Análisis de voz en pacientes con enfermedades neurológicas

En este estudio, los investigadores evaluarán las características clínicas de los participantes sanos y los participantes con trastornos neurológicos mediante la aplicación de escalas clínicas específicas. Además, los investigadores evaluarán el deterioro de la voz mediante el uso de herramientas de examen de percepción. Luego, los investigadores aplicarán el análisis espectral para evaluar los principales componentes de frecuencia de la voz en participantes sanos y en pacientes afectados por trastornos neurológicos con una alteración importante de la voz. Para distinguir entre participantes sanos y pacientes afectados por diversas enfermedades neurológicas, los investigadores aplicarán un análisis de voz basado en un clasificador de máquina de vectores de soporte (SVM) que incluye una gran cantidad de características además de los principales componentes de frecuencia de la voz.

A estos efectos, los investigadores evaluarán en detalle la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo y la precisión de todas las pruebas diagnósticas. Además, los investigadores calcularán el área bajo las curvas de características operativas del receptor (ROC) para verificar el umbral de diagnóstico óptimo reflejado por el criterio asociado (Ass. Crit.) y el índice de Youden (YI). Para evaluar las posibles correlaciones clínico-instrumentales, los investigadores también utilizarán un algoritmo modificado de análisis de SVM para calcular un valor numérico continuo (el índice de probabilidad [LR]) que proporciona una medida de la gravedad del deterioro de la voz para cada participante.

Las grabaciones de voz se realizarán pidiéndoles a los participantes que produzcan una tarea de habla específica con su intensidad, tono y calidad de voz habituales. La tarea del habla consistirá en una emisión sostenida de una vocal /e/ cerrada en la mitad anterior durante al menos 5 segundos. Las grabaciones de voz se recogerán mediante el uso de un grabador de audio de alta definición colocado a una distancia de 5 cm de la boca. Las muestras de voz se grabarán en formato PCM lineal (.wav) a una frecuencia de muestreo de 44,1 kHz, con un tamaño de muestra de 24 bits. El análisis de voz constará de tres procesos separados: extracción, selección y clasificación de características. Para la extracción de características, los investigadores utilizarán el software dedicado OpenSMILE (audEERING GmbH, Alemania). Luego, los investigadores seleccionarán y clasificarán la función de voz utilizando el algoritmo SVM incluido en Weka.