Resumen

En este artículo se utilizaron medidas no lineales como la dimensión de correlación, la entropía de correlación y el nivel de ruido para caracterizar las voces normales y patológicas. Estos invariantes fueron estimados a través de un algoritmo automatizado basado en el integral de correlación U propuesto recientemente. Nuestros resultados muestran que la dinámica vocal tiene una baja dimensión. El valor de la dimensión de correlación es mayor para las voces patológicas que para las normales. Además, su valor también aumenta junto con el tipo de voz. Los bajos valores de entropía de correlación obtenidos para las voces normales y patológicas de tipo 1 y tipo 2 sugieren que su dinámica es casi periódica. En cuanto al nivel de ruido, en el contexto de las señales de voz, puede interpretarse como la potencia de una perturbación estocástica aditiva intrínseca al sistema de producción vocal. Nuestras estimaciones sugieren que el nivel de ruido es mayor para las voces patológicas que para las normales. Además,

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Medidas no lineales; Dimensión de correlación; Entropía de correlación; Nivel de ruido; Dinámica vocal; Voces patológicas
• Keywords:Nonlinear measures; Correlation dimension; Correlation entropy; Noise level; Voice dynamics; Pathological voices