Implementación de un sistema con inteligencia computacional para identificar dificultad respiratoria a partir del procesamiento digital de señales de voz

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...

Full description

Autores:
Fernández Velasco, Sara Isabel
Ramos Casanova, Karen Andrea
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/5974
Acceso en línea:
http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5974
Palabra clave:
Sistema computacional
inteligencia computacional
parámetros acústicos
dificultad respiratoria
voz
Computational system
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acoustic parameters
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Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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description 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.
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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.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.Ingeniero(a) Biomédico(a)PregradoPresencialMonografíaspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería BiomédicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaPopayán - Alto CaucaSistema computacionalinteligencia computacionalparámetros acústicosdificultad respiratoriavozComputational systemvoicerespiratory distressacoustic parameterscomputational intelligence.Implementación de un sistema con inteligencia computacional para identificar dificultad respiratoria a partir del procesamiento digital de señales de vozTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85GeneralCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/bee36de1-ca6e-467c-aaee-0180cb756228/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD54ORIGINAL2021_SarayFernandez2021_SarayFernandezapplication/pdf2471843https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/fdb8a5e4-7b08-4100-bb4e-b2a43351a5a1/download7260e615cd506d66889a398dc302fa44MD532021_SarayFernandez_Acta2021_SarayFernandez_Actaapplication/pdf343146https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/1f585df3-a6e0-4139-ba1a-86facbf4c465/downloadcd95e904cc34166c458974cf9f8c59f4MD522021_SarayFernandez_Autorización2021_SarayFernandez_Autorizaciónapplication/pdf1737471https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/9915aa05-b640-4b28-8ec3-e933650e0116/download59851595ac3a662411f22eebde610405MD51123456789/5974oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/59742024-10-09 22:45:30.463https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoopen.accesshttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co