Reducción de espacios de entrenamiento de hmms empleando dpca

Se desarrolla una metodología de reducción de espacios de entrenamiento, basado en la extracción dinámica de características, para obtener un mayor desempeño en un sistema de clasificación con un costo computacional bajo, empleando DPCA, técnica de análisis que muestra ser eficiente en la selección...

Full description

Autores:
Carvajal González, Johanna Paola
Sarria Paja, Milton Orlando
Orozco Gutiérrez, Álvaro Ángel
Castellanos Domínguez, César Germán
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2008
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/24463
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/24463
http://bdigital.unal.edu.co/15500/
Palabra clave:
Características dinámicas
HMM
MER
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Reconocimiento de patrones
Selección de características dinámicas
Voces patológicas
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openAccess
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description Se desarrolla una metodología de reducción de espacios de entrenamiento, basado en la extracción dinámica de características, para obtener un mayor desempeño en un sistema de clasificación con un costo computacional bajo, empleando DPCA, técnica de análisis que muestra ser eficiente en la selección de las componentes principales que tienen mayor influencia en el desempeño del sistema de clasificación con problemas de alta dimensionalidad. Para los experimentos se emplea un sistema de reconocimiento basado en modelos ocultos de Mar kov (Hidden Markov Models – HMMs), para modelar la dinámica estocástica presente en señales acústicas y en señales MER (Micro Electro de Recording). Como resultado se obtiene un mejor rendimiento del sistema de clasificación con un conjunto de características reducido, en comparación con el desempeño que presenta el sistema cuando se emplea el espacio de características completo.
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