Resumen

A pesar de los avances recientes en el área de la telemonitorización domiciliaria, el desafío de detectar automáticamente las firmas sonoras de las actividades de la vida diaria de un paciente anciano utilizando métodos no intrusivos y confiables sigue presente. Este artículo investiga la clasificación de ocho sonidos típicos de la vida diaria provenientes de sensores de dos micrófonos posicionados arbitrariamente en condiciones ruidosas realistas. En particular, se considera el papel de varios métodos de separación de fuentes y detección de actividad sonora. Las evaluaciones en una nueva base de datos de cuatro micrófonos recopilada bajo cuatro condiciones de ruido realistas revelan que una detección efectiva de actividad sonora puede producir ganancias significativas en la precisión de la clasificación y que se pueden lograr ganancias adicionales utilizando métodos de separación de fuentes basados en análisis de componentes independientes. De manera alentadora, los resultados muestran que se pueden obtener consistentemente precisión de reconocimiento en el rango del 70% al 100% utilizando diferentes posiciones

• Materias:Medicina electrónica Impacto psicosocial Clasificación en Telemonitoreo Teleasistencia en pacientes Plataforma robótica
• Subjects:Electronic medicine Psychosocial impact Classification in Telemonitoring Telecare in patients Robotic Platform
• Palabras claves:Avances recientes; Telemonitorización domiciliaria; Firmas de sonido; Actividades de la vida diaria; Paciente anciano; Separación de fuentes
• Keywords:Recent advances; Home telemonitoring; Sound signatures; Activities of daily living; Elderly patient; Source separation