Torres Boza, DianaAcebo Roque, Liam2016-02-252016-02-252011-06-21https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/4838El 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 y encontrar el mejor conjunto de rasgos que caractericen estas enfermedades. En este trabajo se propone la clasificación de disartrias a partir de un conjunto de 36 rasgos y comparar su efectividad con relación a la clasificación de un conjunto de 20 rasgos reportados en la literatura Con este propósito se utilizan varios métodos de selección de rasgos y varios clasificadores contenidos en Weka. Además se utiliza un clasificador reportado para el estudio del sistema olfatorio, el cual está implementado sobre el MatLab, un clasificador mediante el algoritmo del discriminante lineal (LDA) y un clasificador basado en el uso de redes neuronales artificiales, específicamente en los mapas autorganizados de Kohonen (SOM). La selección de rasgos se realiza para los dos conjuntos de datos. A su vez en la clasificación se tienen en cuenta cuatro conjuntos de rasgos, los dos propuestos inicialmente y sus subconjuntos seleccionados. Esta aplicación posee una aplicación práctica y teórica de gran trascendencia para todos los especialistas, investigadores del área de enfermedades relacionadas con perturbaciones de la voz.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: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 LicenseMediciones AcústicasRasgosSelectoresSeñal de VozThesis