-"En el contexto médico, el análisis acústico de la voz es un método no invasivo que permite diagnosticar e investigar distintas características de la voz humana. Aunque existen varios parámetros básicos de la voz que se pueden medir de forma objetiva, existe una gran cantidad de analisis acústicos que son más complejos y que requieren que un experto médico foniatra valore la grabación de forma sujetiva. En este TFM se entrenarán modelos de machine learning sobre señales acústicas de voz para detectar patrones en el habla o en el canto mediante aprendizaje supervisado. Entre los posibles objetivos del TFM se encuentran: 1) la segmentación automática de una grabación de voz para localizar alteraciones vocales como ronquera, voz aereada o voz tensa; 2) la identificación de patologías relacionadas con el aparato fonador humano; 3) la cuantificación automática de parámetros relacionados con la claridad de la voz."
+En el contexto médico, el análisis acústico de la voz es un método no invasivo que permite diagnosticar e investigar distintas características de la voz humana. Aunque existen varios parámetros básicos de la voz que se pueden medir de forma objetiva, existe una gran cantidad de análisis acústicos que son más complejos y que requieren que un experto médico foniatra valore la grabación de forma subjetiva. En este TFM se entrenarán modelos de machine learning sobre señales acústicas de voz para detectar patrones en el habla o en el canto mediante aprendizaje supervisado. Entre los posibles objetivos del TFM se encuentran: 1) la segmentación automática de una grabación de voz para localizar alteraciones vocales como ronquera, voz aereada o voz tensa; 2) la identificación de patologías relacionadas con el aparato fonador humano; 3) la cuantificación automática de parámetros relacionados con la claridad de la voz.
Contacto: steven.vanvaerenbergh@unican.es