11 resultados para Aquisição da Voz Cantada.

em Universidad Politécnica de Madrid


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El presente proyecto tiene el objetivo de facilitar la composición de canciones mediante la creación de las distintas pistas MIDI que la forman. Se implementan dos controladores. El primero, con objeto de transcribir la parte melódica, convierte la voz cantada o tarareada a eventos MIDI. Para ello, y tras el estudio de las distintas técnicas del cálculo del tono (pitch), se implementará una técnica con ciertas variaciones basada en la autocorrelación. También se profundiza en el segmentado de eventos, en particular, una técnica basada en el análisis de la derivada de la envolvente. El segundo, dedicado a la base rítmica de la canción, permite la creación de la percusión mediante el golpe rítmico de objetos que disponga el usuario, que serán asignados a los distintos elementos de percusión elegidos. Los resultados de la grabación de estos impactos serán señales de corta duración, no lineales y no armónicas, dificultando su discriminación. La herramienta elegida para la clasificación de los distintos patrones serán las redes neuronales artificiales (RNA). Se realizara un estudio de la metodología de diseño de redes neuronales especifico para este tipo de señales, evaluando la importancia de las variables de diseño como son el número de capas ocultas y neuronas en cada una de ellas, algoritmo de entrenamiento y funciones de activación. El estudio concluirá con la implementación de dos redes de diferente naturaleza. Una red de Elman, cuyas propiedades de memoria permiten la clasificación de patrones temporales, procesará las cualidades temporales analizando el ataque de su forma de onda. Una red de propagación hacia adelante feed-forward, que necesitará de robustas características espectrales y temporales para su clasificación. Se proponen 26 descriptores como los derivados de los momentos del espectro: centroide, curtosis y simetría, los coeficientes cepstrales de la escala de Mel (MFCCs), y algunos temporales como son la tasa de cruces por cero y el centroide de la envolvente temporal. Las capacidades de discriminación inter e intra clase de estas características serán evaluadas mediante un algoritmo de selección, habiéndose elegido RELIEF, un método basado en el algoritmo de los k vecinos mas próximos (KNN). Ambos controladores tendrán función de trabajar en tiempo real y offline, permitiendo tanto la composición de canciones, como su utilización como un instrumento más junto con mas músicos. ABSTRACT. The aim of this project is to make song composition easier by creating each MIDI track that builds it. Two controllers are implemented. In order to transcribe the melody, the first controler converts singing voice or humming into MIDI files. To do this a technique based on autocorrelation is implemented after having studied different pitch detection methods. Event segmentation has also been dealt with, to be more precise a technique based on the analysis of the signal's envelope and it's derivative have been used. The second one, can be used to make the song's rhythm . It allows the user, to create percussive patterns by hitting different objects of his environment. These recordings results in short duration, non-linear and non-harmonic signals. Which makes the classification process more complicated in the traditional way. The tools to used are the artificial neural networks (ANN). We will study the neural network design to deal with this kind of signals. The goal is to get a design methodology, paying attention to the variables involved, as the number of hidden layers and neurons in each, transfer functions and training algorithm. The study will end implementing two neural networks with different nature. Elman network, which has memory properties, is capable to recognize sequences of data and analyse the impact's waveform, precisely, the attack portion. A feed-forward network, needs strong spectral and temporal features extracted from the hit. Some descriptors are proposed as the derivates from the spectrum moment as centroid, kurtosis and skewness, the Mel-frequency cepstral coefficients, and some temporal features as the zero crossing rate (zcr) and the temporal envelope's centroid. Intra and inter class discrimination abilities of those descriptors will be weighted using the selection algorithm RELIEF, a Knn (K-nearest neighbor) based algorithm. Both MIDI controllers can be used to compose, or play with other musicians as it works on real-time and offline.

