Un equipo de investigación del Instituto Nacional de Tecnología Sardar Vallabhbhai, en la India, desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial para descifrar la diferencia entre la voz saludable y la afectada por un resfriado, publicaron recientemente en Procesamiento y Control de Señales Biomédicas.
Científicos entrenaron al algoritmo con base en que las notas dominantes de la voz humana van acompañadas de una serie de armónicos agudos, mientras las personas resfriadas desarrollan una voz más grave. Esto se debe a que el virus del resfriado común altera el sonido de la voz al inflamar las cuerdas vocales. El tejido se hincha temporalmente y, por lo tanto, vibra en un tono más bajo, alterando sus propiedades acústicas.
Los investigadores estudiaron las grabaciones de las voces de 630 personas en Alemania, 111 de las cuales estaban resfriadas. Al dividir el habla de cada persona en su espectro de longitudes de onda, pudieron identificar la frecuencia dominante y los armónicos en cada caso. Luego utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para analizar las relaciones entre las amplitudes de estos armónicos y encontraron patrones que podían distinguir las voces resfriadas de las sanas. El diagnóstico aún no es infalible, pues solamente pudo precisar correctamente un resfriado en casi el 70% de las veces.
Los autores expusieron en su trabajo que el desarrollo de técnicas de diagnóstico no invasivas, basadas en señales de voz, es un campo de investigación emergente en el procesamiento de señales biomédicas. Detectar el resfriado común y otras enfermedades con síntomas similares puede ser importante para prevenir la propagación de las mismas y monitorear de forma remota la salud de los pacientes.
