Selección de características en el análisis acústico de voces

Se presenta una metodología de selección de características basada en el análisis de independencia estadística y en el análisis de componentes principales (PCA). Se emplean pruebas de hipótesis, y se analizan las variantes lineal y no lineal de PCA; para el caso no lineal se utiliza un kernel RBF. La metodología está orientada al análisis acústico de voces con el fin de determinar la presencia de algún grado de disfonía en registros de señales de voz tomados de personas adultas de la población urbana de la ciudad de Manizales, Colombia. Para la prueba de la metodología, se comparan los porcentajes de clasificación obtenidos con el conjunto completo de características y para el conjunto reducido. Se utiliza una maquina de soporte vectorial (SVM) como clasificador. / Abstract: A feature selection methodology based on statistical independence and principal components analysis (PCA) is presented. Hypothesis tests are employed, and linear and no linear PCA are analyzed; in no linear analysis, Kernel RBF was used. Methodology is oriented towards acoustic analysis of voices in orden to detect any disphony degree in voice signals records from adult people of urban population of Manizales, Colombia. To prove the methodology, classification percentages obtained for complete and reduced feature sets are compared. A Support Vector Machine (SVM) is used as classifier.Maestrí

Characterization of photodectors using a monochromator and a broadband light source in the xyz color space

ABSTRACT: Abstract- Photodetectors are sensors, which respond to the electromagnetic radiation of the spectrum. Their spectral response depends on many factors of the manufacturing process, e.g. the type of diode that is used or, in some cases, the optical elements that are added to limit the response band. In this paper, we propose an experimental methodology to obtain the spectral response of a photodetector by constructing the characteristic curve using the monochromatic response. For this purpose, we use a broadband source as input of the monochromator to vary the wavelength each five nm. The characteristic curves of one commercial color sensor were obtained (including the loss) using the output ratio of the monochromator. Via the numerical expression of the response curve, it is possible to model the actual response of the photodetectors to known or simulated spectra of electromagnetic radiation, and thus to generalize photometric measurements. Previously we have demonstrated the importance of obtaining such measurements to study light sources. Finally, this newly developed method helps studying the behavior of a photodetector in detail; hence, it enables the derivation of photometric measurements from known data or simulations

SisFall : A Fall and Movement Dataset

ABSTRACT: Research on fall and movement detection with wearable devices has witnessed promising growth. However, there are few publicly available datasets, all recorded with smartphones, which are insufficient for testing new proposals due to their absence of objective population, lack of performed activities, and limited information. Here, we present a dataset of falls and activities of daily living (ADLs) acquired with a self-developed device composed of two types of accelerometer and one gyroscope. It consists of 19 ADLs and 15 fall types performed by 23 young adults, 15 ADL types performed by 14 healthy and independent participants over 62 years old, and data from one participant of 60 years old that performed all ADLs and falls. These activities were selected based on a survey and a literature analysis. We test the dataset with widely used feature extraction and a simple to implement threshold based classification, achieving up to 96% of accuracy in fall detection. An individual activity analysis demonstrates that most errors coincide in a few number of activities where new approaches could be focused. Finally, validation tests with elderly people significantly reduced the fall detection performance of the tested features. This validates findings of other authors and encourages developing new strategies with this new dataset as the benchmark

Reducción de ruido en la detección automática de hipernasalidad en niños

RESUMEN: En este artículo se presenta una metodología para reducir el ruido de fondo en un sistema de detección de hipernasalidad; se utilizan algunas medidas clásicas de calidad e inteligibilidad para evaluar los algoritmos, que mejoran las señales de voz, utilizados en el sistema. La detección de hipernasalidad se realiza con un clasificador lineal y se comparan los resultados obtenidos con diferentes algoritmos de sustracción espectral. Los resultados muestran que las técnicas de sustracción espectral pueden ser usadas para mejorar el rendimiento del clasificador en la detección de hipernasalidad cuando las señales se encuentran contaminadas con ruido aditivo.ABSTRACT: In this paper a methodology to reduce the background noise in a hypernasality detector system using spectral subtraction method is presented, some classical measures of quality and intelligibility are used to evaluate the speech enhancements algorithms used in the system. A linear classifier is used for the hypernasality detection and the results obtained with different spectral subtraction algorithms are compared. The results show that the spectral subtraction techniques can be used to improve the performance of the classifier in the detection of hypernasality when signals are contaminated with additive noise

Verificación de identidad en la educación virtual mediante análisis biométrico basado en la dinámica del tecleo

