Ferrer Riesgo, Carlos ArielLlanes Machado, René Antonio2018-04-022018-04-022012-05-18https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9170Los trastornos motores del lenguaje (TML) son afecciones que producen deficiencia en la producción de la voz. Las disartrias constituyen un grupo principal entre ellos. Debido a que estos trastornos influyen negativamente en la incorporación de los pacientes a la sociedad se le brinda una especial atención a las técnicas que permiten un mejor diagnóstico, seguimiento y/o rehabilitación de las personas con afectaciones en su comunicación oral. Los autores Darley, Aronson y Brown (DAB) llevaron a cabo una serie de estudios en las Clínicas Mayo donde analizaron las características del habla de grupos de pacientes disártricos desde el punto de vista auditivo. A partir de estos estudios elaboraron una metodología de diagnóstico a través de valoraciones subjetivas de determinados rasgos perceptuales. Entre los resultados más notables se puede mencionar que el rasgo de Consonantes Imprecisas (CI), presentaba la más alta incidencia en 5 de las 7 disartrias analizadas. Debido a lo anterior, nuestro trabajo pretende mediante técnicas de Procesamiento Digital de Señales, lograr una medida objetiva de imprecisión articulatoria, altamente correlacionada con la valoración del rasgo CI. Se ha observado que la imprecisión se manifiesta generalmente a través sustituciones de las consonantes oclusivas sordas “P”, “T”, y “K” por sus diferentes variaciones en fricación, nasalización y/o sonorización de las tres consonantes. En la caracterización de las consonantes se han empleado índices de sonoridad (ISS) y energía relativa (IES) y varios clasificadores matemáticos para lograr definir regiones de agrupación de las mencionadas consonantes en un plano de Energía vs Sonoridad arribándose a buenos resultados de separación. Este resultado constituye un punto de avance en la determinación objetiva del rasgo CI lo cual puede constituir una herramienta para el diagnóstico y supervisión de pacientes disártricos.The motor disorders of language (TML) are conditions that cause deficiency in the production of voice. The dysarthria are a major group among them. Because these disorders have a negative effect on the incorporation of patients to society. A special attention is given to techniques for improved diagnosis, monitoring and / or rehabilitation of people with this affectations in oral communication. The authors Darley, Aronson and Brown (DAB) conducted a series of studies at the Mayo Clinics where they analyzed the speech characteristics of dysarthric patient groups from the standpoint of hearing. From these studies developed a diagnostic methodology through subjective assessments of certain perceptual features. Among the most notable may be mentioned that the trait of imprecise consonants (CI), showed a higher incidence in 5 of the 7 analyzed dysarthria. Because of this, our work aims, through techniques of Digital Signal Processing, to achieve an objective measure of articulatory imprecision, highly correlated with the CI trait assessment. It has been observed that the inaccuracy is usually manifested by substitutions of voiceless consonants "P", "T" and "K" by different variations in frication, nasalization and / or voiced of the three consonants. In the characterization of the consonants were used indices of sonority (ISS) and relative energy (IES) and several mathematical classifiers to achieve defined regions of the aforementioned group of consonants in a plane of energy vs. sonority. Finally obtaining a good separation results. This result is a breakthrough point in the objective determination of CI feature which can be a tool for diagnosis and monitoring of dysarthric patients.esEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 LicenseTrastornos Motores del Lenguaje (TML)DisartriasConsonantes Imprecisas (CI)Parámetros AcústicosEnergíaSonoridadHerramienta de DiagnósticoProcesamiento Digital de SeñalesTrastornos del HablaDiagnósticoDesarrollo de HerramientasThesis