Modelado estocástico de la fonación y señales biomédicas relacionadas Métodos en espacio de estados aplicados al análisis estructural, al modelo de fonación y al filtrado inverso. - Alzamendi, Gabriel Alejandro
La voz y las señales relacionadas poseen información que permite caracterizar la fonación. El surgimiento de métodos potentes y flexibles para extraer esta información de forma precisa ha resultado beneficioso para la medicina y otras ciencias. En esta tesis se proponen nuevos métodos para el modelado de la fonación, y sus señales relacionadas, basadas en el modelado estocástico y el procesamiento de señales. Se comienza describiendo la anatomía y la fisiología de la fonación; se estudian los fundamentos del modelado, y se describe la teoría fuente y filtro. Se investigan las series de períodos y de amplitudes para una vocal sostenida y se introducen los conceptos de perturbaciones y fluctuaciones de la voz, desarrollándose un método novedoso para la síntesis de vocales sostenidas con perturbaciones controladas por dos parámetros acústicos importantes para la medicina, para lo cual se desarrolló modelos estocásticos para el Jitter y el Shimmer. Se introducen los métodos en espacios de estados para modelos lineales y gaussianos. Luego se desarrolla el modelado estructural en espacios de estados para series de períodos y amplitudes, para explicar estas señales suponiéndolas compuestas por elementos simples con una interpretación directa; además permite estudiar las fluctuaciones y las perturbaciones de la voz. Combinando los modelos estructurales con los métodos en espacio de estados, se implementa el análisis estructural para señales reales. Por otra parte, se investigan nuevos métodos en espacio de estados para el modelado de la fonación y filtrado inverso. Se formula una ecuación en diferencias estocásticas no estacionaria para la función glótica, contemplando perturbaciones o aperiodicidades en esta señal. A partir de ésta, se construye un modelo de la fonación capaz de representar una voz vocal precisa y flexible. Con este modelo, se implementa un método para la estimación conjunta de la función glótica y del tracto vocal, denominado filtrado inverso en espacio de estados. Este método produce estimaciones precisas de estos dos fenómenos. A su vez, permite describir detalladamente las transiciones rápidas en emisiones vocales.