Nueva técnica de fusión de clasificadores aplicada a la mejora de la segmentación de audio

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10045/30638
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Título: Nueva técnica de fusión de clasificadores aplicada a la mejora de la segmentación de audio
Título alternativo: Applying a new classifier fusion technique to audio segmentation
Autor/es: Tavárez Arriba, David | Navas Cordón, Eva | Erro Eslava, Daniel | Saratxaga Couceiro, Ibon | Hernáez Rioja, Inmaculada
Palabras clave: Fusión de clasificadores | Clasificación y segmentación de audio | Classifier fusion | Audio classification and segmentation
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: sep-2013
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: TAVAREZ, David, et al. “Nueva técnica de fusión de clasificadores aplicada a la mejora de la segmentación de audio”. Procesamiento del Lenguaje Natural. N. 51 (2013). ISSN 1135-5948, pp. 161-168
Resumen: Este artículo presenta un nuevo algoritmo de fusión de clasificadores a partir de su matriz de confusión de la que se extraen los valores de precisión (precision) y cobertura (recall) de cada uno de ellos. Los únicos datos requeridos para poder aplicar este nuevo método de fusión son las clases o etiquetas asignadas por cada uno de los sistemas y las clases de referencia en la parte de desarrollo de la base de datos. Se describe el algoritmo propuesto y se recogen los resultados obtenidos en la combinación de las salidas de dos sistemas participantes en la campaña de evaluación de segmentación de audio Albayzin 2012. Se ha comprobado la robustez del algoritmo, obteniendo una reducción relativa del error de segmentación del 6.28% utilizando para realizar la fusión el sistema con menor y mayor tasa de error de los presentados a la evaluación. | This paper presents a new classifier fusion algorithm based on the confusion matrixes of the classifiers which are used to extract the corresponding precision and recall values. The only data needed to be able to apply this new fusion method are the classes or labels assigned by each of the classifiers as well as the reference classes in the development part of the database. The proposed algorithm is described and it is applied to the fusion of two audio segmentation systems that took part in Albayzin 2012 evaluation campaign. The robustness of the algorithm has been assessed and a relative improvement of 6.28% has been achieved when combining the results of the best and worst systems presented to the evaluation.
Patrocinador/es: Este trabajo ha sido financiado parcialmente por la UPV/EHU (Ayudas para la Formación de Personal Investigador), el Gobierno Vasco (proyecto Ber2Tek, IE12-333) y el Ministerio de Economía y Competitividad (Proyecto SpeechTech4All, http://speechtech4all.uvigo.es/, TEC2012-38939-C03-03).
URI: http://hdl.handle.net/10045/30638
ISSN: 1135-5948
Idioma: spa
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Revisión científica: si
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 51 (2013)

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