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Este trabajo de Tesis ha abordado el objetivo de dar robustez y mejorar la Detección de Actividad de Voz en entornos acústicos adversos con el fin de favorecer el comportamiento de muchas aplicaciones vocales, por ejemplo aplicaciones de telefonía basadas en reconocimiento automático de voz, aplicaciones en sistemas de transcripción automática, aplicaciones en sistemas multicanal, etc. En especial, aunque se han tenido en cuenta todos los tipos de ruido, se muestra especial interés en el estudio de las voces de fondo, principal fuente de error de la mayoría de los Detectores de Actividad en la actualidad. Las tareas llevadas a cabo poseen como punto de partida un Detector de Actividad basado en Modelos Ocultos de Markov, cuyo vector de características contiene dos componentes: la energía normalizada y la variación de la energía. Las aportaciones fundamentales de esta Tesis son las siguientes: 1) ampliación del vector de características de partida dotándole así de información espectral, 2) ajuste de los Modelos Ocultos de Markov al entorno y estudio de diferentes topologías y, finalmente, 3) estudio e inclusión de nuevas características, distintas de las del punto 1, para filtrar los pulsos de pronunciaciones que proceden de las voces de fondo. Los resultados de detección, teniendo en cuenta los tres puntos anteriores, muestran con creces los avances realizados y son significativamente mejores que los resultados obtenidos, bajo las mismas condiciones, con otros detectores de actividad de referencia. This work has been focused on improving the robustness at Voice Activity Detection in adverse acoustic environments in order to enhance the behavior of many vocal applications, for example telephony applications based on automatic speech recognition, automatic transcription applications, multichannel systems applications, and so on. In particular, though all types of noise have taken into account, this research has special interest in the study of pronunciations coming from far-field speakers, the main error source of most activity detectors today. The tasks carried out have, as starting point, a Hidden Markov Models Voice Activity Detector which a feature vector containing two components: normalized energy and delta energy. The key points of this Thesis are the following: 1) feature vector extension providing spectral information, 2) Hidden Markov Models adjustment to environment and study of different Hidden Markov Model topologies and, finally, 3) study and inclusion of new features, different from point 1, to reject the pronunciations coming from far-field speakers. Detection results, taking into account the above three points, show the advantages of using this method and are significantly better than the results obtained under the same conditions by other well-known voice activity detectors.

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A partir de un simulador de vocales denominado Vox, programado en MATLAB, desarrollado originalmente en la Universidad Técnica de Aquisgrán por Malte Kob [1] y mejorado en el Departamento de ICS de la EUITT [2], se pueden generar voces sintéticas. La principal limitación del simulador es que sólo puede generar vocales sintéticas, además la simulación se realiza a partir de parámetros anatómicos y fisiológicos fijos. La estructura actual del programa dificulta la modificación rápida de cualquiera de los parámetros básicos de la misma, circunstancia que podría mejorar mediante una interfaz gráfica. El proyecto consistirá, por un lado, en completar el simulador haciendo posible también la síntesis a partir de los parámetros anatómicos de hombres, mujeres y niños; y por otro, en el diseño e implementación de una interfaz gráfica de usuario que nos permita seleccionar los diferentes parámetros físicos para la simulación y recoger los resultados de la misma de manera más sencilla. Starting from a vowels simulator called Vox, programmed in MATLAB, originally developed in the Technical college of Aquisgrán by Malte Kob [1] and improved in the ICS Department of the EUITT [2], with this programme you can generate synthetic voices. The main limitation of the simulator is that it only can generate synthetic vowels; moreover the simulation is made from anatomical and physiological fixed parameters. The current structure of the programme complicates the quick modification of any of the basic parameters of it, circumstance that could be improved through a graphic interface. On the one hand, the project consists in completing the simulator doing the synthesis possible, from the anatomical woman, men and children parameters; on the other hand, the design and implementation of a graphic user interface, that allow us to select different physical parameters to the simulation and gather the results of it in a simple way.

