Entrenamiento Discriminativo Maximizando una Distancia entre Modelos de Clases
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Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
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This 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.
En 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.
En 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.