El objetivo de un filtro de segmentación auditiva es extraer detalles espectrales de baja frecuencia de un segmento vocal. Usando las características del dominio del tiempo, un filtro de segmentación puede identificar efectivamente el inicio de eventos cardíacos. Si bien todos los métodos de segmentación se basan en los umbrales de configuración para los picos de ruido, el proceso de crear estos umbrales reduce la cantidad de información y energía presentes en la señal. Por lo tanto, se ha desarrollado un nuevo método de segmentación que puede identificar de manera más efectiva los eventos cardíacos.
Detalle espectral de baja frecuencia eliminado del segmento vocal
Anteriormente, los investigadores han examinado el uso de información de alta frecuencia para ayudar en los juicios de identidad de género. Sin embargo, los resultados de este estudio indican que eliminar los detalles espectrales de baja frecuencia de los segmentos de vocales puede degradar estos juicios. El estudio se realizó con seis segmentos vocales de 250 ms. Los investigadores utilizaron un diseño dentro de los sujetos para evaluar cómo el filtro de paso alto afectó el rendimiento de la tarea de identificación de género.
Si bien la información espectral de alta frecuencia de las señales de vocales ha recibido poca atención de investigación, la evidencia reciente ha revelado que tiene utilidad perceptiva. La información de alta frecuencia típicamente está por encima del ancho de banda de frecuencia tradicional, que contiene señales importantes para el reconocimiento de voz. Este estudio investigó si las vocales separadas por datos filtrados de paso alto aún se pueden clasificar de acuerdo con el tipo de altavoces y la categoría.
Comparación de oyentes con pérdida auditiva plana y inclinada
El presente estudio comparó el rendimiento de los oyentes normales y deteriorados con pérdidas de audición inclinadas y pendientes. Los investigadores encontraron que los oyentes con pérdida auditiva inclinada podían distinguir el habla a frecuencias más altas que aquellos con pérdida auditiva plana. Esta diferencia en el rendimiento se atribuyó al hecho de que los oyentes inclinados demostraron un mayor rendimiento en un discurso de alta y baja frecuencia. Estos hallazgos pueden tener implicaciones para el diseño de programas de amplificación para personas con diferentes tipos de pérdidas auditivas.
Se aplicó un algoritmo de regresión lineal gradual a ambos grupos. Los grupos HAU y NU se combinaron en un perfil de audiograma, lo que permite la comparación de sus pérdidas auditivas. Los grupos se combinaron en el mismo perfil de audiograma, pero las pruebas utilizadas fueron diferentes. Un perfil de pérdida auditiva coincidente produciría una imagen diferente. Un perfil de pérdida auditiva inclinada será más difícil de detectar.
Detección de género del altavoz
Un nuevo estudio examina el efecto de eliminar los detalles espectrales de menor frecuencia de la señal de habla expresa para la identificación de género. Los resultados muestran que la identificación de género es más efectiva en la región de alta frecuencia de la señal del habla. Los autores señalan que los resultados están de acuerdo con sus hallazgos anteriores, lo que sugiere que la región de baja frecuencia puede contener señales acústicas que ayudan a los oyentes a diferenciar entre los altavoces masculinos y femeninos.
La capacitación del nuevo sistema se llevó a cabo con dos enfoques. Uno se basa en el Diccionario de altavoces INAS, una base de datos que contiene extractos del habla de 32000 altavoces. El conjunto de datos contiene una mezcla de altavoces masculinos y femeninos. Los ejemplos de capacitación se ponderaron en función de la distribución de género. Los resultados indican que este algoritmo funciona mejor que los enfoques existentes. Sin embargo, el método Gesper aún no está listo para un uso generalizado.