Colombia
Se presenta el análisis de las diferentes características acústicas, y su influencia en la identificación automática de hipernasalidad. La metodología de selección efectiva de características, incluye el preproceso del espacio inicial de observaciones y está basada en el análisis de independencia estadística. De forma paralela, se propone la síntesis de una característica de diagnóstico especializado, basada en el análisis de la emisión acústica de la voz hipernasal. Como resultado se obtiene que, aunque las características acústicas permiten diferenciar con la suficiente precisión la patología, la característica propuesta con un nivel de complejidad computacional menor, no requiere muestras para entrenamiento y permite diferenciar los grados de compromiso de resonancia de la patología.
The analysis of the different acoustic characteristics and their influence on the automatic identification of hypernasality is presented. The methodology of effective selection of characteristics includes the pre-processing of the initial space of observations and it is based on the analysis of statistical independence. In parallel, the synthesis of a specialized diagnostic feature is proposed, based on the analysis of the acoustic emission of the hypernasal voice. As a result, it is obtained that, although the acoustic characteristics allow differentiating the pathology with sufficient precision, the proposed characteristic with a lower level of computational complexity, does not require samples for training and allows differentiating the degrees of resonance compromise of the pathology.
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