PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Wpływ długości fonacji na ilość informacji zawartej w sygnale głosu ludzkiego

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
The effect of phonation time on the amount of information contained in the signal
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Skuteczność detekcji nieprawidłowości w głosie ludzkim wykorzystująca cyfrowe przetwarzanie sygnałów akustycznych w ostatnich latach wzrosła, lecz nadal nie ma uniwersalnego rozwiązania, które dostarczyłoby pewnej informacji na temat stanu badanego narządu głosu. Dotychczas nie istnieją żadne standardy rejestracji głosu uwzględniające określony czas fonacji mowy. W badaniach sprawdzono w jakim stopniu czas trwania fonacji wypowiedzianej samogłoski /a/ ma wpływ na ilość informacji zawartej w sygnale głosu z wykorzystaniem 28 parametrów opisujących sygnał akustyczny.
EN
The detection accuracy of irregularities in the human voice based on the digital processing of acoustic signals increased in recent years, but there is no universal solution that would provide a certain on the state of the examined voice organ. So far, there are no standards for voice registration including specified time of the phonation. In this study we examined the duration of the spoken vowel /a/ affects the amount of information contained in the voice signal using 28 parameters describing acoustic signal.
Rocznik
Strony
57--59
Opis fizyczny
Bibliogr. 24 poz., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Katedra Metrologii i Elektroniki, al. Mickiewicza 30, 30- 059 Kraków
autor
  • AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Katedra Metrologii i Elektroniki, al. Mickiewicza 30, 30- 059 Kraków
autor
  • AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Katedra Metrologii i Elektroniki, al. Mickiewicza 30, 30- 059 Kraków
Bibliografia
  • [1] Arroyave J.R.O., Bonilla J.F.V., Trejos E.D., Acoustic analysis and non-linear dynamics applied to voice pathology detection: A review, Recent Patents on Signal Processing 2, (2012), n.2, 133-137
  • [2] Godino-Llorente J.I., S’aenz-Lech’on N., Osma-Ruiz V., Aguilera-Navarro S., G’omez-Vilda P., An integrated tool for the diagnosis of voice disorders, Medical Engineering & physics 28 (2006), n.3, 276-289
  • [3] Tsanas A., Acoustic analysis toolkit for biomedical speech signal processing: concepts and algorithms, Models and analysis of vocal emissions for biomedical applications, 2 (2013), 37–40
  • [4] Manfredi C., D’Aniello M., Bruscaglioni P., Ismaelli A., A comparative analysis of fundamental frequency estimation methods with application to pathological voices, Medical engineering & physics 22 (2000), n.2, 135–147
  • [5] Farrus M., Hernando J., Ejarque P., Jitter and shimmer measurements for speaker recognition, INTER-SPEECH (2007), 778–781
  • [6] Lieberman P., Some acoustic measures of the fundamental periodicity of normal and pathologic larynges, The Journal of the Acoustical Society of America 35(1963), n.3, 344–353
  • [7] Yumoto E., Gould W. J., Baer, T., Harmonics-to-noise ratio as an index of the degree of hoarseness, The journal of the Acoustical Society of America 71 (1982), n.6, 1544–1550
  • [8] Rabiner L. R., Juang, B.H., Fundamentals of speech recognition, 14 (1993), PTR Prentice Hall Englewood Cliffs
  • [9] Godino-Llorente J. I., Gomez-Vilda P., Automatic detection of voice impairments by means of short-term cepstral parameters and neural network based detectors, Biomedical Engineering, IEEE Transactions on 51(2004), n.2, 380–384
  • [10] Saldanha J. C., Ananthakrishna T., Pinto, R., Vocal fold pathology assessment using mel-frequency cepstral coefficients and linear predictive cepstral coefficients features, Journal of Medical Imaging and Health Informatics 4(2014), n.2, 168–173
  • [11] Jothilakshmi S., Automatic system to detect the type of voice pathology, Applied Soft Computing 21 (2014), 244-249
  • [12] Petrovic-Lazic M., Babac S., Vukovic M., Kosanovic R., Ivankovic Z., Acoustic voice analysis of patients with vocal fold polyp, Journal of Voice 25 (2011), n.1, 94-97
  • [13] Saenz-Lechon, N., Godino-Llorente J. I., Osma-Ruiz V., Blanco-Velasco M., Cruz-Roldan F., Automatic assessment of voice quality according to the GRBAS scale, Engineering in Medicine and Biology Society, 2006. EMBS’06. 28th Annual International Conference of the IEEE (2006), 2478–2481.
  • [14] Akbari A., Arjmandi M.K., An efficient voice pathology classification scheme based on applying multi-layer linear discriminant analysis to wavelet packet based features, Biomedical Signal Processing and Control 10 (2014), 209-223
  • [15] Hariharan M., Polat K., Yaacob S., A new feature constituting approach to detection of vocal fold pathology, International Journal of System Science, 45 (2014), n.8, 1622-1634
  • [16] Martinez D., Lleida E., Ortega A., Miguel A., Villalba J., Voice Pathology Detection on the Saarbruecken Voice Database with Calibration and Fusion of Scores Using MultiFocal Toolkit, Advances in Speech and Language Technologies for Iberian Languages (2012), 99-109
  • [17] Umapathy K., Krishnan S., Parsa V., Jamieson D. G., Discrimination of pathological voices using a time-frequency approach, Biomedical Engineering, IEEE Transactions on 52 (2005), n.3., 421–430
  • [18] Godino-Llorente J. I., S´aenz-Lech´on N., Osma-Ruiz V., Aguilera-Navarro S., G´omez-Vilda, P., An integrated tool for the diagnosis of voice disorders, Medical engineering & physics 28 (2006), n.3, 276–289.
  • [19] Drugman T., Dubuisson T., Dutoit T., Phase-based information for voice pathology detection, Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), International Conference on IEEE 2011, 4612-4615
  • [20] Orozco J.R., Vargas J.F., Alonso J.B., Ferrer M.A., Travieso C.M., Henriquez P., Voice pathology detection in continuous speech using nonlinear dynamics, Information Science, Signal Processing and their Applications (ISSPA) (2012), 1030-1033
  • [21] Hadjitodorov S., Boyanov B., Teston B., Laryngeal pathology detection by means of class-specific neural maps, Information Technology in Biomedicine, IEEE Transactions 4.1 (2000), 68-73
  • [22] Hadjitodorov S., Mitev P., A computer system for acoustic analysis of pathological voices and laryngeal diseases screening, Medical engineering & physics 24.6 (2002), 419-429.
  • [23] Saarbruecken Voice Database, http://www.stimmdatenbank.coli.uni-saarland.de/
  • [24] Panek D., Skalski A., Gajda J., Quantication of linear and nonlinear acoustic analysis applied to voice pathology detection, Information Technologies in Biomedicine 4, (2014) 355-364
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-456d37bc-b9af-4db7-b963-71b79ae082c2
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.