| Revista: | Dyna (Medellín) |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000414130 |
| ISSN: | 0012-7353 |
| Autores: | Wilches Cortina, Juan Ricardo1 Cardona Peña, Jairo Alberto2 Tello Portillo, Juan Pablo2 |
| Instituciones: | 1Comcel S.A., Bogotá. Colombia 2Universidad del Norte, Departamento Ingenierías Eléctrica y Electrónica, Barranquilla, Atlántico. Colombia |
| Año: | 2017 |
| Periodo: | Sep |
| Volumen: | 84 |
| Número: | 202 |
| Paginación: | 75-83 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Actualmente, los técnicos de compañías de VoIP realizan pruebas y clasifican las llamadas como buenas o malas. Asimismo, existen plataformas automáticas que realizan llamadas VoIP para clasificarlas, sin realizar procesamiento de audio; proceso necesario cuando se pretende detectar el False Answer Supervision (FAS), una característica común e indeseable de las llamadas VoIP. Se implementó una Máquina de Vectores de Soporte (SVM) junto con varias funciones utilizadas en el reconocimiento de voz para emular la toma de decisiones de los humanos (tarea de clasificación y análisis de audio realizada por los técnicos). Los experimentos se basaron en la comparación entre los resultados obtenidos de los métodos de clasificación actuales y los derivados de la SVM. Se utilizó una validación cruzada de diez veces para evaluar el rendimiento del sistema. Derivado de los resultados, la metodología propuesta muestra un mejor porcentaje de clasificación exitosa comparado con una plataforma automática llamada CheckMyRoutes |
| Resumen en inglés | Currently, VoIP company technicians conduct tests to classify call quality as good or bad. Even though, there are automatic platforms that make test VoIP calls to classify them, they do not perform audio processing to detect False Answer Supervision (FAS), which is a common and undesirable feature of VoIP calls. In this paper, a Vector Support Machine (SVM) along with several functions used in voice recognition were implemented to emulate the human decision procedure (the task of audio classification and analysis performed by technicians). The experiments were based on the comparison between the results obtained from the current classification methods and those derived from the SVM. A 10-fold cross-validation was used to evaluate the system performance. The tests results from the proposed methodology show a better percentage of successful classification compared to a selected automatic platform called CheckMyRoutes |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería de telecomunicaciones, Tecnología de la información, Clasificador de llamadas, Análisis de audio, Reconocimiento de patrones, Máquinas de soporte vectorial |
| Keyword: | Engineering, Telecommunications engineering, Information technology, Call classifier, Audio analysis, Pattern recognition, Support vector machines |
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