GTH-UPM system for search on speech evaluation

This paper describes the GTH-UPM system for the Albayzin 2014 Search on Speech Evaluation. Teh evaluation task consists of searching a list of terms/queries in audio files. The GTH-UPM system we are presenting is based on a LVCSR (Large Vocabulary Continuous Speech Recognition) system. We have used MAVIR corpus and the Spanish partition of the EPPS (European Parliament Plenary Sessions) database for training both acoustic and language models. The main effort has been focused on lexicon preparation and text selection for the language model construction. The system makes use of different lexicon and language models depending on the task that is performed. For the best configuration of the system on the development set, we have obtained a FOM of 75.27 for the deyword spotting task

Comparación de métodos de caracterización de señales MER

En este documento presenta una comparación de los métodos propuestos para la caracterización de señales provenientes de microeléctrodos de registro (MER) para la identificación de zonas cerebrales que intervienen en la cirugía de la enfermedad de Parkinson. Los mejores porcentajes de acierto se obtienen utilizando como método de caracterización la transformada wavelet, 97.37% y 71.4% para 2 y 4 clases respectivamente.This document presents a microelectrode registers feature extraction methodologies comparison for brain zones identification found in Parkinson¿s disease surgery. Best results are obtained using wavelet transforms, 97.37% and 71.4% for 2 and 4 classes, respectively

Spanish generation from Spanish Sign Language using a phrase-based translation system

This paper describes the development of a Spoken Spanish generator from Spanish Sign Language (LSE – Lengua de Signos Española) in a specific domain: the renewal of Identity Document and Driver’s license. The system is composed of three modules. The first one is an interface where a deaf person can specify a sign sequence in sign-writing. The second one is a language translator for converting the sign sequence into a word sequence. Finally, the last module is a text to speech converter. Also, the paper describes the generation of a parallel corpus for the system development composed of more than 4,000 Spanish sentences and their LSE translations in the application domain. The paper is focused on the translation module that uses a statistical strategy with a phrase-based translation model, and this paper analyses the effect of the alignment configuration used during the process of word based translation model generation. Finally, the best configuration gives a 3.90% mWER and a 0.9645 BLEU

Reconocimiento de valvulopatías cardíacas en señales de fonocardiografía empleando la transformada gabor

Se presenta en este trabajo una metodología de caracterización basada en la representación tiempo frecuencia de las señales fonocardiográficas con el fin de hacer reconocimiento de valvulopatías cardíacas. La naturaleza de estas patologías las hace susceptibles a ser caracterizadas por medio de representaciones en el espacio conjunto tiempo-frecuencia. Se emplea la transformada de Gabor para llevar los registros a este tipo bidimensional de representación. Los porcentajes de clasificación, mediante la cuales se evalúa la metodología, demuestran que es posible reconocer las valvulopatías dentro de un conjunto de registros normale

AGRUPAMIENTO DE IMPULSOS NEURONALES EN SEÑALES NEUROFISIOLÓGICAS

Se presenta una metodología para separar los potenciales de acción o impulsos neuronales, cuando más de una neurona es grabada con un micro electrodo. En este método se utilizan técnicas de detección, caracterización y agrupamiento para lograr separar los potenciales en el número de grupos existentes. Para el agrupamiento se utilizó el algoritmo K-means. Aplicando los diferentes métodos de extracción de características se encontró que los métodos PCA y Wavelet entregan mejores resultados para la separación de la actividad neurona

Reconocimiento de valvulopatías cardíacas en señales de fonocardiografía empleando la transformada gabor

Se presenta en este trabajo una metodología de caracterización basada en la representación tiempo frecuencia de las señales fonocardiográficas con el fin de hacer reconocimiento de valvulopatías cardíacas. La naturaleza de estas patologías las hace susceptibles a ser caracterizadas por medio de representaciones en el espacio conjunto tiempo-frecuencia. Se emplea la transformada de Gabor para llevar los registros a este tipo bidimensional de representación. Los porcentajes de clasificación, mediante la cuales se evalúa la metodología, demuestran que es posible reconocer las valvulopatías dentro de un conjunto de registros normale

Caracterización de señales no estacionarias empleando distribución wigner ville en el reconocimiento de zonas cerebrales

Las representaciones en los espacios conjuntos de tiempo y frecuencia han demostrado ser efectivas en tareas de caracterización de señales no estacionarias. En este trabajo se emplea la distribución Wigner Ville (WVD), como herramienta de representación en el espacio tiempo-frecuencia de señales de microelectrodos de registro (MER), para el reconocimiento de zonas cerebrales. Con el fin de reducir el costo computacional, se implementa una etapa de preproceso en la que se filtra y se aplica sub-muestreo a la seña