.handle.net/10495/76002256-5337RESUMEN: En este artículo se presenta una metodología para reducir el ruido de fondo en un sistema de detección de hipernasalidad; se utilizan algunas medidas clásicas de calidad e inteligibilidad para evaluar los algoritmos, que mejoran las señales de voz, utilizados en el sistema. La detección de hipernasalidad se realiza con un clasificador lineal y se comparan los resultados obtenidos con diferentes algoritmos de sustracción espectral. Los resultados muestran que las técnicas de sustracción espectral pueden ser usadas para mejorar el rendimiento del clasificador en la detección de hipernasalidad cuando las señales se encuentran contaminadas con ruido aditivo.ABSTRACT: In this paper a methodology to reduce the background noise in a hypernasality detector system using spectral subtraction method is presented, some classical measures of quality and intelligibility are used to evaluate the speech enhancements algorithms used in the system. A linear classifier is used for the hypernasality detection and the results obtained with different spectral subtraction algorithms are compared. The results show that the spectral subtraction techniques can be used to improve the performance of the classifier in the detection of hypernasality when signals are contaminated with additive noise.13application/pdfengInstituto Tecnológico MetropolitanoSistemas Embebidos e Inteligencia Computacional (SISTEMIC)Medellín, Colombiainfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARTArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a86http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/RuidoMedidas de calidadSustracción espectralVozNoise reduction in automatic detection of hypernasality in childrenReducción de ruido en la detección automática de hipernasalidad en niñosTecnoLog.TecnoLógicas29421CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7600/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7600/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7600/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7600/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALIsazaClaudia_2013_NoiseReduction.pdfIsazaClaudia_2013_NoiseReduction.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf391623http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/7600/1/IsazaClaudia_2013_NoiseReduction.pdf366c21bca79b71694eab8719b544f1c8MD5110495/7600oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/76002021-05-21 17:41:28.441Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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 |