Estimación del flujo de aire glotal mediante filtraje y suavizamiento de Kalman usando modelos de bajo orden

Abstract

Las patologías relacionadas con la voz son un problema de creciente importancia en materia de salud pública. Identi car las condiciones de abuso y/o mal uso del mecanismo vocal (es decir, la hiperfunción vocal) que, mantenidas en un período de tiempo, derivan en dichas patologías, es clave para poder prevenirlas y/o tratarlas. Métricas objetivas que han mostrado ser adecuadas para evaluar la presencia de hiperfunción vocal son las características aerodinámicas del flujo de aire que pasa por la glotis. En consecuencia, estimar el flujo de aire glotal resulta de gran apoyo en la tarea de prevenir y/o tratar trastornos comunes de la voz. Si bien ya es posible obtener estimaciones del flujo de aire glotal en un ambiente de laboratorio, la literatura reciente se ha enfocado en realizarlo de manera ambulatoria y no invasiva. La evaluación ambulatoria permite caracterizar el comportamiento vocal asociado al uso de la voz durante las actividades diarias de los sujetos, lo que supone una evaluación de la hiperfunción vocal más con able con respecto a la evaluación en laboratorio. Para ello, se ha propuesto el modelo basado en impedancia subglotal, el cual modela, en el dominio de la frecuencia, al sistema respiratorio junto a la piel y sus propiedades, para estimar el flujo de aire glotal a partir de las mediciones de un acelerómetro puesto sobre la piel del cuello. En la presente tesis se trata el problema de estimar el ujo de aire glotal utilizando un enfoque Bayesiano aplicado sobre modelos en variables de estado de bajo orden. Este tipo de enfoques entrega una medida de la incertidumbre que existe en las estimaciones, al mismo tiempo que aminora el error producido al estimar el flujo de aire glotal con una vocal distinta a la utilizada para calibrar el modelo. Para realizar lo anterior, se obtiene una representación en variables de estado del modelo basado en impedancia subglotal, para luego utilizar un suavizador de Kalman y así estimar el ujo de aire glotal a partir de la aceleración que se produce sobre la piel del cuello. La contribución principal de esta tesis es la de proveer estimaciones del flujo de aire glotal mediante el uso de un suavizador de Kalman aplicado sobre un modelo en variables de estado de bajo orden. Los resultados numéricos obtenidos son similares a los de enfoques existentes en la literatura. Sin embargo, el esquema propuesto involucra un costo computacional bastante menor que otros esquemas Bayesianos presentes en la literatura. A su vez, el enfoque Bayesiano provee una medida de la incertidumbre en las estimaciones, lo que constituye información valiosa en un ambiente ambulatorio. Voice-related pathologies are a problem of growing importance in public health. Identifying the conditions of abuse and/or misuse of the vocal mechanism (i.e. vocal hyperfunction) that lead to these pathologies, is key to be able to prevent and/or treat them. Objective metrics that have shown to be adequate to assess the presence of vocal hyperfunction are the aerodynamic characteristics of the air ow through the glottis. In conclusion, estimating the glottal air ow may help in the task of preventing and/or treating common voice disorders. Although it is already possible to obtain estimates of the glottal air ow in a laboratory environment, the state-of-art is focused on ambulatory and non-invasive monitoring. Ambulatory assessment allows to characterize the vocal behavior associated with the voice during the subjects' daily activities, which suppose a more reliable assessment of the vocal hyperfunction with respect to laboratory assessment. With this aim, the subglottal impedance-based model has been proposed in the frequency domain, to model the respiratory system together the skin and its properties. This model has been used to estimate the glottal air ow from measurements of an accelerometer placed on the neck skin. This thesis deals with the problem of estimating the glottal air ow using a Bayesian approach based on low order state-space models. Speci cally, the proposed approach yields a measure of the uncertainty in the estimates, at the same time that reduces the error produced when the glottal air ow is estimated with a di erent vowel that the one used to calibrate the model. To carry out the above, a state-space representation for the subglottal impedance-based model is obtained, to then use a Kalman smoother and, in this way, to estimate the glottal air ow from the acceleration produced on the neck skin. The main contribution in this thesis is to provide estimates of the glottal air ow through the use of a Kalman smoother based on a low order state-space model. The obtained numerical results are similar to current approaches presented in the literature. The proposed scheme, however, involves a lower computational cost, at the same time that it provides a measure of the uncertainty in the estimates, which is equivalent to valuable information in an ambulatory environment.