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Interfaces cerebro-computadores para el reconocimiento automático del habla silenciosa

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COP $ 30.000
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Disponibilidad: Disponible


Autor: Luis Carlos Sarmiento Vela

Editorial: U. Pedagógica Nacional

U. Pedagógica Nacional

Año de Edición: 2019

2019

Idioma: Español

Formato: Libro Impreso

Número de páginas: 142

ISBN: 9789585503380

9789585503380
El estudio de los procesos cerebrales se aborda desde diferentes campos como la neurociencia, la biología, la ingeniería, la psicología, entre otras áreas de conocimiento. Se ha buscado diferentes técnicas para visualizar los procesos que ocurren en el cerebro, entre ellas se encuentran las se...
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SKU: 351057

Producto creado el 22/07/2019

Descripción

Detalles

El estudio de los procesos cerebrales se aborda desde diferentes campos como la neurociencia, la biología, la ingeniería, la psicología, entre otras áreas de conocimiento. Se ha buscado diferentes técnicas para visualizar los procesos que ocurren en el cerebro, entre ellas se encuentran las señales electroencefalográficas que se destacan por su alta resolución temporal. Dentro de los procesos cognitivos más complejos que realiza el cerebro humano se encuentra el lenguaje. Para su estudio se ha desarrollado modelos clásicos (Broca, Wernicke) y modernas técnicas de neuroimágenes utilizando resonancia magnética funcional y señales electroencefalográficas. Este libro presenta el desarrollo de un modelo computacional que permite identificar los procesos cognitivos del lenguaje relacionados al habla silenciosa de las vocales en español a través de señales electroencefalográficas ubicadas sobre el hemisferio izquierdo. 

Asimismo, en la obra se hace una revisión detallada de los principales modelos de procesamiento del lenguaje en los seres humanos y las interfaces cerebro-computador. Además, se especifican los diferentes modelos de habla silenciosa y una descripción del campo de análisis de datos funcionales. Posteriormente, se expone el modelo computacional desarrollado y el procedimiento experimental respectivo. Los resultados y conclusiones invitan al lector a profundizar sobre los procesos cognitivos del lenguaje, generar modelos computacionales que lo expliquen y desarrollar interfaces cerebro-computador que interactúen con el ser humano. 

Información adicional

Información adicional

Editor / MarcaU. Pedagógica Nacional
Editor
Año de Edición2019
Número de Páginas142
Idioma(s)Español
TerminadoTapa rústica
Alto y ancho17 x 24 cm
Peso0.2500
Tipo Productolibro
ColecciónTesis Doctorales
PDF URL
Autor

Luis Carlos Sarmiento Vela

información no disponible.

Tabla de Contenido

Agradecimientos

Prólogo

Introducción 

Capítulo 1. El procesamiento del lenguaje en los seres humanos El cerebro humano 

Modelos neurocognitivos del lenguaje en los seres humanos 

Capítulo 2. Interfaces cerebro-computador 

Arquitectura de las BCI

Métodos para capturar señales cerebrales

Imágenes de resonancia magnética funcional 

Electroencefalografía 

Potencial de acción generado en las neuronas

Generación de las señales EEG 

Ritmos cerebrales 

Convención para la colocación de los electrodos
 
BCI invasivas 

Estrategias mentales no invasivas 

Capítulo 3. El habla silenciosa 

Captura del movimiento de puntos fijos en el aparato articulador 

usando sensores de articulografía electromagnética (EMA) 

Caracterización del tracto vocal usando ultrasonido (US) e imágenes ópticas de la lengua y los labios 

Electromiografía superficial (SEMG) basada en reconocimiento del habla

Habla silenciosa con ser utilizando electrocorticografía 

Habla silenciosa con BCI empleando electroencefalografía (EEG) 

Capítulo 4. Análisis de datos funcionales 

Fundamentación de los datos funcionales

Funciones base para datos funcionales 

Número óptimo de funciones base para datos funcionales

Derivada para datos funcionales 

Capítulo 5. Diseño basado en el vector de características con datos
 
funcionales para señales cerebrales con habla silenciosa Protocolo experimental 

Adquisición de datos para vocales con SS

Arquitectura basada en vector de características con datos funcionales

Filtraje 

Consideración de artefactos 

Remoción de artefactos de parpadeo

Transformación a densidad espectral de potencia 

Transformación posición de los electrodos y PSD a datos funcionales

Aplicación de los datos funcionales al habla silenciosa 

Clasificador multiclase con máquinas de soporte vectorial

Clasificador multiclase SVM con one against-one 

Capítulo 6. Análisis del desarrollo utilizando un vector de características con datos funcionales para señales cerebrales con habla silenciosa

Análisis de señales EEG para vocales con habla silenciosa utilizando vector de características con datos funcionales 

Análisis por localización 

Observaciones sobre señales EEG para vocales con habla silenciosa utilizando vector de características con datos funcionales 

Conclusiones 

Anexo. Datos sobre vectores de características con datos funcionales Referencias 

Índice temático 

Reseñas