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La aparición de los smartphones, trajo consigo el desarrollo de aplicaciones móviles de mensajería instantánea. Estas aplicaciones aprovechan la infraestructura de las redes de datos para enviar los mensajes de unos dispositivos a otros, lo que supone la posibilidad de enviar mensajes ilimitados a bajo coste. Hoy en día lo inusual es ver a alguna persona que haga uso de los antiguos mensajes de texto o sms (Short Message Service), que además llevan el coste de comunicación definido por las distintas operadoras. Tanto ha sido su auge que se ha convertido en uno de los principales medios de comunicación tanto en el ámbito personal como empresarial. Desafortunadamente, cada vez son más los conductores que hacen uso de las aplicaciones de mensajería para enviar y recibir mensajes mientras conducen, a pesar de que su uso está totalmente prohibido y penado por la ley. Por este motivo, en este proyecto se propone la modificación de la aplicación de mensajería Telegram, que permite controlar el env´ıo y recepción de mensajes únicamente utilizando la voz, evitando así cualquier tipo de distracci´on ocasionada por la interacción táctil con el dispositivo. Esta idea propuesta en el proyecto puede ayudar a reducir el número de accidentes ocasionados por este tipo de distracciones al volante, así como las posibles multas e incidentes que pueda ocasionar el uso del móvil durante la conducción. ---ABSTRACT---The emergence of smartphones, fostered the development of mobile instant messaging applications. These applications take advantage of the infrastructure of data networks to send messages between devices with almost no additional cost attached to it. Today you will hardly be able to find a person who makes use of the old text messages or sms (Short Message Service), and therefore bears the cost of communication defined by the respective operators. This boom has been such that it has become one of the main communication methods or channels in both the personal and work environments. Unfortunately, more and more drivers use messaging applications to send and receive messages while they are driving, even though its use is strictly prohibited and punished by law. Therefore our objective is to modify the existing messaging application Telegram allowing interaction with the mobile device by only using the user’s voice to send and receive messages, avoiding any distractions that any tactile interaction with the device could cause. The aim is to significantly try to reduce accidents caused while driving, as well as to avoid any related potential fines and incidents that may result from use of mobile phone while driving.

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Este proyecto consiste en crear una serie de tres pequeños videojuegos incluidos en una sola aplicación, para plataformas móviles Android, que permitan en cualquier lugar entrenar la estética de la voz del paciente con problemas de fonación. Dependiendo de los aspectos de la voz (sonidos sonoros y sordos, el pitch y la intensidad) a trabajar se le asignará un ejercicio u otro. En primer lugar se introduce el concepto de rehabilitación de la voz y en qué casos es necesario. Seguidamente se realiza un trabajo de búsqueda en el que se identifican las distintas plataformas de desarrollo de videojuegos que son compatibles con los sistemas Android, así como para la captura de audio y las librerías de procesado de señal. A continuación se eligen las herramientas que presentan las mejores capacidades y con las que se va a trabajar. Estas son el motor de juego Andengine, para la parte gráfica, el entorno Java específico de Android, para la captura de muestras de audio y la librería JTransforms que realiza transformadas de Fourier permitiendo procesar el audio para la detección de pitch. Al desarrollar y ensamblar los distintos bloques se prioriza el funcionamiento en tiempo real de la aplicación. Las líneas de mejora y conclusiones se comentan en el último capítulo del trabajo así como el manual de usuario para mayor comprensión. ABSTRACT. The main aim of this project is to create an application for mobile devices which includes three small speech therapy videogames for the Android OS. These videogames allow patients to train certain voice parameters (such as voice and unvoiced sounds, pitch and intensity) wherever they want and need to. First, an overview of the concept of voice rehabilitation and its uses for patients with speech disorders is given. Secondly a study has been made to identify the most suitable video game engine for the Android OS, the best possible way to capture audio from the device and the audio processing library which will combine with the latter. Therefore, the chosen tools are exposed. Andengine has been selected regarding the game engine, Android’s Java framework for audio capture and the fast Fourier transform library, JTransforms, for pitch detection. Real time processing is vital for the proper functioning of the application. Lines of improvement and other conclusions are discussed in the last part of this dissertation paper.

