Selección de características usando hmm para la identificación de patologías de voz
Resumen
Aunque se conocen diversos métodos de selección de características, orientados al mejor rendimiento de clasificación, en el caso de los procesos aleatorios markovianos, la reducción en la dimensionalidad del hiperespacio inicial de entrenamiento es compleja, por cuanto cada característica corresponde a un vector con dinámica de cambio propia. En el presente trabajo se analizan dos alternativas para selección de las características: Análisis de Componentes Principales y Análisis Discriminante Lineal. Los resultados obtenidos muestran un rendimiento de clasificación entre 76.25% y 91.45%.Descargas
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