[en] This project focuses on the implementation and analysis of di erent feature extraction techniques for segmenting audio news les. In it, two types of characteristics, timbric and chromatic are distinguished, although the main objective is to further investigate the use of these latter, whose introduction is motivated by a greater potential to distinguish between voice and music capacity. In the rst phase of the project a system based on timbral characteristics MFCC-SDC is optimized. Also considered as a reference system, as it allowed ATVS group to participate in the 2014 Albayzín audio segmentation competition. This system is based on three detectors GMMUBM, each of which is designed to detect the presence of each of the acoustic classes considered in the evaluation: speech, music and noise. The database provided by the organization for the development of segmentation systems has also served as an experimental framework to develop and evaluate new features extraction techniques proposed in this project. In the second phase, the project has focused on the use of chromatic characteristics for audio segmentation. First, a segmentation system based on statistics of chromatic entropy has been updated and adapted, comparing their performance with the system based on timbral characteristics (MFCC-SDC) in the same experimental framework (database development system from Albayzín 2014 evaluation). Subsequently, two new extractors based on chromatic features have been implemented: one based on the grouping of the energy in sub-bands and one in the group by octaves. Both features have been employed together for the development of a new audio segmentation system, evaluated on the same experimental setting (Albayzín 2014). Finally, the compatibility of audio segmentation systems based on di erent types of features has been analyzed, by combining both in terms of features and in terms of ratings.

[es] Este proyecto se centra en la implementación y análisis de diversas técnicas de extracción de características para segmentación de audio en cheros de noticias. En él se distinguen dos tipos de características, tímbricas y cromáticas, si bien el objetivo principal es investigar en mayor profundidad el uso de estas segundas, cuya introducción viene motivada por una mayor capacidad potencial para distinguir entre voz y música. En la primera fase del proyecto se optimiza un sistema basado en características tímbricas MFCC-SDC, que además de servir como sistema de referencia, ha permitido al grupo ATVS participar en la evaluación Albayzín 2014 de segmentación de audio. Dicho sistema se basa en tres detectores GMM-UBM, cada uno de los cuales se diseña para detectar la presencia de cada una de las clases acústicas consideradas en la evaluación: voz, música y ruido. La base de datos proporcionada por la organización para el desarrollo de los sistemas de segmentación ha servido además como marco experimental para desarrollar y evaluar las nuevas técnicas de extracción de características propuestas en este proyecto. En la segunda fase, el proyecto se ha centrado en el uso de características cromáticas para la segmentación de audio. En primer lugar, se ha actualizado y adaptado un sistema previo de segmentación de audio basado en estadísticos de la entropía cromática, comparando su rendimiento con el sistema basado en características tímbricas (MFCC-SDC) en el mismo marco experimental (base de datos de desarrollo de la evaluación Albayzín 2014). Posteriormente, se han implementado dos nuevos extractores de características cromáticas: uno basado en la agrupación de la energía por subbandas y otro en la agrupación por octavas. Ambas características han sido empleadas de forma conjunta para el desarrollo de un nuevo sistema de segmentación de audio, evaluado sobre el mismo marco experimental (Albayzín 2014). Finalmente, se ha analizado la complementariedad de los sistemas de segmentación de audio basados en los distintos tipos de características mediante su combinación tanto a nivel de características como a nivel de puntuaciones.