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El objetivo del Proyecto Fin de Carrera (PFC) es el de conocer, simular y crear una red VoIP sobre una red de datos en un entorno docente, más concretamente, en la asignatura Redes y Servicios de telecomunicación en Grado en Ingeniería de Telecomunicaciones en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Una vez se adquieran los conocimientos necesarios, se propondrán una serie de prácticas para que los alumnos se vayan familiarizando con el software y hardware utilizados, de manera que, se irá subiendo el grado de dificultad hasta que puedan realizar una auténtica red VoIP por sí mismos. A parte de la realización de las prácticas, los alumnos deberán pasar una prueba de los conocimientos adquiridos al final de cada práctica mediante preguntas tipo test. Los sistemas elegidos para la implantación de una red VoIP en los módulos de laboratorio son: 3CX System Phone y Asteisk-Trixbox. Los cuales, son capaces de trabajar mediante gestores gráficos para simplificar el nivel de dificultad de la configuración. 3CX es una PBX que trabaja sobre Windows y se basa exclusivamente en el protocolo SIP. Esto facilita el manejo para usuarios que solo han usado Windows sin quitar funcionalidades que tienen otras centralitas en otros sistemas operativos. La versión demo activa todas las opciones para poder familiarizarse con este sistema. Por otro lado, Asterisk trabaja en todas las plataformas, aunque se ha seleccionado trabajar sobre Linux. Esta selección se ha realizado porque el resto de plataformas limitan la configuración de la IP PBX, esta es de código abierto y permite realizar todo tipo de configuraciones. Además, es un software gratuito, esto es una ventaja a la hora de configurar novedades o resolver problemas, ya que hay muchos especialistas que dan soporte y ayudan de forma gratuita. La voz sobre Internet es habitualmente conocida como VoIP (Voice Over IP), debido a que IP (Internet Protocol) es el protocolo de red de Internet. Como tecnología, la VoIP no es solo un paso más en el crecimiento de las comunicaciones por voz, sino que supone integrar las comunicaciones de datos y las de voz en una misma red, y en concreto, en la red con mayor cobertura mundial: Internet. La mayor importancia y motivación de este Proyecto Fin de Carrera es que el alumno sea capaz de llegar a un entorno laboral y pueda tener unos conocimientos capaces de afrontar esta tecnología que esta tan a la orden del día. La importancia que estas redes tienen y tendrán en un futuro muy próximo en el mundo de la informática y las comunicaciones. Cabe decir, que se observa que estas disciplinas tecnológicas evolucionan a pasos agigantados y se requieren conocimientos más sólidos. ABSTRACT. The objective of my final project during my studies in university was, to simulate and create a VoIP network over a data network in a teaching environment, more specifically on the subject of telecommunications networks and services in Telecommunication Engineering Degree in Polytechnic University of Madrid (UPM). Once acquiring the necessary knowledge a number of practices were proposed to the students to become familiar with the software and hardware used, so that it would rise to the level of difficulty that they could make a real VoIP network for themselves. Parts of the experimental practices were that students must pass a test of knowledge acquired at the end of each practice by choice questions. The systems chosen for the implementation of a VoIP network in the laboratory modules are: 3CX Phone System and Asteisk - Trixbox. Which were able to work with graphics operators to simplify the difficulty level of the configuration. 3CX is a PBX that works on Windows and is based solely on the SIP protocol. This facilitates handling for users who have only used Windows without removing functionality with other exchanges in other operating systems. Active demo version all options to get to grips with this system. Moreover, Asterisk works on all platforms, but has been selected to work on Linux. This selection was made because other platforms limit the IP PBX configuration, as this is open source and allows all kinds of configurations. Also, Linux is a free software and an advantage when configuring new or solve problems, as there are many specialists that support and help for free. Voice over Internet is commonly known as VoIP (Voice Over IP), because IP (Internet Protocol) is the Internet protocol network. As technology, VoIP is not just another step in the growth of voice communications, but communications of integrating data and voice on a single network, and in particular, in the network with the largest global coverage: Internet. The increased importance and motivation of this Thesis is that the student is able to reach a working environment and may have some knowledge to deal with these technologies that is so much the order of the day. The importances of these networks have and will be of essences in the very near future in the world of computing and communications. It must be said it is observed that these technological disciplines evolve by leaps and bounds stronger knowledge required.

