Vista MARC: Aportes al análisis de perturbaciones desde el aprendizaje maquinal y el análisis tiempo-frecuencia

Aportes al análisis de perturbaciones desde el aprendizaje maquinal y el análisis tiempo-frecuencia

Fil: Miramont, Juan Manuel. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal:	Miramont, Juan Manuel
Otros Autores:	Schlotthauer, Gastón
Formato:	Tesis
Lenguaje:	Spanish
Publicado:	2021
Materias:	Voice perturbation analisys Support vector machines Synchrosqueezing operators Voice relative jitter Análisis de perturbaciones Máquinas de vectores de soporte Operadores de synchrosqueezing Jitter relativo vocal
Acceso en línea:	https://hdl.handle.net/11185/6300

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spelling	oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-63002022-03-23T16:50:22Z Aportes al análisis de perturbaciones desde el aprendizaje maquinal y el análisis tiempo-frecuencia Contributions to perturbation analysis using machine learning and time-frequency analysis Miramont, Juan Manuel Schlotthauer, Gastón Torres, Humberto Maximiliano Vanrell, Sebastián Rodrigo Gómez, Juan Carlos Martínez, César Voice perturbation analisys Support vector machines Synchrosqueezing operators Voice relative jitter Análisis de perturbaciones Máquinas de vectores de soporte Operadores de synchrosqueezing Jitter relativo vocal Fil: Miramont, Juan Manuel. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina. Las perturbaciones en la señal de la voz son pequeñas modificaciones de corto plazo en parámetros de la señal, cuya cuantificación resulta de importancia para el diagnóstico de patologías laríngeas, nerviosas o respiratorias. Las medidas utilizadas con este fin requieren cierta periodicidad de la señal y suelen ser insensibles a a grandes fluctuaciones de los parámetros medidos, como la duración de los ciclos. En esta tesis se presenta, en primer lugar, una herramienta para la clasificación automática de voces basada en máquinas de vectores de soporte con el objetivo de evitar la cuantificación de perturbaciones sobre señales no aptas para ese fin, que supera el estado del arte. En segundo lugar, se presenta un método para la cuantificación de la perturbación del periodo de la señal, basado en operadores de synchrosqueezing de cuarto orden, que resulta más robusto frente a grandes variaciones de la duración de los ciclos que los métodos tradicionales. Voice perturbations are smal cycle-to-cycle deviations of the voice signal parameters, and measuring their level is an important task for diagnostics of pathologies associated with the phonatory system. Perturbation measures used with this purpose require some degree of periodicity and they usually underestimate the true value of the perturbation when mayor fluctuations of the parameter under study, such as the cycle duration, ocurr. In this thesis, a method for automatic classification of signals based on support vector machines is introduced, the aim of which is to avoid the use of perturbation measures on signals that are not suitable for this kind of analysis. Following this, a novel method for voice jitter estimation, based on fourth-order synchrosqueezing operators, is introduced. This new method is more robust to large variations on the cycle duration of the signal than traditional methods. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas 2021-12-09T12:03:30Z 2021-12-09T12:03:30Z 2021-09-10 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/acceptedVersion SNRD https://hdl.handle.net/11185/6300 spa info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es application/pdf
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score	11.8626

Aportes al análisis de perturbaciones desde el aprendizaje maquinal y el análisis tiempo-frecuencia

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