Evaluación de Algoritmos de Detección de Período Fundamental para Voces Patológicas
Fecha
2008-07-04
Autores
Torres Boza, Diana
Título de la revista
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Editor
Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas
Resumen
La voz contiene información útil para el diagnóstico médico. Entre los parámetros que
más frecuentemente se utilizan para evaluar el estado del paciente se encuentran los de
calidad vocal, relacionados con las perturbaciones de la periodicidad de la señal. Para
tener estas medidas de perturbación se requieren determinar las separaciones (período)
entre ciclos consecutivos de la señal. Los algoritmos encargados de determinar estas
secuencias de separación se denominan detectores de período fundamental.
En este trabajo se aborda el problema de mejorar la efectividad de los detectores en
presencia de los niveles de perturbación encontrados en voces patológicas, así como la
adecuada evaluación de dicha efectividad. Se proponen modificaciones a detectores
reportados en la literatura, y se desarrolla un método de alineamiento de los contornos
detectados y de referencia que permite una evaluación más adecuada del rendimiento de
los detectores. Como resultado del algoritmo de alineamiento se obtienen nuevas medidas
de rendimiento. Los detectores propuestos son comparados con métodos reportados en la
literatura y otros disponibles en un sistema comercial. Tanto los detectores propuestos
como el algoritmo de alineamiento son evaluados empleando señales reales y simuladas,
con resultados satisfactorios.
Speech signals convey useful information for medical diagnosis. Vocal Quality measures, related to perturbations of signal periodicity, are among the most used parameters to assess the patient’s state. These perturbation measures require the determination of the lengths (periods) of consecutive signal cycles. The methods used to determine the sequence of cycle lengths are called Pitch Detection Algorithms (PDAs). This work addresses the problem of increasing the reliability of the PDAs, in presence of the perturbation levels found in pathological voices, as well as the adequate evaluation of this reliability. Some changes were introduced in reported PDAs, and a dynamic time warping (DTW) method was developed to align the detected and reference cycle-lengths sequences. The DTW algorithm allows a better evaluation of the PDAs reliability, and yields new measures of PDAs performance, complementary to the existing measures. The modified PDAs are compared to the originals, and others available in commercial systems. The PDAs and the DTW method are evaluated using real and synthetic signals, with satisfactory results.
Speech signals convey useful information for medical diagnosis. Vocal Quality measures, related to perturbations of signal periodicity, are among the most used parameters to assess the patient’s state. These perturbation measures require the determination of the lengths (periods) of consecutive signal cycles. The methods used to determine the sequence of cycle lengths are called Pitch Detection Algorithms (PDAs). This work addresses the problem of increasing the reliability of the PDAs, in presence of the perturbation levels found in pathological voices, as well as the adequate evaluation of this reliability. Some changes were introduced in reported PDAs, and a dynamic time warping (DTW) method was developed to align the detected and reference cycle-lengths sequences. The DTW algorithm allows a better evaluation of the PDAs reliability, and yields new measures of PDAs performance, complementary to the existing measures. The modified PDAs are compared to the originals, and others available in commercial systems. The PDAs and the DTW method are evaluated using real and synthetic signals, with satisfactory results.
Descripción
Palabras clave
Evaluación de Algoritmos, Detección de Período Fundamental, Voces Patológicas