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Title: Depuración del conjunto de datos PVA-DRYRUN
Authors: Fuertes Cañar, Jessica Magali
Keywords: PARKINSON
PROCESAMIENTO DIGITAL
Issue Date: 11-Feb-2020
Publisher: Quito, 2020.
Citation: Fuertes Cañar, J. M. Depuración del conjunto de datos PVA-DRYRUN. 120 hojas. Quito : EPN.
Abstract: Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disorder that it affects the nervous system in a chronic and progressive way. Some researches that have focused on the detection of PD, it has used voice as an element of disease detection because the first symptoms directly affect it. In this project the first stage for the detection of PD will be analyzed; which consists of extracting features from voice records. For this, the PVA-dryrun data set is used, which contains 779 voice records of people suffering PD and the Toolbox Voice Analysis for the extraction of 339 features. With the development of the project, the data set is first analyzed starting with the verification that each voice record is the phonation of the vowel /ei/, since it is a requirement for the correct operation of the toolbox. Afterwards, a script is developed in the Matlab environment, which allows you to debug voice records automatically; debugging involves eliminating silence and saturation based on the concept of signal energy.
Description: La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo que afecta al sistema nervioso de manera crónica y progresiva. Algunas investigaciones que se han enfocado en la detección de la EP, han utilizado la voz como elemento de detección de la enfermedad porque los primeros síntomas la afectan directamente. En el presente proyecto se analizará la primera etapa para la detección de la EP; que consiste en la extracción de características de registros de voz. Para ello, se utiliza el conjunto de datos PVA-dryrun que contiene 779 registros de voz de personas que padecen la EP y el Toolbox Voice Analysis para la extracción de 339 características. En el desarrollo del proyecto, primero se analiza el conjunto de datos empezando por la verificación de que cada registro de voz sea la fonación de la vocal /a/, ya que es un requisito para el correcto funcionamiento del toolbox. Despues, se desarrolla un script en el entorno Matlab, que permite depurar los registros de voz automáticamente; la depuración consiste en eliminar silencio y saturación basándose en el concepto de energía de la señal.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/20753
Appears in Collections:Tesis Electrónica y Telecomunicaciones (IET)

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