González Moreira, EduardoRoura Vázquez, Miguel Angel2015-10-222015-10-222012-06-21https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/2535El presente trabajo aborda el tema del empleo de la señal de voz en la clasificación de disartrias usando rasgos subjetivos y objetivos extraídos de voces patológicas procedentes de dos bases de datos. El objetivo fundamental es mejorar la clasificación de disartrias mediante el empleo de un modelo biónico el cual emula las principales características del sistema olfatorio. En este trabajo se propone la clasificación de disartrias a partir de cuatro conjuntos de rasgos procesados a través del modelo biónico y comparar su efectividad con relación a la clasificación de los cuatro conjuntos de rasgos reportados en la literatura. Con este propósito se utilizan el modelo biónico basado en el sistema olfatorio el cual está implementado sobre MATLAB, así como varios clasificadores contenidos en el software libre para aprendizaje automático y minería de datos WEKA. Esta investigación posee una aplicación práctica y teórica de gran trascendencia para todos los especialistas del área de enfermedades relacionadas con perturbaciones de la voz e investigadores en inteligencia artificial.esEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. El autor o autores conservan los derechos morales que como tal le son reconocidos por la Legislación vigente sobre Derecho de Autor. Los distintos Usuarios podrán copiar, distribuir, comunicar públicamente la obra y hacer obras derivadas; bajo las condiciones siguientes: 1.Reconocer y citar al autor original 2.No utilizar la obra con fines comerciales 3.No realizar modificación alguna a la obra 4.Compartir aquellos productos resultado del uso de la obra bajo la misma licencia de esta Los Usuarios pueden reutilizar los metadatos en cualquier medio sin autorización previa, siempre que los propósitos de su utilización sean sin ánimo de lucro y se provea el Identificador OAI, un enlace al registro de metadatos original, o se haga referencia al repositorio de donde han sido extraídos.Sistema OlfatorioSeñal de VozModelo BiónicoImplementaciónThesis