Análisis y estudio de un corpus de habla adquirido sobre personas con depresión

Martínez Antón, María del Carmen
Bailón Luesma, Raquel (dir.) ; Ortega Giménez, Alfonso (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2019
Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones, Área de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Máster Universitario en Ingeniería Biomédica

Resumen: Una de las grandes epidemias de los países desarrollados es la enfermedad mental,
entre las que se encuentra la depresión. Este trastorno causa una gran carga a la
gente que la padece, además de la presión social y el gasto económico que representa.
Durante muchos años se ha descrito en la literatura el habla de los depresivos
como monótona, pausada, lenta o plana. En el presente trabajo se va a estudiar
la posibilidad de caracterizar el habla depresiva gracias al análisis de un corpus de
señales de voz adquiridas en sujetos con depresión y sus controles pareados. A su
vez, este corpus de habla permite estudiar la respuesta al estrés en pacientes con
depresión frente a la de los controles.
En primer lugar se han obtenido características de la voz como la Frecuencia
Fundamental (F0) o el Ratio de Actividad Vocal (VAR) para compararlas entre
las poblaciones de estudio. A la vista de los resultados se puede afirmar que la
proporción de tiempo hablado es mayor en los sujetos controles que en los depresivos
para todos los niveles de estrés analizados.
Por otro lado se han realizado análisis estadísticos pareados para comprobar la
evolución de estos parámetros ante diferentes niveles de estrés. En este caso, tanto
la mediana y el intervalo intercuartílico de la F0 como el VAR tienen capacidad de
discriminar la respuesta al estrés en ambas poblaciones y diferentes incrementos de
nivel de estrés.
Se han estudiado varios parámetros relacionados con la Variabilidad de Ritmo Cardiaco
(HRV) en estos mismos sujetos para determinar su capacidad de diferenciación.
Al igual que ocurría con la voz, los sujetos controles y depresivos pueden distinguirse
por características como el Ritmo Cardiaco (HR) o el Standard Deviation of the
NN Intervals (SDNN) durante el estrés.
Finalmente se han empleado parámetros de HRV para analizar la respuesta del
Sistema Nervioso Autónomo (SNA) ante el estrés en pacientes con depresión y
controles. Se ha comprobado que estos parámetros de HRV no cambian en pacientes
tanto como lo hacen los controles en la respuesta al estrés.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master