Hypernasal Speech Detection by Acoustic Analysis of Unvoiced Plosive Consonants

Sepúlveda-Sepúlveda, Alexander; Delgado-Trejos, Edilson; Murillo-Rendón, Santiago; Castellanos-Domínguez, Germán

dc.creator	Sepúlveda-Sepúlveda, Alexander
dc.creator	Delgado-Trejos, Edilson
dc.creator	Murillo-Rendón, Santiago
dc.creator	Castellanos-Domínguez, Germán
dc.date	2009-12-20
dc.date.accessioned	2021-03-18T21:04:11Z
dc.date.available	2021-03-18T21:04:11Z
dc.identifier	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/242
dc.identifier	10.22430/22565337.242
dc.identifier.uri	http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/11484
dc.description	People with a defective velopharyngeal mechanism speak with abnormal nasal resonance (hypernasal speech). Voice analysis methods for hypernasality detection commonly use vowels and nasalized vowels. However to obtain a more general assessment of this abnormality it is necessary to analyze stops and fricatives. This study describes a method with high generalization capability for hypernasality detection analyzing unvoiced Spanish stop consonants. The importance of phoneme-by-phoneme analysis is shown, in contrast with whole word parametrization which includes irrelevant segments from the classification point of view. Parameters that correlate the imprints of Velopharyngeal Incompetence (VPI) over voiceless stop consonants were used in the feature estimation stage. Classification was carried out using a Support Vector Machine (SVM), including the Rademacher complexity model with the aim of increasing the generalization capability. Performances of 95.2% and 92.7% were obtained in the processing and verification stages for a repeated cross-validation classifier evaluation.	en-US
dc.description	Las personas con un mecanismo velofaringeo defectuoso hablan con una resonancia nasal anormal (habla hipernasal). Métodos de análisis de voz para detección de hipernasaliad comúnmente usan las vocales y las vocales nasales. Sin embargo para obtener una evaluación más general de esta anormalidad es necesario analizar las paradas y las fricativas. Este estudio describe un método con alta capacidad de generalización para detección de hipernasalidad análisis de las consonantes oclusivas sordas españolas. Se muestra la importancia del análisis fonema por fonema, en contraste con la parametrización de la palabra completa que incluye segmentos irrelevantes desde el punto de vista de la clasificación. Los parámetros que correlacionan la incompetencia velofaringea (VPI) sobre las consonantes oclusivas sordas se usa en la fase de estimación de características. La clasificación se llevó a cabo usando una Maquina de Vector de Soporte (SVM), incluyendo el modelo de complejidad Rademacher con el objetivo de aumentar la capacidad de generalización. Rendimientos del 95.2% y del 92.7% fueron obtenidos en las etapas de elaboración y verificación para una repetida evaluación y clasificación de validación cruzada.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	eng
dc.publisher	Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)	en-US
dc.relation	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/242/248
dc.rights	Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas	en-US
dc.source	TecnoLógicas; Num. 23 (2009); 223-237	en-US
dc.source	TecnoLógicas; Num. 23 (2009); 223-237	es-ES
dc.source	2256-5337
dc.source	0123-7799
dc.subject	Acoustic analysis	en-US
dc.subject	speech analysis	en-US
dc.subject	hypernasality	en-US
dc.subject	unvoiced stop consonants and rademacher complexity.	en-US
dc.subject	Análisis acústico	es-ES
dc.subject	análisis del habla	es-ES
dc.subject	hipernasalidad	es-ES
dc.subject	consonantes oclusivas sordas y complejidad Rademacher	es-ES
dc.title	Hypernasal Speech Detection by Acoustic Analysis of Unvoiced Plosive Consonants	en-US
dc.title	Hypernasal Speech Detection by Acoustic Analysis of Unvoiced Plosive Consonants	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	Articles	en-US
dc.type	Artículos	es-ES

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