DETECCIÓN DE LA ACTIVIDAD DE LA VOZ EN SEÑAL DE ACELERÓMETRO

El siguiente trabajo se encuentra enmarcado en el proyecto de investigadores de la Universidad Técnica Federico Santa María, en conjunto con el Massachusetts General Hospital, para monitorear continuamente la actividad de las cuerdas vocales de pacientes que presentan trastornos en las cuerdas vocales. Esto se logra utilizando un acelerómetro en la superficie de la piel del cuello del paciente, donde se ubican las cuerdas vocales y un teléfono inteligente.Al estar continuamente monitoreando las cuerdas vocales, es necesario descartar de la señal obtenida, los períodos en los cuales las cuerdas vocales no se encuentran en uso, para así utilizar los recursos del teléfono de mejor manera y prevenir que segmentos de ruido entren al análisis posterior de la señal.A partir de la problemática descrita, se propone un algoritmo de detección de la actividad de las cuerdas vocales en tiempo real, basado en técnicas tradicionales de la detección de la actividad de la voz utilizada en la actualidad, teniendo que ser adaptadas para funcionar con la señal de vibración en el acelerómetro en vez de una señal de presión acústica captada por el micrófono.Durante el trabajo se estudian las heurísticas actualmente utilizadas en el post-procesamiento del proyecto, para analizar cuáles son más efectivas para aplicarse en el algoritmo en tiempo real con la señal del acelerómetro.En conjunto con las heurísticas seleccionadas, se decide implementar el algoritmo estadístico de “Sequential Gaussian Mixture Model” estudiado para el análisis en base a la energía de la señal.Como resultado se obtiene un algoritmo capaz de distinguir la actividad de las cuerdas vocales en una señal de acelerómetro utilizando las heurísticas más relevantes y un análisis estadístico de la energía de la señal.
 The following work is part of a project of researchers of Universidad Técnica Federico Santa María together with people of Massachusetts General Hospital, to continuously monitor the activity of the vocal folds of patients with vocal cords disorders. This is achieved by using an accelerometer in the surface of the neck’s skill of the patient, where the vocal folds are located.To be continuously monitoring the vocal folds, it’s necessary to discard of the captured signal, the periods of time in which the vocal folds are not active, to achieve a better utilization of the resources and to prevent noise fragments to enter the next stages of processing.Because of the problem just described, an algorithm is proposed to detect activity of the vocal folds in real time, based on traditional techniques of voice activity detection that are currently implemented, which needs to be adapted to be able to work with the accelerometer’s signal instead of a signal of a microphone.During this work, the heuristics that are used in the post-processing of the project are studied, to analyze which one are more effective to be applied on the real time algorithm with the accelerometer signal.Together with the selected heuristics, it’s decided to implement a statistical algorithm based on “Sequential Gaussian Mixture Model” for the analysis of the signal’s energy.The result of this works is an algorithm capable of distinguish the activity of the vocal folds in an accelerometer’s signal using the most relevant heuristics and a statistical analysis of the signal’s energy.