Dysphonia Detection based on modulation spectral features and cepstral coefficients

Markaki, Maria; Stylianou, Y.; Arias Londoño, Julian y Godino Llorente, Juan Ignacio (2010). Dysphonia Detection based on modulation spectral features and cepstral coefficients. En: "IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), 2010", 14/03/2010 - 19/03/2010, Dallas, EEUU. ISBN 978-1-4244-4295-9.

Descripción

Título: Dysphonia Detection based on modulation spectral features and cepstral coefficients
Autor/es:
  • Markaki, Maria
  • Stylianou, Y.
  • Arias Londoño, Julian
  • Godino Llorente, Juan Ignacio
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Sin especificar)
Título del Evento: IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), 2010
Fechas del Evento: 14/03/2010 - 19/03/2010
Lugar del Evento: Dallas, EEUU
Título del Libro: Proceedingso f the IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), 2010
Fecha: Junio 2010
ISBN: 978-1-4244-4295-9
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

In this paper, we combine modulation spectral features with mel-frequency cepstral coefficients for automatic detection of dysphonia. For classification purposes, dimensions of the original modulation spectra are reduced using higher order singular value decomposition (HOSVD). Most relevant features are selected based on their mutual information to discrimination between normophonic and dysphonic speakers made by experts. Features that highly correlate with voice alterations are associated then with a support vector machine (SVM) classifier to provide an automatic decision. Recognition experiments using two different databases suggest that the system provides complementary information to the standard mel-cepstral features

Más información

ID de Registro: 7641
Identificador DC: http://oa.upm.es/7641/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:7641
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5495020
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 04 Jul 2011 09:34
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 16:43
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