Monitorización de la presencia de sibilancias a partir del análisis de señales sonoras

Abstract

En este Trabajo de fin de grado se propone la creación de una aplicación Android de monitorización capaz de detectar sibilancias presentes en las señales de audio respiratorias capturadas de forma continua con el micrófono del dispositivo móvil. El método de detección de sibilancias, desarrollado en MATLAB, se basa en el análisis espectral de la señal a partir del cálculo de la Transformada en Tiempo Corto de Fourier (STFT) para la identificación de trayectorias espectrales que serán determinadas como sibilancias si cumplen con las características en tiempo y frecuencia de los sonidos sibilantes. Finalmente, este algoritmo será convertido a C e integrado en la aplicación móvil programada en Java de tal forma que permitirá al usuario llevar a cabo la monitorización de sibilancias.

The aim of this thesis is to develop a monitoring Android application that will be capable to detect wheezes on breathe audio signal captured continuously by mobile built-in microphone. This framekork, programmed in MATLAB, is based on spectrogram analysis using Short-Time Fourier Transform (STFT) to identify trajectories that will be considered wheezes if they obey time and fequency characteristics of wheezing sounds. Finally, this algorithm will be converted to C and integrated into a mobile app programmed in Java that allows user to monitor wheezes.