Se presenta esta tesis con el propósito de ayudar a las personas que han sufrido una laringectomía, es decir, a las personas laringectomizadas. Con este trabajo de investigación se pretende dar solución a la problemática que, en cuanto a la comunicación, sufren estas personas y, a la monitorización de la voz en el proceso de aprender a hablar con voz esofágica. Con este objetivo y, con el de realizar una aportación a la comunidad científica internacional en el mundo de la investigación, se presentan sendos algoritmos de manera que uno de ellos mejore la calidad de la voz y, que el otro evalúe dicha mejora, midiendo de forma objetiva y automatizada los principales parámetros acústicos de la voz. Es decir, con el primer algoritmo se mejora la inteligibilidad de los laringectomizados en las comunicaciones y, con el segundo se objetiva dicha mejora, además de servir como herramienta para la monitorización de dicho colectivo en el proceso de aprender a hablar con voz esofágica.
Los principales parámetros tratados en el algoritmo de mejora de la voz han sido el Shimmer y Harmonic to Noise Ratio (HNR, Relación armónico ruido). En este procesado se han utilizado técnicas de transformada wavelet, filtrado de Kalman y estabilización de polos. Además de los dos parámetros mencionados, en el algoritmo de parametrización de la voz se han medido los parámetros Pitch y Jitter.
Los resultados demuestran que se ha producido una mejora en el Shimmer de 0,576 dB de media en las 30 voces de la base de datos, quedando este parámetro en los rangos de normalidad de las voces sanas. El parámetro HNR ha experimentado una mejora de 3,459 dB de media. Subjetivamente, el algoritmo propuesto reduce sustancialmente el ruido de aspiración del esófago. En cuanto a la parametrización de la voz, se observa que el algoritmo propuesto es claramente mejor medidor que el Gold Standard para las voces esofágicas y que es tan buen medidor para las voces sanas e incluso mejor en ciertos parámetros.
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