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Análisis de la influencia de las técnicas de compresión de voz en la detección de anomalías vocales

Authors :
Sepúlveda-Cano, Lina María
Quiza-Montealegre***, Jhon Jair
Gómez, Jorge Andrés
Source :
Revista Ingenierías Universidad de Medellín, Volume: 16, Issue: 30, Pages: 49-66, Published: JUN 2017
Publication Year :
2017
Publisher :
Universidad de Medellín, 2017.

Abstract

Resumen En este artículo se comparan los resultados de utilizar señales de voz comprimidas frente a señales de voz sin comprimir para detectar de forma automática anomalías vocales. Las técnicas de codificación y compresión de voz usadas en este estudio son las mismas que se utilizan de forma estándar en los sistemas de telefonía fija, móvil e IP, y las técnicas de caracterización y clasificación usadas también están dentro de las más utilizadas para la detección automática de anomalías de voz. Los resultados obtenidos permiten concluir que es posible utilizar señales de voz comprimidas para detección automática de patologías vocales sin detrimento en el porcentaje de acierto en el diagnóstico, lo que haría posible la implementación de sistemas de telediagnóstico automático de patologías vocales. Abstract: This paper compares the results of using compressed voice signals versus uncompressed speech signals to automatically detect voice abnormalities. Coding techniques and voice compression used in this study are the same as those used by default in the fixed, mobile and ip telephony systems, and techniques of characterization and classification used are also among the most used for detecting automatic speech abnormalities. The results obtained indicate that it is possible to use compressed voice signals for automatic detection of vocal pathologies without compromising the success rate in the diagnosis, which would make the implementation of automatic remote diagnosis of vocal pathologies possible.

Details

Language :
Spanish; Castilian
Database :
OpenAIRE
Journal :
Revista Ingenierías Universidad de Medellín, Volume: 16, Issue: 30, Pages: 49-66, Published: JUN 2017
Accession number :
edsair.od.......618..359baaf48140028c6eb5dd6b16171603