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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseLicencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR)spa
dc.contributorAubin, Verónica Inésspa
dc.contributorPérez, Silvia Noemíspa
dc.creatorPérez, Silvia Noemíspa
dc.creatorAubin, Verónica Inésspa
dc.creatorFernández, Luis Albertospa
dc.creatorGuatelli, Renata Silviaspa
dc.creatorPepe, María Lauraspa
dc.creatorLinari, Danielaspa
dc.creatorSinopoli Alesio, Esteban Abelspa
dc.date2022spa
dc.date.accessioned2024-06-28T16:23:56Z-
dc.date.available2024-06-28T16:23:56Z-
dc.identifier.citationAubin, V. I., Pérez, S. N., Fernández, L. A., Guatelli, R. S., Pepe, M. L., Linari, D. y Sinopoli Alesio, E. A.. (2022). Procesamiento de señales del habla para la clasificación y monitoreo y la enfermedad de Parkinson (Informe C-239). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2016spa
dc.identifier.urihttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2016spa
dc.descriptionEl análisis de la voz para la evaluación de los pacientes con enfermedad de Parkinson (EP) tiene relevancia como método no invasivo de diagnóstico y seguimiento. Durante la ejecución del proyecto C224 se realizó la creación de una base de datos de personas con Parkinson y de personas sin Parkinson ( "Construcción de una base de voz de personas con y sin enfermedad de Parkinson" (Giuliano, Adamec y Debas, 2021)), utilizando los registros de la base de datos se realizó una parametrización de las personas con y sin la Enfermedad de Parkinson para el análisis de la señal de voz, se continuó con una selección de características extraídas de grabaciones de voz, se aplicaron métodos predictivos para la clasificación múltiple; la clasificación obtenida muestra que, si bien no logran resultados óptimos por sí mismas, las variables asociadas al triángulo vocal constituyen otros marcadores a tener en cuenta para detectar la progresión de la enfermedad de Parkinson. Luego se realizó un análisis preliminar de la alteración fonética del VOT (momento de inicio de la sonoridad), así como la duración de las vocales que les siguen. Con los resultados obtenidos se generó una base de datos de espectrogramas, mediante el entrenamiento de las computadoras a través de modelos Deep Learning, se clasificó a las personas con y sin Parkinson.spa
dc.descriptionFil: Peréz, Silvia Noemí. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Aubin, Verónica Inés. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Fernández, Luis Alberto. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Guatelli, Renata Silvia. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Pepe, María Laura. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil. Linari, Daniela. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.descriptionFil: Sinopoli Alesio, Esteban Abel. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.extent113 p.spa
dc.languagespaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicasspa
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/SPU/PROINCE/C-239/AR.Buenos Aires.San Justo/Procesamiento de señales del habla para la clasificación y monitoreo y la enfermedad de Parkinsonspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/spa
dc.subjectENFERMEDADES DEL SISTEMA NERVIOSOspa
dc.subjectSISTEMAS DE PROCESAMIENTO DEL HABLAspa
dc.subjectMATERIAL TERAPEUTICOspa
dc.subjectAPLICACIONES DE COMPUTADORASspa
dc.subjectENFERMEDAD DE PARKINSONspa
dc.titleProcesamiento de señales del habla para la clasificación y monitoreo y la enfermedad de Parkinsonspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportspa
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/informe técnicospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
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