ENTRENAMIENTO DISCRIMINATIVO POR DISTANCIA DE MAHALANOBIS PARA DETECCIÓN DE PATOLOGÍAS DE VOZ

Abstract

Este artículo presenta una técnica de entrenamiento discriminativo para Modelos Ocultos de Markov, orientado a identificación de patologías de voz. Esta técnica busca maximizar el área que encierra la Curva ROC (Receiver Operating Characteristic) ajustando los parámetros del modelo, empleando como función objetivo la distancia de Mahalanobis. Los resultados muestran que la técnica propuesta mejora significativamente la precisión en un sistema de clasificación comparado con otros criterios de entrenamiento. Los resultados son obtenidos empleando la base de datos de patologías de voz MEEIVL.