Gender classification based on voice signals using fuzzy models and optimization algorithms

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dc.creatorCortés-Martinez, Luis Miguel
dc.creatorEspitia-Cuchango, Helbert Eduardo
dc.date2019-12-16
dc.date.accessioned2025-02-05T17:21:14Z
dc.date.available2025-02-05T17:21:14Z
dc.descriptionEn este documento se describe un esquema de clasificación de género, basado en señales de voz, en el que se proponen y prueban 16 modelos difusos diferentes que son optimizados mediante cuatro algoritmos bioinspirados y el método cuasi-Newton. El esquema de clasificación considera cuatro conjuntos de datos y cinco características de voz diferentes para definir los valores de entrada de un algoritmo en el proceso de optimización. Los valores de entrada de cada modelo difuso definen la media y varianza de sus funciones de pertenencia gaussianas, y su desempeño se evalúa mediante los valores de entrada del algoritmo de optimización y el error cuadrático medio como función objetivo para minimizar. Se hace un análisis comparativo entre modelos, algoritmos y conjuntos de datos para obtener conclusiones de acuerdo con los resultados de cada modelo optimizado.es-ES
dc.descriptionThis paper describes a gender classification scheme based on voice signals in which 16 different fuzzy models are proposed and optimized using four bio-inspired optimization algorithms and the quasi-Newton method. The classification scheme considers four data sets and five different voice features to define the input values of an algorithm in the optimization process. The inputs of each fuzzy model define the mean and variance of their Gaussian membership functions, and their fitness is evaluated by the input values of the algorithm and mean squared error as objective function to be minimized. A comparative analysis between models, algorithms and data sets is made to obtain conclusions according to the results of each optimized model.en-US
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/2356
dc.identifier10.15332/iteckne.v16i2.2356
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/63205
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangaen-US
dc.relationhttps://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/2356/1727
dc.rightsCopyright (c) 2019 ITECKNEen-US
dc.sourceITECKNE; Vol. 16 Núm. 2 (2019); 126-143es-ES
dc.sourceITECKNE; Vol. 16 No. 2 (2019); 126-143en-US
dc.source2339-3483
dc.source1692-1798
dc.subjectFuzzy logicen-US
dc.subjectoptimizationen-US
dc.subjectgenetic algorithmsen-US
dc.subjectharmony searchen-US
dc.subjectdifferential evolutionen-US
dc.subjectparticle swarm optimizationen-US
dc.subjectquasi Newton methoden-US
dc.subjectgender classificationen-US
dc.subjectLógica difusaes-ES
dc.subjectoptimizaciónes-ES
dc.subjectalgoritmos genéticoses-ES
dc.subjectbúsqueda armónicaes-ES
dc.subjectevolución diferenciales-ES
dc.subjectoptimización con enjambre de partículases-ES
dc.subjectmétodo cuasi-Newtones-ES
dc.subjectclasificación de géneroes-ES
dc.titleGender classification based on voice signals using fuzzy models and optimization algorithmsen-US
dc.titleClasificación de género basada en señales de voz mediante modelos difusos y algoritmos de optimizaciónes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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