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Título : Implementación de un sistema con inteligencia computacional para identificar dificultad respiratoria a partir del procesamiento digital de señales de voz
metadata.dc.creator: Fernández Velasco, Sara Isabel
Ramos Casanova, Karen Andrea
metadata.dc.contributor.advisor: Villamarín Muñoz, Julián Antonio
Palabras clave : Sistema computacional;inteligencia computacional;parámetros acústicos;dificultad respiratoria;voz
Resumen : The developed system incorporates computational intelligence, this allows to identify people with respiratory distress (caused by influenza) in an automatic and non-invasive way, from the digital processing of voice signals, integrating the calculation of acoustic, spectral, temporal and statistical parameters, which implemented in a client-server architecture, they allow the respective analysis, obtained as a result of the recording of two sustained vowel sounds (vowel "a" and "o"), through the microphone of a mobile device of a Spanish-speaking population group aged between 18 and 49 years old. The results obtained determine that for the detection of respiratory distress, the vowel "a" is more efficient in women with a hit rate of 97.62% and the vowel "o" in men; reaching a hit rate of 96.77%. This system is expected to contribute to new support tools with potential for application in health, to promote biosafety protocols, especially in this context of a Covid-19 pandemic; illness that causes respiratory distress, like the flu.
metadata.dc.description.tableofcontents: El sistema desarrollado incorpora inteligencia computacional, este permite identificar personas con dificultad respiratoria (causada por gripe) de forma automática y no invasiva, a partir del procesamiento digital de señales de voz, integrando el cálculo de parámetros acústicos, espectrales, temporales y estadísticos, que implementados en una arquitectura cliente servidor, permiten el análisis respectivo, obtenidos como resultado de la grabación de dos sonidos vocálicos sostenidos (vocal “a” y “o”), a través del micrófono de un dispositivo móvil de un grupo poblacional hispano hablante con edades entre los 20 y 49 años. Los resultados obtenidos determinan que para la deteccion de dificultad respiratoria, la vocal “a” resulta mas eficiente en mujeres con una tasa de acierto de 97.62% y la vocal “o” en hombres; alcanzando una tasa de acierto de 96.77%. Se espera que este sistema contribuya a nuevas herramientas de apoyo con potencial de aplicación en salud, al fomentar los protocolos de bioseguridad, especialmente en este contexto de pandemia por Covid-19; enfermedad causante de dificultad respiratoria, al igual que la gripe.
URI : http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5974
Editorial : Universidad Antonio Nariño
metadata.dc.publisher.campus: Popayán - Alto Cauca
metadata.dc.publisher.faculty: Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica
metadata.dc.date.created: 2021-11-25
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
Aparece en las colecciones: Ingeniería biomédica

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