Virtual education has become one of the tools most widely used by students at all educational levels, not just because of its convenience and flexibility, but also because it can expand educational coverage. All these benefits also bring along multiple issues in terms of security and reliability in the evaluation the of student’s knowledge because traditional identity verification strategies, such as the combination of username and password, do not guarantee that the student enrolled in the course really takes the exam. Therefore, a system with a different type of verification strategy should be designed to differentiate valid users from impostors. This study proposes a new verification system based on distances computed among Gaussian Mixture Models created with different writing task. The proposed approach is evaluated in two different modalities namely intrusive verification and non-intrusive verification. The intrusive mode provides a false positive rate of around 16 %, while the non-intrusive mode provides a false positive rate of 12 % In addition, the proposed strategy for non-intrusive verification is compared to a work previously reported in the literature and the results show that our approach reduces the equal error rate in about 24.3 %. The implemented strategy does not need additional hardware; only the computer keyboard is required to complete the user verification, which makes the system attractive, flexible, and practical for virtual education platforms.La educación virtual se ha convertido en una de las herramientas más utilizadas por los estudiantes en todos los niveles educativos, no solo por la comodidad y la flexibilidad, sino también por la posibilidad de ampliar la cobertura educativa en una población. Todos estos beneficios traen consigo múltiples problemas de seguridad y confiabilidad a la hora de evaluar el proceso de aprendizaje del estudiante, ya que las estrategias tradicionales de verificación de identidad, como la combinación de nombre de usuario y contraseña, no garantizan que el estudiante matriculado en el curso realmente realice el examen. Por lo tanto, es necesario diseñar un sistema con otro tipo de estrategia de verificación para diferenciar un usuario válido de un impostor. Este estudio propone un nuevo método de verificación, basado en el cálculo de distancias entre los modelos de mezclas gaussianas creados con diferentes tareas de escritura. El enfoque propuesto es evaluado en dos modalidades diferentes llamadas verificación intrusiva y verificación no intrusiva. El modo intrusivo proporciona una tasa de falsos positivos de 16 %, mientras el modo no intrusivo provee una tasa de falsos positivos de 12 %. Además, la estrategia propuesta para verificación no intrusiva es comparada con un trabajo previamente reportado en la literatura y los resultados muestran que nuestro enfoque reduce la tasa de error en aproximadamente un 24.3 %. La estrategia implementada no necesita hardware adicional, solo es requerido el teclado del computador para realizar la verificación, lo que hace que el sistema sea atractivo y flexible para ser usado en plataformas de educación virtual

Verificación de firmas en línea usando modelos de mezcla Gaussianas y estrategias de aprendizaje para conjuntos pequeños de muestras

RESUMEN: El artículo aborda el problema de entrenamiento de sistemas de verificación de firmas en línea cuando el número de muestras disponibles para el entrenamiento es bajo, debido a que en la mayoría de situaciones reales el número de firmas disponibles por usuario es muy limitado. El artículo evalúa nueve diferentes estrategias de clasificación basadas en modelos de mezclas de Gaussianas (GMM por sus siglas en inglés) y la estrategia conocida como modelo histórico universal (UBM por sus siglas en inglés), la cual está diseñada con el objetivo de trabajar bajo condiciones de menor número de muestras. Las estrategias de aprendizaje de los GMM incluyen el algoritmo convencional de Esperanza y Maximización, y una aproximación Bayesiana basada en aprendizaje variacional. Las firmas son caracterizadas principalmente en términos de velocidades y aceleraciones de los patrones de escritura a mano de los usuarios. Los resultados muestran que cuando se evalúa el sistema en una configuración genuino vs. impostor, el método GMM-UBM es capaz de mantener una precisión por encima del 93%, incluso en casos en los que únicamente se usa para entrenamiento el 20% de las muestras disponibles (equivalente a 5 firmas), mientras que la combinación de un modelo Bayesiano UBM con una Máquina de Soporte Vectorial (SVM por sus siglas en inglés), modelo conocido como GMM-Supervector, logra un 99% de acierto cuando las muestras de entrenamiento exceden las 20. Por otro lado, cuando se simula un ambiente real en el que no están disponibles muestras impostoras y se usa únicamente el 20% de las muestras para el entrenamiento, una vez más la combinación del modelo UBM Bayesiano y una SVM alcanza más del 77% de acierto, manteniendo una tasa de falsa aceptación inferior al 3%.ABSTRACT: This paper addresses the problem of training on-line signature verification systems when the number of training samples is small, facing the real-world scenario when the number of available signatures per user is limited. The paper evaluates nine different classification strategies based on Gaussian Mixture Models (GMM), and the Universal Background Model (UBM) strategy, which are designed to work under small-sample size conditions. The GMM’s learning strategies include the conventional Expectation-Maximisation algorithm and also a Bayesian approach based on variational learning. The signatures are characterised mainly in terms of velocities and accelerations of the users’ handwriting patterns. The results show that for a genuine vs. impostor test, the GMM-UBM method is able to keep the accuracy above 93%, even when only 20% of samples are used for training (5 signatures). Moreover, the combination of a full Bayesian UBM and a Support Vector Machine (SVM) (known as GMM-Supervector) is able to achieve 99% of accuracy when the training samples exceed 20. On the other hand, when simulating a real environment where there are not available impostor signatures, once again the combination of a full Bayesian UBM and a SVM, achieve more than 77% of accuracy and a false acceptance rate lower than 3%, using only 20% of the samples for training

