Extracción de características en audio con redes neuronales convolucionales

La valoración de la calidad vocal mediante el análisis audio-perceptual es parte de la rutina clínica de evaluación de pacientes con trastornos de la voz. La debilidad de este método reside en la subjetividad y en la necesidad de que sea realizada por oyentes experimentados. Este proyecto tiene como...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	García, Mario Alejandro, Rosset, Ana Lorena, Destéfanis, Eduardo A.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2019
Materias:	Ciencias Informáticas aprendizaje automático aprendizaje profundo análisis acústico
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76982
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	La valoración de la calidad vocal mediante el análisis audio-perceptual es parte de la rutina clínica de evaluación de pacientes con trastornos de la voz. La debilidad de este método reside en la subjetividad y en la necesidad de que sea realizada por oyentes experimentados. Este proyecto tiene como objetivo la realización de una clasificación automática de la calidad vocal, valuada en la escala GRBAS, a través de características extraídas del análisis acústico de la señal y técnicas de aprendizaje automático. Particularmente, en este trabajo se muestran los resultados del diseño de las capas de extracción de características de una red neuronal profunda orientada a la clasificación de la calidad vocal.
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Extracción de características en audio con redes neuronales convolucionales

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