Título
Sonificación de EEG para la clasificación de habla imaginada
Autor
ERICK FERNANDO GONZALEZ CASTAÑEDA
Colaborador
LUIS VILLASEÑOR PINEDA (Asesor de tesis)
CARLOS ALBERTO REYES GARCIA (Asesor de tesis)
Nivel de Acceso
Acceso Abierto
Materias
Resumen o descripción
Actualmente las interfaces cerebro-computadora (BCI) basadas en EEG son mecanismos
que buscan, entre otros objetivos, ayudar a personas con discapacidad motriz
severa a comunicarse con su entorno. Sin embargo, éstas aún no son utilizadas en la
vida cotidiana por lo poco intuitivas que son las fuentes electrofisiológicas para controlarlas.
Para afrontar dicho problema se ha explorado utilizar la fuente electrofisiológica
conocida como habla imaginada con el objetivo de generar patrones de neuroseñales
que ayuden a la clasificación ocurra de forma más natural.
En este trabajo se utilizó la técnica de sonificación de señales de EEG, la cual nos
permite caracterizar la señal de EEG como una señaal de audio. El objetivo es analizar
si al aplicar el proceso de sonificación de la señal de EEG se puede discriminar o
resaltar patrones en la señal que mejoren los resultados de clasificación de palabras no
pronunciadas. Para ello se procesó la señal con y sin sonificación. En esta investigación
se extrajeron características con dos diferentes métodos DWT y MFCC, éste último
comúnmente utilizado en tareas de reconocimiento de voz.
Se obtuvieron los resultados de los 4 canales más cercanos a las áreas de lenguaje
de Broca y Wernicke y los 14 canales del dispositivo EEG. Los porcentajes de exactitud
promedio para los 27 sujetos en los 2 conjuntos con 4 y 14 canales usando sonificación
de EEG mejoran 7.72% y 5.41% respectivamente. Con los resultados obtenidos se
pudo constatar que al aplicar la sonificación de EEG se puede caracterizar mejor la
señal de EEG, con respecto al trabajo en el estado del arte que no aplica dicha técnica.
Por medio de la selección de las frecuencias dominantes y la mejor distribución de
la energía de la señal en un espectro de frecuencias más amplio se logró discriminar
los patrones que apoyan a mejorar ligeramente los porcentajes de clasificación de las
palabras imaginadas.
Editor
Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
Fecha de publicación
febrero de 2015
Tipo de publicación
Tesis de maestría
Recurso de información
Formato
application/pdf
Idioma
Español
Audiencia
Público en general
Sugerencia de citación
Gonzalez-Castañeda E.F.
Repositorio Orígen
Repositorio Institucional del INAOE
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