Acoustic analysis of the unvoiced stop consonants for detecting hypernasal speech

Castellanos Domínguez, César Germán; Sepúlveda Sepúlveda, Franklin Alexander y Godino Llorente, Juan Ignacio (2008). Acoustic analysis of the unvoiced stop consonants for detecting hypernasal speech. En: "4th International Symposium on Image/Video Communications (ISIVC'08)", 09/07/2008-11/07/2008, Bilbao, España. ISBN 978-84-9830-164-9.

Descripción

Título: Acoustic analysis of the unvoiced stop consonants for detecting hypernasal speech
Autor/es:
  • Castellanos Domínguez, César Germán
  • Sepúlveda Sepúlveda, Franklin Alexander
  • Godino Llorente, Juan Ignacio
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 4th International Symposium on Image/Video Communications (ISIVC'08)
Fechas del Evento: 09/07/2008-11/07/2008
Lugar del Evento: Bilbao, España
Título del Libro: Proceedings of the 4th International Symposium on Image/Video Communications over Fixed and Mobile Networks
Fecha: 2008
ISBN: 978-84-9830-164-9
Materias:
Escuela: E.U.I.T. Telecomunicación (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Ingeniería de Circuitos y Sistemas [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Speakers having evidence of a defective velopharyngeal mechanism produce speech with inappropriate nasal resonance (hypernasal speech). Voice analysis methods for the detection of hypernasality commonly use vowels and nasalized vowels. However, to obtain a more general assessment of this abnormality it is necessary to analyze stops and fricatives. This study describes a method for hipernasality detection analyzing the unvoiced Spanish stop consonants /k/ and /p/, as well. The importance of phonemeby- phoneme analysis is shown, in contrast with whole word parametrization which may include irrelevant segments from the classification point of view. Parameters that correlate the imprints of Velopharyngeal Incompetence (VPI) over voiceless stop consonants were used in the feature estimation stage. Classification was carried out using a Support Vector Machine (SVM), obtaining a performance of 74% for a repeated cross-validation strategy evaluation.

Más información

ID de Registro: 3402
Identificador DC: http://oa.upm.es/3402/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:3402
URL Oficial: http://www.isivc2008.deusto.es/index.php?option=com_frontpage&Itemid=1
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 22 Jun 2010 11:05
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 12:56
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