Modelado estocástico de la fonación y señales biomédicas relacionadas. Métodos en espacio de estados aplicados al análisis estructural, al modelado de la fonación y al filtrado inverso

Fil: Alzamendi, Gabriel Alejandro. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Alzamendi, Gabriel Alejandro
Otros Autores: Torres, María Eugenia
Formato: Tesis
Lenguaje:Spanish
Spanish
Publicado: 2016
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11185/844
id oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-844
recordtype dspace
institution Universidad Nacional del Litoral
collection Biblioteca de tesis
language Spanish
Spanish
topic Modeling of phonation and related biomedical signals
Analysis and synthesis of voice signals
State space methods
Modeling of non-stationary stochastic phenomena
Structural analysis of biomedical signals
Voice inverse filtering
Modelado de la fonación y señales biomédicas
Análisis y síntesis de señales de voz
Métodos en espacio de estados
Modelado de fenómenos estocásticos no estacionarios
Análisis estructural de señales biomédicas
Filtrado inverso de la voz
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Métodos en espacio de estados
Modelado de fenómenos estocásticos no estacionarios
Análisis estructural de señales biomédicas
Filtrado inverso de la voz
Alzamendi, Gabriel Alejandro
Modelado estocástico de la fonación y señales biomédicas relacionadas. Métodos en espacio de estados aplicados al análisis estructural, al modelado de la fonación y al filtrado inverso
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spelling oai:bibliotecavirtual.unl.edu.ar-handle:11185-8442022-03-23T16:50:28Z Modelado estocástico de la fonación y señales biomédicas relacionadas. Métodos en espacio de estados aplicados al análisis estructural, al modelado de la fonación y al filtrado inverso Stochastic modeling of phonation and the related biomedical signals. State space methods applied to structural analysis, phonation modeling, and inverse filtering Alzamendi, Gabriel Alejandro Torres, María Eugenia Ballarín, Virginia Di Persia, Leandro Gravano, Agustín Torres, Humberto Schlotthauer, Gastón Modeling of phonation and related biomedical signals Analysis and synthesis of voice signals State space methods Modeling of non-stationary stochastic phenomena Structural analysis of biomedical signals Voice inverse filtering Modelado de la fonación y señales biomédicas Análisis y síntesis de señales de voz Métodos en espacio de estados Modelado de fenómenos estocásticos no estacionarios Análisis estructural de señales biomédicas Filtrado inverso de la voz Fil: Alzamendi, Gabriel Alejandro. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina. The voice and related biomedical signals carry information characterizing the phonation. The accurate extraction of this information becomes beneficial in medicine and other fields. In this Thesis, new methods for modeling the voice production and related biomedical signals, combining the stochastic modeling and digital signal processing, are proposed and evaluated. First, period and amplitude series extracted from sustained vowels are investigated applying the fundamental concepts of voice perturbations and fluctuations, and then a new sustained vowel synthesis method is proposed considering perturbations controlled with two acoustical parameters relevant in voice therapy. Next, state space structural models for studying period and amplitude series are developed. The aim of these models is to represent a signal assuming that it is composed of simple elements with a straightforward interpretation, under the hypothesis that these phenomena behave as non-stationary stochastic processes. Combining the structural models and state space methods, the structural analysis method is successfully implemented. Finally, new state space based methods for phonation modeling and voice inverse filtering are proposed. For that, a stochastic non-stationary difference equation of glottal function is developed, taking into account the perturbations and aperiodicities in this signal. According to this, a phonation model suitable for accurate and flexible vocal sounds representation is formulated. Using this model, a state space based inverse filtering method is proposed allowing the join optimal estimation of the glottal function and the vocal tract filter. La voz y las señales relacionadas poseen información que permite caracterizar la fonación. Extraer esta información de forma precisa es beneficioso para la medicina y otras ciencias. En esta Tesis se proponen nuevos métodos para el modelado de la fonación, y sus señales relacionadas, basados en el modelado estocástico y el procesamiento de señales. Primeramente, se investigan las series de períodos y de amplitudes para una vocal sostenida aplicando los conceptos de perturbaciones y fluctuaciones de la voz, y se desarrolla un método novedoso para la síntesis de vocales sostenidas con perturbaciones controladas por dos parámetros acústicos importantes para la medicina. Luego, se propone el modelado estructural en espacio de estados para series de períodos y de amplitudes. Su objetivo es explicar estas señales suponiéndolas compuestas por elementos simples con una interpretación directa, bajo la hipótesis de que son procesos estocásticos no estacionarios. Combinando los modelos estructurales con los métodos en espacio de estados, se implementa el análisis estructural para señales reales. Por otra parte, se investigan nuevos métodos en espacio de estados para realizar el filtrado inverso de la voz. Para ello, se formula una ecuación en diferencias estocástica no estacionaria para la función glótica, y a partir de ésta se construye un modelo de la fonación capaz de representar una voz de forma precisa y flexible. Con este modelo, se implementa un método para la estimación conjunta y precisa de la función glótica y del tracto vocal, denominado filtrado inverso en espacio de estados. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas Universidad Nacional de Entre Ríos Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva 2016-08-11 2016-08-11 2016-06-21 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/acceptedVersion SNRD http://hdl.handle.net/11185/844 spa 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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