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Vol. 40. Núm. 2.
Páginas 67-76 (Abril - Junio 2020)
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Vol. 40. Núm. 2.
Páginas 67-76 (Abril - Junio 2020)
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DOI: 10.1016/j.rlfa.2019.11.003
Análisis acústico de la voz para la detección del deterioro cognitivo
Acoustic Speech Analysis for the Assessment of Patients with Cognitive Impairment
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Lixania Hernándeza, Nuria Caleta, José A. Gonzalez-Lopezb,
Autor para correspondencia
joseangl@ugr.es

Autor para correspondencia.
a Departamento de Psicología Evolutiva y de la Educación, Facultad de Ciencias de la Educación, Universidad de Granada , Granada, España
b Departamento de Teoría de la Señal, Telemática y Comunicaciones, ETS de Ingenierías Informática y de Telecomunicación, Universidad de Granada, Granada, España
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Tablas (3)
Tabla 1. Estadísticos descriptivos por grupos
Tabla 2. Porcentaje de sujetos correctamente clasificados en función de su estado cognitivo en la tarea de clasificación
Tabla 3. Resultados obtenidos en la tarea de predicción de las puntuaciones MEC usando distintas técnicas de regresión
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Material adicional (1)
Resumen
Antecedentes y objetivo

Investigaciones recientes señalan que el análisis acústico de la voz es una herramienta valiosa tanto para la evaluación objetiva del deterioro cognitivo como para la monitorización de la progresión de la enfermedad. El objetivo de este estudio es determinar si el análisis automático de la voz es también útil en el diagnóstico del deterioro cognitivo.

Materiales y métodos

Se trata de un estudio descriptivo correlacional transversal en el que se hace una comparativa entre un grupo experimental compuesto por 10 participantes con deterioro cognitivo y un grupo control con 10 participantes asintomáticos. Se recogieron grabaciones de voz de ambos grupos mientras realizaban 4 tareas cognitivas: conteo hacia atrás (desde el 305 hasta el 285), descripción de una lámina y 2 tareas de fluidez verbal (fonológica y semántica). Las muestras de voz fueron analizadas acústicamente para extraer de ellas variables predictoras del estado cognitivo del sujeto.

Resultados

Los resultados muestran que las variables acústicas analizadas son eficaces para la detección precoz del deterioro cognitivo, al lograr una tasa de clasificación del 100% al predecir el estado cognitivo de los sujetos de la muestra. Parece que las tareas de fluidez verbal presentan mayor eficacia que las de conteo hacia atrás y descripción de una imagen.

Conclusiones

A la luz de los resultados encontrados consideramos que el análisis automático de la voz podría ser una herramienta de evaluación objetiva adicional para mayores con deterioro cognitivo. Se discuten las implicaciones de los resultados encontrados.

Palabras clave:
Evaluación del deterioro cognitivo
Análisis acústico de la voz
Demencia
Aprendizaje automático
Abstract
Background and aim

Recent research has shown that acoustic voice analysis is a valuable tool for both the objective assessment of cognitive impairment and the monitoring of disease progression. The aim of this study is to determine whether automatic voice analysis is also useful for diagnosis of cognitive impairment.

Materials and methods

This is a descriptive cross-sectional correlational study in which a comparison is made between an experimental group composed of 10 participants with cognitive impairment and a control group with 10 healthy participants. Voice recordings were collected from both groups while they performed 4 tasks: counting backwards (from 305 to 285), description of an image and two tasks of verbal fluency (phonological and semantic). The voice samples were later acoustically analyzed to extract from them variables predictive of the cognitive state of the subject.

Results

The results show that the acoustic variables are effective for early detection of cognitive impairment, achieving a classification rate of 100% when predicting the cognitive status of the subjects in our sample. From the results it is clear that verbal fluency tasks are more effective than counting backwards and describing an image.

Conclusions

In light of our results, we consider that automatic voice analysis could be an additional objective assessment tool for elderly people with cognitive impairment. The implications of the results found are discussed.

Keywords:
Cognitive impairment assessment
Acoustic speech analysis
Dementia
Machine learning

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