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Ensemble Feature Selection for Age Estimation from Speech

特征选择 估计 特征(语言学) 计算机科学 选择(遗传算法) 人工智能 语音识别 机器学习 语言学 工程类 哲学 系统工程
作者
Umniah Hameed Jaid,Alia Karim Abdulhassan
出处
期刊:المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم [University of Technology, Baghdad]
卷期号:: 13-23 被引量:1
标识
DOI:10.33103/uot.ijccce.23.4.2
摘要

The voice signal carries a wide range of data about the speaker, including their physical characteristics, feelings, and level of health. There are several uses for the estimate of these physical characteristics from the speech in forensics, security, surveillance, marketing, and customer service. The primary goal of this research is to identify the auditory characteristics that aid in estimating a speaker’s age. To this end, an ensemble feature selection model is proposed that selects the best features from a baseline acoustic feature vector for age estimation from speech. Using a feature vector that covers various spectral, temporal, and prosodic aspects of speech, an ensemble-based automatic feature selection is performed by, first calculating the feature importance or ranks based on individual feature selection methods, then voting is applied to the resulting feature ranks to attain the top-ranked subset by all feature selection methods. The proposed method is evaluated on the TIMIT dataset and achieved a mean absolute error (MAE) of 5.58 years and 5.12 years for male and female age estimation. Index Terms— Age Estimation, Feature Selection, Ensemble Selection, TIMIT dataset.
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