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En este artículo se presenta un sistema automático de almacenamiento, análisis y visualización de información semántica extraída de mensajes de Twitter, diseñado para proporcionar a las administraciones públicas una herramienta para detectar y analizar de una manera sencilla y rápida los patrones de comportamiento de los ciudadanos, su opinión acerca de los servicios públicos, la percepción de la ciudad, los eventos de interés, etc. Además, puede ser usado como un sistema de alerta temprana, mejorando la eficiencia y rapidez de actuación de los sistemas de emergencia.

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En este proyecto estudia la posibilidad de realizar una verificación de locutor por medio de la biometría de voz. En primer lugar se obtendrán las características principales de la voz, que serían los coeficientes MFCC, partiendo de una base de datos de diferentes locutores con 10 muestras por cada locutor. Con estos resultados se procederá a la creación de los clasificadores con los que luego testearemos y haremos la verificación. Como resultado final obtendremos un sistema capaz de identificar si el locutor es el que buscamos o no. Para la verificación se utilizan clasificadores Support Vector Machine (SVM), especializado en resolver problemas biclase. Los resultados demuestran que el sistema es capaz de verificar que un locutor es quien dice ser comparándolo con el resto de locutores disponibles en la base de datos. ABSTRACT. Verification based on voice features is an important task for a wide variety of applications concerning biometric verification systems. In this work, we propose a human verification though the use of their voice features focused on supervised training classification algorithms. To this aim we have developed a voice feature extraction system based on MFCC features. For classification purposed we have focused our work in using a Support Vector Machine classificator due to it’s optimization for biclass problems. We test our system in a dataset composed of various individuals of di↵erent gender to evaluate our system’s performance. Experimental results reveal that the proposed system is capable of verificating one individual against the rest of the dataset.

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Las patologías de la voz se han transformado en los últimos tiempos en una problemática social con cierto calado. La contaminación de las ciudades, hábitos como el de fumar, el uso de aparatos de aire acondicionado, etcétera, contribuyen a ello. Esto alcanza más relevancia en profesionales que utilizan su voz de manera frecuente, como, por ejemplo, locutores, cantantes, profesores o teleoperadores. Por todo ello resultan de especial interés las técnicas de ayuda al diagnóstico que son capaces de extraer conclusiones clínicas a partir de una muestra de la voz grabada con un micrófono, frente a otras invasivas que implican la exploración utilizando laringoscopios, fibroscopios o videoendoscopios, técnicas en cualquier caso mucho más molestas para los pacientes al exigir la introducción parcial del instrumental citado por la garganta, en actuaciones consideradas de tipo quirúrgico. Dentro de aquellas técnicas se ha avanzado mucho en un período de tiempo relativamente corto. En lo que se refiere al diagnóstico de patologías, hemos pasado en los últimos quince años de trabajar principalmente con parámetros extraídos de la señal de voz –tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia– y con escalas elaboradas con valoraciones subjetivas realizadas por expertos a hacerlo también con parámetros procedentes de estimaciones de la fuente glótica. La importancia de utilizar la fuente glótica reside, a grandes rasgos, en que se trata de una señal vinculada directamente al estado de la estructura laríngea del locutor y también en que está generalmente menos influida por el tracto vocal que la señal de voz. Es conocido que el tracto vocal guarda más relación con el mensaje hablado, y su presencia dificulta el proceso de detección de patología vocal. Estas estimaciones de la fuente glótica han sido obtenidas a través de técnicas de filtrado inverso desarrolladas por nuestro grupo de investigación. Hemos conseguido, además, profundizar en la naturaleza de la señal glótica: somos capaces de descomponerla y relacionarla con parámetros biomecánicos de los propios pliegues vocales, obteniendo estimaciones de elementos como la masa, la pérdida de energía o la elasticidad del cuerpo y de la cubierta del pliegue, entre otros. De las componentes de la fuente glótica surgen también los denominados parámetros biométricos, relacionados con la forma de la señal, que constituyen por sí mismos una firma biométrica del individuo. También trabajaremos con parámetros temporales, relacionados con las diferentes etapas que se observan dentro de la señal glótica durante un ciclo de fonación. Por último, consideraremos parámetros clásicos de perturbación y energía de la señal. En definitiva, contamos ahora con una considerable cantidad de parámetros glóticos que conforman una base estadística multidimensional, destinada a ser capaz