Incidencia de la segmentación en la obtención de región de interés en imágenes de palma de la mano

RESUMEN: Una de las mayores dificultades en el reconocimiento de patrones y en particular en sistemas biométricos basados en la palma de la mano, es obtener en el preprocesamiento un adecuado cálculo de la región de interés (Region Of Interest, ROI), debido a que ésta influye directamente en los resultados finales del sistema de identificación. Este artículo presenta una comparación entre imágenes que contienen la región de interés de la palma de la mano, obtenidas mediante el uso de técnicas de umbralización, Otsu y Huang para la base de datos PolyU y Otsu e Isodata para la base de datos CASIA. También se realizaron pruebas con dos métodos para la ubicación del cuadrado correspondiente a la ROI, utilizando como medidas de similitud: la correlación, la información mutua, el error cuadrático medio, la relación de uniformidad de la imagen y el área común entre las imágenes, Todo esto, para determinar qué tan similares o diferentes son las imágenes generadas por diferentes métodos de ubicación de ROI y por distintos métodos de umbralización. Esta investigación demostró que efectivamente el cambio de los métodos de umbralización generan cambios en la ROI de la palma de la mano ya que la localización de los puntos valle cambia según el método utilizado. Se concluye finalmente que al variar el método de umbralización, las imágenes generadas por cada método son diferentes y al variar el método de obtención de la ROI la variación es mayor. Palabras clave: Región de interés, biometría, palma de la mano, tratamiento de imágenes, medidas de similitud.ABSTRACT: One of the greatest difficulties in pattern recognition and in particular biometric systems based on palmprint, is to obtain at preprocessing stage the adequate calculation of the target region (Region Of Interest, ROI), due to it directly influences the final results of the identification system. This paper presents a comparison among images that contain the region of interest of palmprints. ROIs are extracted using two different segmentation techniques for each database. Otsu and Hang methods are used for the PolyU database, while Otsu and ISODATA methods are used for the CASIA database. To determine the similarity between the ROI extracted from each segmentation method, a comparison test is conducted using the following similarity measures: correlation, mutual information, mean square error, ratio image uniformity and common area between images. This research showed that indeed the change of the segmentation methods generate changes in the ROI of the palmprint, as the location of the valley points change depending on the method. Finally, it concludes that when vary the threshold method, the images generated by each method are different and vary the method of obtaining of the ROI variation is greater. Keywords: Region of interest, biometrics, palmprint, image processing, similarity measures

Nuevo dispositivo para análisis de voz de pacientes con enfermedad de Parkinson en tiempo real

