Estudio de sensibilidad de las características para la detección de eventos acústicos utilizando máquinas de vectores soporte
- Martín Morató, Irene
- Cobos,Máximo; Ferri
- Francesc, J
- Jaume Segura
- Antonio Calvo-Manzano (coord.)
- Antonio Pérez-López (coord.)
Editorial: Sociedad Española de Acústica
ISBN: 978-84-87985-29-4
Año de publicación: 2017
Páginas: 518-525
Congreso: Congreso Español de Acústica ; Encuentro Ibérico de Acústica (48. 2017. A Coruña)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
El reconocimiento acústico de múltiples eventos es un problema interesante en audición por computación que generaliza clásico problema de clasificación de habla/no habla o habla/música. Típicamente la clasificación se realiza utilizando modelos ocultos de Markov (HMM) o máquinas de vectores soporte (SVM) considerando conjuntos tradicionales de características basados en coeficientes cepstrales de Mel (MFCCs) y sus derivadas temporales. Sin embargo, mientras estas características se emplean de forma rutinaria por muchos sistemas, todavía no se entiende cuál es su importancia en la tarea de clasificación. Este trabajo presenta un estudio preliminar de la sensibilidad de estas características bajo un marco común de SVM, con el objetivo de proporcionar una visión a más bajo nivel de la representación de los eventos acústicos para la tarea de clasificación.