de discriminar personas con voces patológicas o disfónicas de aquellas que no presentan patología en la voz o con voces sanas o normofónicas. Esta tesis doctoral se ocupa de varias cuestiones: en primer lugar, es necesario analizar cuidadosamente estos nuevos parámetros, por lo que ofreceremos una completa descripción estadística de los mismos. También estudiaremos cuestiones como la distribución de los parámetros atendiendo a criterios como el de normalidad estadística de los mismos, ocupándonos especialmente de la diferencia entre las distribuciones que presentan sujetos sanos y sujetos con patología vocal. Para todo ello emplearemos diferentes técnicas estadísticas: generación de elementos y diagramas descriptivos, pruebas de normalidad y diversos contrastes de hipótesis, tanto paramétricos como no paramétricos, que considerarán la diferencia entre los grupos de personas sanas y los grupos de personas con alguna patología relacionada con la voz. Además, nos interesa encontrar relaciones estadísticas entre los parámetros, de cara a eliminar posibles redundancias presentes en el modelo, a reducir la dimensionalidad del problema y a establecer un criterio de importancia relativa en los parámetros en cuanto a su capacidad discriminante para el criterio patológico/sano. Para ello se aplicarán técnicas estadísticas como la Correlación Lineal Bivariada y el Análisis Factorial basado en Componentes Principales. Por último, utilizaremos la conocida técnica de clasificación Análisis Discriminante, aplicada a diferentes combinaciones de parámetros y de factores, para determinar cuáles de ellas son las que ofrecen tasas de acierto más prometedoras. Para llevar a cabo la experimentación se ha utilizado una base de datos equilibrada y robusta formada por doscientos sujetos, cien de ellos pertenecientes al género femenino y los restantes cien al género masculino, con una proporción también equilibrada entre los sujetos que presentan patología vocal y aquellos que no la presentan. Una de las aplicaciones informáticas diseñada para llevar a cabo la recogida de muestras también es presentada en esta tesis. Los distintos estudios estadísticos realizados nos permitirán identificar aquellos parámetros que tienen una mayor contribución a la hora de detectar la presencia de patología vocal. Alguno de los estudios, además, nos permitirá presentar una ordenación de los parámetros en base a su importancia para realizar la detección. Por otra parte, también concluiremos que en ocasiones es conveniente realizar una reducción de la dimensionalidad de los parámetros para mejorar las tasas de detección. Por fin, las propias tasas de detección constituyen quizá la conclusión más importante del trabajo. Todos los análisis presentes en el trabajo serán realizados para cada uno de los dos géneros, de acuerdo con diversos estudios previos que demuestran que los géneros masculino y femenino deben tratarse de forma independiente debido a las diferencias orgánicas observadas entre ambos. Sin embargo, en lo referente a la detección de patología vocal contemplaremos también la posibilidad de trabajar con la base de datos unificada, comprobando que las tasas de acierto son también elevadas. Abstract Voice pathologies have become recently in a social problem that has reached a certain concern. Pollution in cities, smoking habits, air conditioning, etc. contributes to it. This problem is more relevant for professionals who use their voice frequently: speakers, singers, teachers, actors, telemarketers, etc. Therefore techniques that are capable of drawing conclusions from a sample of the recorded voice are of particular interest for the diagnosis as opposed to other invasive ones, involving exploration by laryngoscopes, fiber scopes or video endoscopes, which are techniques much less comfortable for patients. Voice quality analysis has come a long way in a relatively short period of time. In regard to the diagnosis of diseases, we have gone in the last fifteen years from working primarily with parameters extracted from the voice signal (both in time and frequency domains) and with scales drawn from subjective assessments by experts to produce more accurate evaluations with estimates derived from the glottal source. The importance of using the glottal source resides broadly in that this signal is linked to the state of the speaker's laryngeal structure. Unlike the voice signal (phonated speech) the glottal source, if conveniently reconstructed using adaptive lattices, may be less influenced by the vocal tract. As it is well known the vocal tract is related to the articulation of the spoken message and its influence complicates the process of voice pathology detection, unlike when using the reconstructed glottal source, where vocal tract influence has been almost completely removed. The estimates of the glottal source have been obtained through inverse filtering techniques developed by our research group. We have also deepened into the nature of the glottal signal, dissecting it and relating it to the biomechanical parameters of the vocal folds, obtaining several estimates of items such as mass, loss or elasticity of cover and body of the vocal