Feature selection in pathological voice classification using dinamyc of component analysis

This paper presents a methodology for the reduction of the training space based on the analysis of the variation of the linear components of the acoustic features. The methodology is applied to the automatic detection of voice disorders by means of stochastic dynamic models. The acoustic features used to model the speech are: MFCC, HNR, GNE, NNE and the energy envelopes. The feature extraction is carried out by means of PCA, and classification is done using discrete and continuous HMMs. The results showed a direct relationship between the principal directions (feature weights) and the classification performance. The dynamic feature analysis by means of PCA reduces the dimension of the original feature space while the topological complexity of the dynamic classifier remains unchanged. The experiments were tested with Kay Elemetrics (DB1) and UPM (DB2) databases. Results showed 91% of accuracy with 30% of computational cost reduction for DB1

Glottal-synchronous speech processing

Glottal-synchronous speech processing is a field of speech science where the pseudoperiodicity of voiced speech is exploited. Traditionally, speech processing involves segmenting and processing short speech frames of predefined length; this may fail to exploit the inherent periodic structure of voiced speech which glottal-synchronous speech frames have the potential to harness. Glottal-synchronous frames are often derived from the glottal closure instants (GCIs) and glottal opening instants (GOIs). The SIGMA algorithm was developed for the detection of GCIs and GOIs from the Electroglottograph signal with a measured accuracy of up to 99.59%. For GCI and GOI detection from speech signals, the YAGA algorithm provides a measured accuracy of up to 99.84%. Multichannel speech-based approaches are shown to be more robust to reverberation than single-channel algorithms. The GCIs are applied to real-world applications including speech dereverberation, where SNR is improved by up to 5 dB, and to prosodic manipulation where the importance of voicing detection in glottal-synchronous algorithms is demonstrated by subjective testing. The GCIs are further exploited in a new area of data-driven speech modelling, providing new insights into speech production and a set of tools to aid deployment into real-world applications. The technique is shown to be applicable in areas of speech coding, identification and artificial bandwidth extension of telephone speec

Models and analysis of vocal emissions for biomedical applications

This book of Proceedings collects the papers presented at the 3rd International Workshop on Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications, MAVEBA 2003, held 10-12 December 2003, Firenze, Italy. The workshop is organised every two years, and aims to stimulate contacts between specialists active in research and industrial developments, in the area of voice analysis for biomedical applications. The scope of the Workshop includes all aspects of voice modelling and analysis, ranging from fundamental research to all kinds of biomedical applications and related established and advanced technologies

Caractérisation des cris des nourrissons en vue du diagnostic précoce de différentes pathologies

L’utilisation des signaux de cris dans le diagnostic se base sur les théories qui ont été proposées par les différents chercheurs dans le domaine. Le principal objectif de leurs travaux était l’analyse spectrographique ainsi que la modélisation des signaux de cris. Ils ont démontré que les caractéristiques acoustiques des cris des nouveau-nés sont liées à des conditions médicales particulières. Cette thèse est destinée à contribuer à l’amélioration de la précision de la reconnaissance des cris pathologiques par la combinaison de plusieurs paramètres acoustiques issus de l'analyse spectrographique et des paramètres qui qualifient les cordes et le conduit vocal. Car les caractéristiques acoustiques représentant le conduit vocal ont été largement utilisées pour la classification des cris, alors que les caractéristiques des cordes vocales pour la reconnaissance automatique des cris, ainsi que leurs techniques efficaces d’extraction n’ont pas été exploitées. Pour répondre à cet objectif, nous avons procédé en premier lieu à une caractérisation qualitative des cris des nouveau-nés sains et malades en utilisant les caractéristiques qui ont été définies dans la littérature et qui qualifient le comportement des cordes et du conduit vocal pendant le cri. Cette étape nous a permis d’identifier les caractéristiques les plus importantes dans la différenciation des cris pathologiques étudiés. Pour l’extraction des caractéristiques sélectionnées, nous avons implémenté des méthodes de mesures efficaces permettant de dépasser la surestimation et la sous-estimation des caractéristiques. L’approche de quantification proposée et utilisée dans ce travail facilite l’analyse automatique des cris et permet une utilisation efficace de ces caractéristiques dans le système de diagnostic. Nous avons procédé aussi à des tests expérimentaux pour la validation de toutes les approches introduites dans cette thèse. Les résultats sont satisfaisants et montrent une amélioration dans la reconnaissance des cris par pathologie. Les travaux réalisés sont présentés dans cette thèse sous forme de trois articles publiés dans différents journaux. Deux autres articles publiés dans des comptes rendus de conférences avec comité de lecture sont présentés en annexes