RESUMEN: La enfermedad de Parkinson (EP) es un desorden neurodegenerativo que afecta la coordinación de músculos y extremidades, incluyendo aquellos responsables de la producción del habla, generando alteraciones en la inteligibilidad de la señal de voz. Está demostrado que el ejercicio terapéutico constante puede mejorar las habilidades de comunicación de los pacientes; sin embargo, el diagnóstico acerca del avance en el proceso de recuperación es realizado de forma subjetiva por los fonoaudiólogos o neurólogos. Debido a esto se requiere el desarrollo de herramientas flexibles que valoren y guíen la terapia fonoaudiológica de los pacientes. En este artículo se presenta el diseño e implementación de un sistema embebido para el análisis en tiempo real de la voz de pacientes con EP. Para esto se desarrollan tres plataformas; primero, se construye una interfaz gráfica en Matlab; luego, se crea un primer prototipo basado en un DSP TMS320C6713 de Texas Instruments. La aplicación final es desarrollada sobre un mini-ordenador que cuenta con un códec de audio, capacidad de almacenamiento, y una unidad de procesamiento. El sistema además se complementa con un monitor LCD para desplegar información en tiempo real, y un teclado para la interacción con el usuario. En todas las plataformas se evalúan diferentes medidas usadas comúnmente en la valoración de la voz de pacientes con EP, incluyendo características acústicas y de dinámica no lineal. En concordancia con otros trabajos del estado del arte donde se analiza la voz de personas con EP, la plataforma diseñada muestra un incremento en la variación del pitch en la voz de los pacientes, además de un decremento en el valor del área del espacio vocálico. Este resultado indica que la herramienta diseñada puede ser útil para hacer la evaluación y seguimiento de la terapia fonoaudiológica de pacientes con EP.ABSTRACT: Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disorder that affects the coordination of muscles and limbs, including those responsible of the speech production. The lack of control of the limbs and muscles involved in the speech production process can generate intelligibility problems and this situation has a negative impact in the social interaction of the patients. It is already demonstrated that constant speech therapy can improve the communication abilities of the patients; however, the measurement of the recovery progress is done subjectively by speech therapists and neurologists. Due to this, it is required the development of flexible tools able to asses and guide the speech therapy of the patients. In this paper the design and deployment of a new device for the real time assessment of speech signals of people with PD is presented. The processes of design and deployment include the development on three platforms: first, a graphic user interface is developed on Matlab, second the first prototype is implemented on a digital signal processor (DSP) and third, the final device is developed on a mini-computer. The device is equipped with an audio codec, storage capacity and the processing unit. Besides, the system is complemented with a monitor to display the processed information on real time and with a keyboard enabling the interaction of the end-user with the device. Different acoustics and nonlinear dynamics measures which have been used in the state of the art for the assessment of speech of people with PD are implemented on the three mentioned platforms. In accordance with the state of the art, the designed platforms show an increment in the variation of the fundamental period of speech (commonly called pitch) of people with PD. Additionally, the decrease of the vocal space area is validated for the case of patients with PD. These results indicate that the designed device is useful to perform the assessment and monitoring of the speech therapy of people with PD

GBA Variants Influence Motor and Non-Motor Features of Parkinson’s Disease.

The presence of mutations in glucocerebrosidase (GBA) gene is a known factor increasing the risk of developing Parkinson’s disease (PD). Mutations carriers have earlier disease onset and are more likely to develop neuropsychiatric symptoms than other sporadic PD cases. These symptoms have primarily been observed in Parkinson’s patients carrying the most common pathogenic mutations L444P and N370S. However, recent findings suggest that other variants across the gene may have a different impact on the phenotype as well as on the disease progression. We aimed to explore the influence of variants across GBA gene on the clinical features and treatment related complications in PD. In this study, we screened the GBA gene in a cohort of 532 well-characterised PD patients and 542 controls from southern Spain. The potential pathogeniticy of the identified variants was assessed using in-silico analysis and subsequently classified as benign or deleterious. As a result, we observed a higher frequency of GBA variants in PD patients (12.2% vs. 7.9% in controls, p = 0.021), earlier mean age at disease onset in GBA variant carriers (50.6 vs. 56.6 years; p = 0.013), as well as more prevalent motor and non-motor symptoms in patients carrying dele- terious variants. In addition, we found that dopaminergic motor complications are influenced by both benign and deleterious variants. Our results highlight the fact that the impact on the phenotype highly depends on the potential pathogenicity of the carried variants. Therefore, the course of motor and non-motor symptoms as well as treatment-related motor complica- tions could be influenced by GBA variants.Ministerio de Economı́a y Competitividad SAF2007-60700.Instituto de Salud Carlos III PI10/01674, PI13/01461, PI14/01823.Consejerı́a de Economı́a, Innovación, Ciencia y Empleo CVI-02526, CTS- 7685Consejería de Igualdad, Salud y Políticas Sociales PI-0377/2007, PI-0741/2010, PI-0437-2012, PI-0471-201

Regulatory sites for splicing in human basal ganglia are enriched for disease-relevant information

Genome-wide association studies have generated an increasing number of common genetic variants associated with neurological and psychiatric disease risk. An improved understanding of the genetic control of gene expression in human brain is vital considering this is the likely modus operandum for many causal variants. However, human brain sampling complexities limit the explanatory power of brain-related expression quantitative trait loci (eQTL) and allele-specific expression (ASE) signals. We address this, using paired genomic and transcriptomic data from putamen and substantia nigra from 117 human brains, interrogating regulation at different RNA processing stages and uncovering novel transcripts. We identify disease-relevant regulatory loci, find that splicing eQTLs are enriched for regulatory information of neuron-specific genes, that ASEs provide cell-specific regulatory information with evidence for cellular specificity, and that incomplete annotation of the brain transcriptome limits interpretation of risk loci for neuropsychiatric disease. This resource of regulatory data is accessible through our web server, http://braineacv2.inf.um.es/