fold, among others. From the components of the glottal source also arise the so-called biometric parameters, related to the shape of the signal, which are themselves a biometric signature of the individual. We will also work with temporal parameters related to the different stages that are observed in the glottal signal during a cycle of phonation. Finally, we will take into consideration classical perturbation and energy parameters. In short, we have now a considerable amount of glottal parameters in a multidimensional statistical basis, designed to be able to discriminate people with pathologic or dysphonic voices from those who do not show pathology. This thesis addresses several issues: first, a careful analysis of these new parameters is required, so we will offer a complete statistical description of them. We will also discuss issues such as distribution of the parameters, considering criteria such as their statistical normality. We will take special care in the analysis of the difference between distributions from healthy subjects and the distributions from pathological subjects. To reach these goals we will use different statistical techniques such as: generation of descriptive items and diagramas, tests for normality and hypothesis testing, both parametric and nonparametric. These latter techniques consider the difference between the groups of healthy subjects and groups of people with an illness related to voice. In addition, we are interested in finding statistical relationships between parameters. There are various reasons behind that: eliminate possible redundancies in the model, reduce the dimensionality of the problem and establish a criterion of relative importance in the parameters. The latter reason will be done in terms of discriminatory power for the criterion pathological/healthy. To this end, statistical techniques such as Bivariate Linear Correlation and Factor Analysis based on Principal Components will be applied. Finally, we will use the well-known technique of Discriminant Analysis classification applied to different combinations of parameters and factors to determine which of these combinations offers more promising success rates. To perform the experiments we have used a balanced and robust database, consisting of two hundred speakers, one hundred of them males and one hundred females. We have also used a well-balanced proportion where subjects with vocal pathology as well as subjects who don´t have a vocal pathology are equally represented. A computer application designed to carry out the collection of samples is also presented in this thesis. The different statistical analyses performed will allow us to determine which parameters contribute in a more decisive way in the detection of vocal pathology. Therefore, some of the analyses will even allow us to present a ranking of the parameters based on their importance for the detection of vocal pathology. On the other hand, we will also conclude that it is sometimes desirable to perform a dimensionality reduction in order to improve the detection rates. Finally, detection rates themselves are perhaps the most important conclusion of the work. All the analyses presented in this work have been performed for each of the two genders in agreement with previous studies showing that male and female genders should be treated independently, due to the observed functional differences between them. However, with regard to the detection of vocal pathology we will consider the possibility of working with the unified database, ensuring that the success rates obtained are also high.

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El habla es la principal herramienta de comunicación de la que dispone el ser humano que, no sólo le permite expresar su pensamiento y sus sentimientos sino que le distingue como individuo. El análisis de la señal de voz es fundamental para múltiples aplicaciones como pueden ser: síntesis y reconocimiento de habla, codificación, detección de patologías, identificación y reconocimiento de locutor… En el mercado se pueden encontrar herramientas comerciales o de libre distribución para realizar esta tarea. El objetivo de este Proyecto Fin de Grado es reunir varios algoritmos de análisis de la señal de voz en una única herramienta que se manejará a través de un entorno gráfico. Los algoritmos están siendo utilizados en el Grupo de investigación en Aplicaciones MultiMedia y Acústica de la Universidad Politécnica de Madrid para llevar a cabo su tarea investigadora y para ofertar talleres formativos a los alumnos de grado de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación. Actualmente se ha encontrado alguna dificultad para poder aplicar los algoritmos ya que se han ido desarrollando a lo largo de varios años, por distintas personas y en distintos entornos de programación. Se han adaptado los programas existentes para generar una única herramienta en MATLAB que permite: . Detección de voz . Detección sordo/sonoro . Extracción y revisión manual de frecuencia fundamental de los sonidos sonoros . Extracción y revisión manual de formantes de los sonidos sonoros En todos los casos el usuario puede ajustar los