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Pseudo-periodic surrogate data in speech signals to determine intrinsic dynamics

dc.contributorUniversidad Tecnológica de Pereira, Instituto Tecnológico Metropolitano ITM, Colciencias
dc.contributor
dc.creatorEdilson Delgado-Trejos; Instituto Tecnológico Metropolitano -ITM Adscrito a la Alcaldía de Medellín
dc.creatorJuan Sebastián Hurtado Jaramillo; Estudiante de maestría, Illinois Institute of Technology
dc.creatorDiego Luis Guarín López; Estudiante de doctorado, McGill University
dc.creatorÁlvaro Ángel Orozco Gutiérrez; Universidad Tecnológica de Pereira
dc.date2013-12-05
dc.date.accessioned2017-05-25T22:50:24Z
dc.date.available2017-05-25T22:50:24Z
dc.date.issued2017-05-25
dc.identifierhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/5082
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/6034
dc.descriptionEste artículo presenta las ventajas que tiene el método de los datos sustitutos pseudoperiódicos para determinar si existe algún tipo de dinámica en una señal adicional al comportamiento pseudoperiódico, i.e., correlaciones no lineales. Esto debido a que los métodos para detección de no linealidad clásicos solo pueden ser utilizados cuando la señal presenta un comportamiento aleatorio. Asimismo, se introducen la complejidad de Lempel-Ziv y la entropía muestral como estadísticas discriminantes para el desarrollo de una prueba de hipótesis. La primera está basada en el conteo de subsecuencias diferentes, mientras la segunda se basa en la medida de irregularidad de una señal. De acuerdo con esto, se propone una metodología efectiva aplicada al procesamiento de señales de voz usando la base de datos KayPENTAX. Los resultados experimentales mostraron que ambas estadísticas rechazaron la hipótesis bajo prueba, por lo tanto, fue posible concluir que existe algún otro tipo de dinámica en la señales de voz adicional a la dinámica pseudoperiódica. Particularmente, se encontró que la complejidad de Lempel-Ziv es útil a la hora de diferenciar entre señales con comportamientos dinámicos ligeramente diferentes.
dc.descriptionThis paper presents the advantages of a pseudo-periodic surrogate data method to determine whether there exists an additional dynamics (nonlinear correlations) in a pseudo-periodic time series, since classic surrogate data methods used to detect nonlinearity are limited to stochastic-like data. Likewise, Lempel-Ziv complexity and Sample Entropy are introduced as discriminating statistics for null hypothesis testing. The first is based on the counting of different sub-sequences in a time series while the latter is based on a measure of signal irregularity. According to this, an effective methodology is proposed for speech signal processing using the KayPENTAX database. Experimental results showed that both statistics are able to reject the null hypothesis for the signal under analysis. Therefore, it is possible to conclude that there is an additional dynamics in the speech signals other than the pseudo-periodic behavior. Particularly, it was found that the Lempel-Ziv complexity is able to differentiate between signals with slightly different dynamics.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagees
dc.publisherUniversidad del Norte
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5082/18107
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5082/18108
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5082/18109
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dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5082/18111
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dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5082/18113
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5082/18114
dc.sourceRevista Científica Ingeniería y Desarrollo.; Vol 31, No 2 (2013): Julio-Diciembre; 185-201
dc.sourceRevista Científica Ingeniería y Desarrollo; Vol 31, No 2 (2013): Julio-Diciembre; 185-201
dc.titleDatos sustitutos pseudo-periódicos en señales de voz para determinar dinámicas subyacentes
dc.titlePseudo-periodic surrogate data in speech signals to determine intrinsic dynamics
dc.type
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