Implementación en FPGA de algoritmos de clasificación para identificación de llantos de bebés con afecciones

“El siguiente proyecto de tesis es un sistema que identifica patólogos en bebés a partir del análisis de su llanto. Este sistema puede identificar llantos de bebes con capacidad auditiva normal y llantos que indican sordera en el bebé. La detección precoz de la pérdida de audición en la niñez, si va seguida de intervenciones apropiadas, puede reducir al mínimo el retraso del desarrollo y facilitar la comunicación, la educación y el desarrollo social. Según las investigaciones, los niños que nacen sordos o sufren una pérdida de audición a edad muy temprana, pro son objeto de las intervenciones apropiadas dentro de los primeros seis meses de vida, al cumplir cinco años, y si no hay otros trastornos, se encuentra en pie de igualdad con los homólogos que tienen una capacidad de audición normal. Se explican dos métodos de clasificación utilizados en este trabajo de tesis: Adaboost y modelos de mezcla de Gaussianas (GMM). Al final se describe la implementación de ambos sistemas en el FPGA.