La voz como ventana a la salud cerebral
La voz contiene micro-patrones invisibles al oído humano. Al analizarlos con IA, podemos estimar el riesgo de enfermedades neuro-degenerativas y comprender la salud emocional.
Tu propia voz como herramienta
Este video muestra cómo nuestra IA analiza la voz para detectar patrones asociados a enfermedades neuro-degenerativas.
Frecuencia fundamental (F0)
La F0 es la frecuencia básica de vibración de las cuerdas vocales (percepcionalmente, el tono). Gráfica simulada en Hz.
Jitter y Shimmer
Jitter: variación ciclo a ciclo de la frecuencia. Shimmer: variación ciclo a ciclo de la amplitud. Valores elevados pueden relacionarse con alteraciones neuromotoras.
¿Qué es un MFCC?
Los Coeficientes Cepstrales en la Escala de Mel (MFCC) resumen el contenido espectral de la voz aproximando la percepción humana. Se calculan a partir del espectrograma y son estándar en biomarcadores vocales.
- Se divide la señal en ventanitas (frames) y se obtiene su espectro.
- Se aplica una banca de filtros en escala Mel y se usa log-energía.
- Una DCT produce los coeficientes MFCC.
Indicadores acústicos (demo)
Ejemplo de descriptores como MFCC, jitter, shimmer y HNR. Cambios sutiles pueden asociarse a Parkinson, Alzheimer, EM o ELA.
Salud emocional
Variaciones de prosodia, ritmo y pausas ayudan a inferir niveles de estrés, ánimo y burnout. Es una capa objetiva de monitoreo y no reemplaza evaluación clínica.
- Seguimiento longitudinal
- Alertas tempranas
- Reportes claros y explicables