parámetros de análisis y se ha mantenido y, en algunos casos, ampliado la funcionalidad de los algoritmos existentes. Los resultados del análisis se pueden manejar directamente en la aplicación o guardarse en un fichero. Por último se ha escrito el manual de usuario de la aplicación y se ha generado una aplicación independiente que puede instalarse y ejecutarse aunque no se disponga del software o de la versión adecuada de MATLAB. ABSTRACT. The speech is the main communication tool which has the human that as well as allowing to express his thoughts and feelings distinguishes him as an individual. The analysis of speech signal is essential for multiple applications such as: synthesis and recognition of speech, coding, detection of pathologies, identification and speaker recognition… In the market you can find commercial or open source tools to perform this task. The aim of this Final Degree Project is collect several algorithms of speech signal analysis in a single tool which will be managed through a graphical environment. These algorithms are being used in the research group Aplicaciones MultiMedia y Acústica at the Universidad Politécnica de Madrid to carry out its research work and to offer training workshops for students at the Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación. Currently some difficulty has been found to be able to apply the algorithms as they have been developing over several years, by different people and in different programming environments. Existing programs have been adapted to generate a single tool in MATLAB that allows: . Voice Detection . Voice/Unvoice Detection . Extraction and manual review of fundamental frequency of voiced sounds . Extraction and manual review formant voiced sounds In all cases the user can adjust the scan settings, we have maintained and in some cases expanded the functionality of existing algorithms. The analysis results can be managed directly in the application or saved to a file. Finally we have written the application user’s manual and it has generated a standalone application that can be installed and run although the user does not have MATLAB software or the appropriate version.

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La realización de este proyecto está basado en el estudio realizado por Jean Schoentgen en el cual el autor caracterizó el micro temblor vocal por medio del índice y la frecuencia de modulación. En este proyecto se utilizará la herramienta Matlab para el cálculo de estos parámetros y al finalizar se analizarán los datos obtenidos. El proyecto se ha dividido en tres grandes partes. En la primera de ellas se ha explicado brevemente los conceptos básicos de la voz y conceptos importantes tales como el temblor fisiológico, el patológico y el Jitter vocal entre otros, también se han detallado conceptos matemáticos utilizados en el desarrollo del código. Esto se realizó con el fin que el lector tenga claros algunos conceptos importantes antes del desarrollo del código y así pueda entender con más facilidad el estudio realizado en este proyecto, en esta parte no se ha realizado una explicación muy extensa de cada concepto, entendiendo que el lector posee unos conocimientos básicos de ingeniería, por otra parte existen innumerables libros que explican de una manera más precisa cada uno de estos conceptos. En la segunda parte se llevó a cabo el desarrollo del código. Como se mencionó anteriormente se ha utilizado la herramienta Matlab que es muy utilizada en la mayoría de las asignaturas de la carrera obteniendo así un buen dominio de esta, además posee unos toolbox muy útiles que facilitan los cálculos matemáticos. En esta parte se ilustra paso a paso cada etapa de elaboración del código y algunas graficas de la señal de voz a medida que pasa por cada etapa del código. En la última parte se obtienen los datos de todos los cálculos de los registros de voz y se analiza cada uno de ellos a la vez que se comparan con los del estudio de Jean Schoentgen y se analizan las posibles diferencias. ABSTRACT. The Project is based on the search made by Jean Schoentgen, whose research the micro tremor vocal can be established by frequency modulation and modulation index. This project has been carried out in Matlab to calculate the aforementioned parameters and finally, the results were contrasted with the results from Jean Shoetngen’s research. This project consists of three parts: The first of all, to be able to understand this project to future readers .It was explained different basic concepts about the voice such as physiologic tremor, pathological tremor and Jitter. Furthermore, mathematical concepts were explained in detail, due to these were used in the software development. Then, it was focused on software development such as the elaboration of code and different voice signals that were processed. This part was made with Matlab, which is mathematical software with high-level language for numerical computation, visualization, collaborate across disciplines including signal and image processing and application development. At finally, the acquired calculations were contrasted with the results from Jean Schoentgen’s research.