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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
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