Show simple item record

dc.contributor.authorSarria-Paja, Milton O.
dc.contributor.authorCastellanos-Domínguez, Cesar G.
dc.date.accessioned2019-07-18T14:11:18Z
dc.date.accessioned2019-08-14T14:25:22Z
dc.date.available2019-07-18T14:11:18Z
dc.date.available2019-08-14T14:25:22Z
dc.date.issued2010-06-23
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/315
dc.identifier10.22430/22565337.315
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/713
dc.description.abstractEn este trabajo se presenta una técnica de entrenamiento discriminativo para modelos ocultos de Markov, orientado a la detección de patologías en señales de voz. La técnica busca maximizar el área que encierra la curva ROC (Receiver Operating Characteristic curve) ajustando los parámetros de modelo, empleando como función objetivo la distancia entre las medias de las funciones de densidad de probabilidad subyacentes asociadas a cada clase. Como resultado se obtiene una mejora en el desempeño del sistema de clasificación comparada con diferentes criterios de entrenamiento.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)spa
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/315/321
dc.rightsCopyright (c) 2017 Tecno Lógicasspa
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.sourceTecnoLógicas; Special edition I (2010); 113-132eng
dc.sourceTecnoLógicas; Edición Especial I (2010); 113-132spa
dc.subjectModelos Ocultos de Markovspa
dc.subjectDetección de patologíasspa
dc.subjectEntrenamiento discriminativospa
dc.subjectCurvas de desempeño.spa
dc.titleEntrenamiento Discriminativo Maximizando una Distancia entre Modelos de Clasesspa
dc.subject.keywordsHidden Markov Modelseng
dc.subject.keywordsDetection of pathologyeng
dc.subject.keywordsDiscriminative trainingeng
dc.subject.keywordsPerformance curves.eng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticlesen-US
dc.typeArtículoses-ES
dc.relation.ispartofjournalTecnoLógicas
dc.description.abstractenglishThis paper presents an approach that improves discriminative training criterion for Hidden Markov Models, and it is oriented to voice pathological identification. This technique aims at maximizing the Area under the Receiver Operating Characteristic curve by adjusting the model parameters using as objective function the distance between the means of the underlying probability densities functions associated with each class. As result we obtain an improvement in the performance of the classification system compared with different training criteria.eng


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record