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El procesamiento de la señal del habla es crucial para comprender la identidad del hablante y detectar ciertas enfermedades neurológicas como la enfermedad de Alzheimer, la depresión y la enfermedad de Parkinson. Este libro destaca métodos innovadores basados en el procesamiento de la señal del habla para distinguir a las personas con enfermedad de Parkinson de las sanas. El diagnóstico preciso es esencial en el ámbito médico, ya que representa un paso crucial hacia la recuperación. Para lograr esta precisión, el libro se basa en comprender las propiedades de la señal del habla, extraer sus características y analizarlas a partir de múltiples muestras de voz. A continuación, un vector de características se somete a prueba mediante un clasificador supervisado, seleccionando las más significativas para mejorar el sistema de diagnóstico de la enfermedad de Parkinson. Los resultados muestran que este método es eficaz para mejorar la calidad del diagnóstico en pacientes con esta enfermedad.Palabras clave: enfermedad de Parkinson, procesamiento de señales de voz, procesamiento de voz, métodos envolventes, aprendizaje automático.
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