CLASIFICACIÓN DE VOCES A TRAVÉS DE SERIES DE FOURIER Y REDES NEURONALES

Abstract

Este documento tiene como objetivo proporcionar un método de predicción de presencia de patología en la voz humana a través un modelo que permite una clasificación fiable entre señales de voz afectadas y sanas. En primer lugar, se recogen los aspectos más importantes que se deben conocer acerca de la anatomía y fisiología de la laringe humana, y como se produce la desagregación de una señal de voz digital. A continuación, se muestran los diferentes métodos estudiados para la clasificación de las voces. En primer lugar, se verá el uso de la transformada de Fourier para la descomposición de la voz y el análisis de parámetros como la amplitud y la frecuencia fundamental. Y, por otro lado, se estudiará la clasificación de las distintas señales de voz a través de modelos clásicos y no supervisados, como las redes neuronales convolucionales. Por último, se analizan los resultados obtenidos y se ofrecen nuevas líneas de investigación.