Modelo de procesado digital para la regeneración de la voz esofágica
- José María Angulo Usategui Director/a
Universidad de defensa: Universidad de Deusto
Fecha de defensa: 20 de febrero de 2004
- Julio Abascal González Presidente/a
- José Luis Gutiérrez Temiño Secretario/a
- Elisabete Aramendi Ecenarro Vocal
- Begoña C. Arrue Ullés Vocal
- Francisco Javier Oliver Bernal Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
Esta tesis presenta un novedoso algoritmo para el procesado digital de señales, diseñado específicamente para el tratamiento y mejora de las voces esofágicas. La calidad de estas señales, evaluada principalmente en función de su relación armónicos-ruido y su frecuencia fundamental o pitch, es muy baja por lo que se ha desarrollado un algoritmo que modifica los parámetros del modelo del tracto vocal de manera que la señal resultante sea más inteligible y clara. Los programas comerciales que trabajan sobre señales de voy permiten calcular los parámetros que la caracterizan como son el pitch, el jitter, el shimmer y la relación armónicos-ruido entre otros, pero cuando las señales son esofágicas los valores calculados no son correctos ya que éstas tienen una componente de ruido demasiado elevada que confunde a las funciones de medida. Por ello, se ha desarrollado una potente herramienta software que inegra la regeneración que el algoritmo prouesta en la tesis realiza sobre las señales vocales, en una aplicación que representa, transforma y caracteriza correctamente las señales de voz esofágica en función de los parámetros aceptados por la comunidad científica. La validación empírica del algoritmo propuesto se ha realizado contra una base de datos de señales de voz esofágica grabadas digitalmente a miembros de la Asociación Vizcaína de Laringectomizados. La efectividad de la transformación aplicada sobre las señales se evalúa de forma objetiva en una notable mejora tanto de la relación armónicos-ruido (HNR) com de la frecuencia fundamental de las señales de voz esofágica tratadas, lo cual se traduce en la mayor calidad de las mismas.