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dc.contributor.author
Vignolo, Leandro Daniel  
dc.contributor.author
Rufiner, Hugo Leonardo  
dc.contributor.author
Milone, Diego Humberto  
dc.contributor.author
Goddard, John C.  
dc.date.available
2019-04-12T14:05:11Z  
dc.date.issued
2011-06  
dc.identifier.citation
Vignolo, Leandro Daniel; Rufiner, Hugo Leonardo; Milone, Diego Humberto; Goddard, John C.; Evolutionary cepstral coefficients; Elsevier Science; Applied Soft Computing; 11; 4; 6-2011; 3419-3428  
dc.identifier.issn
1568-4946  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/74195  
dc.description.abstract
Evolutionary algorithms provide flexibility and robustness required to find satisfactory solutions in complex search spaces. This is why they are successfully applied for solving real engineering problems. In this work we propose an algorithm to evolve a robust speech representation, using a dynamic data selection method for reducing the computational cost of the fitness computation while improving the generalisation capabilities. The most commonly used speech representation are the mel-frequency cepstral coefficients, which incorporate biologically inspired characteristics into artificial recognizers. Recent advances have been made with the introduction of alternatives to the classic mel scaled filterbank, improving the phoneme recognition performance in adverse conditions. In order to find an optimal filterbank, filter parameters such as the central and side frequencies are optimised. A hidden Markov model is used as the classifier for the evaluation of the fitness for each individual. Experiments were conducted using real and synthetic phoneme databases, considering different additive noise levels. Classification results show that the method accomplishes the task of finding an optimised filterbank for phoneme recognition, which provides robustness in adverse conditions.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Elsevier Science  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Automatic Speech Recognition  
dc.subject
Cepstral Coefficients  
dc.subject
Evolutionary Computation  
dc.subject
Phoneme Classification  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Evolutionary cepstral coefficients  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2019-04-05T14:35:52Z  
dc.journal.volume
11  
dc.journal.number
4  
dc.journal.pagination
3419-3428  
dc.journal.pais
Países Bajos  
dc.journal.ciudad
Amsterdam  
dc.description.fil
Fil: Vignolo, Leandro Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Goddard, John C.. Universidad Autónoma Metropolitana; México  
dc.journal.title
Applied Soft Computing  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494611000226  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2011.01.012