768 resultados para TRASTORNOS DEL HABLA


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La idea de dotar a un grupo de robots o agentes artificiales de un lenguaje ha sido objeto de intenso estudio en las ultimas décadas. Como no podía ser de otra forma los primeros intentos se enfocaron hacia el estudio de la emergencia de vocabularios compartidos convencionalmente por el grupo de robots. Las ventajas que puede ofrecer un léxico común son evidentes, como también lo es que un lenguaje con una estructura más compleja, en la que se pudieran combinar palabras, sería todavía más beneficioso. Surgen así algunas propuestas enfocadas hacia la emergencia de un lenguaje consensuado que muestre una estructura sintáctica similar al lenguaje humano, entre las que se encuentra este trabajo. Tomar el lenguaje humano como modelo supone adoptar algunas de las hipótesis y teorías que disciplinas como la filosofía, la psicología o la lingüística entre otras se han encargado de proponer. Según estas aproximaciones teóricas el lenguaje presenta una doble dimension formal y funcional. En base a su dimensión formal parece claro que el lenguaje sigue unas reglas, por lo que el uso de una gramática se ha considerado esencial para su representación, pero también porque las gramáticas son un dispositivo muy sencillo y potente que permite generar fácilmente estructuras simbólicas. En cuanto a la dimension funcional se ha tenido en cuenta la teoría quizá más influyente de los últimos tiempos, que no es otra que la Teoría de los Actos del Habla. Esta teoría se basa en la idea de Wittgenstein por la que el significado reside en el uso del lenguaje, hasta el punto de que éste se entiende como una manera de actuar y de comportarse, en definitiva como una forma de vida. Teniendo presentes estas premisas en esta tesis se pretende experimentar con modelos computacionales que permitan a un grupo de robots alcanzar un lenguaje común de manera autónoma, simplemente mediante interacciones individuales entre los robots, en forma de juegos de lenguaje. Para ello se proponen tres modelos distintos de lenguaje: • Un modelo basado en gramáticas probabilísticas y aprendizaje por refuerzo en el que las interacciones y el uso del lenguaje son claves para su emergencia y que emplea una gramática generativa estática y diseñada de antemano. Este modelo se aplica a dos grupos distintos: uno formado exclusivamente por robots y otro que combina robots y un humano, de manera que en este segundo caso se plantea un aprendizaje supervisado por humanos. • Un modelo basado en evolución gramatical que permite estudiar no solo el consenso sintáctico, sino también cuestiones relativas a la génesis del lenguaje y que emplea una gramática universal a partir de la cual los robots pueden evolucionar por sí mismos la gramática más apropiada según la situación lingüística que traten en cada momento. • Un modelo basado en evolución gramatical y aprendizaje por refuerzo que toma aspectos de los anteriores y amplia las posibilidades de los robots al permitir desarrollar un lenguaje que se adapta a situaciones lingüísticas dinámicas que pueden cambiar en el tiempo y también posibilita la imposición de restricciones de orden muy frecuentes en las estructuras sintácticas complejas. Todos los modelos implican un planteamiento descentralizado y auto-organizado, de manera que ninguno de los robots es el dueño del lenguaje y todos deben cooperar y colaborar de forma coordinada para lograr el consenso sintáctico. En cada caso se plantean experimentos que tienen como objetivo validar los modelos propuestos, tanto en lo relativo al éxito en la emergencia del lenguaje como en lo relacionado con cuestiones paralelas de importancia, como la interacción hombre-máquina o la propia génesis del lenguaje. ABSTRACT The idea of giving a language to a group of robots or artificial agents has been the subject of intense study in recent decades. The first attempts have focused on the development and emergence of a conventionally shared vocabulary. The advantages that can provide a common vocabulary are evident and therefore a more complex language that combines words would be even more beneficial. Thus some proposals are put forward towards the emergence of a consensual language with a sintactical structure in similar terms to the human language. This work follows this trend. Taking the human language as a model means taking some of the assumptions and theories that disciplines such as philosophy, psychology or linguistics among others have provided. According to these theoretical positions language has a double formal and functional dimension. Based on its formal dimension it seems clear that language follows rules, so that the use of a grammar has been considered essential for representation, but also because grammars are a very simple and powerful device that easily generates these symbolic structures. As for the functional dimension perhaps the most influential theory of recent times, the Theory of Speech Acts has been taken into account. This theory is based on the Wittgenstein’s idea about that the meaning lies in the use of language, to the extent that it is understood as a way of acting and behaving. Having into account these issues this work implements some computational models in order to test if they allow a group of robots to reach in an autonomous way a shared language by means of individual interaction among them, that is by means of language games. Specifically, three different models of language for robots are proposed: • A reinforcement learning based model in which interactions and language use are key to its emergence. This model uses a static probabilistic generative grammar which is designed beforehand. The model is applied to two different groups: one formed exclusively by robots and other combining robots and a human. Therefore, in the second case the learning process is supervised by the human. • A model based on grammatical evolution that allows us to study not only the syntactic consensus, but also the very genesis of language. This model uses a universal grammar that allows robots to evolve for themselves the most appropriate grammar according to the current linguistic situation they deal with. • A model based on grammatical evolution and reinforcement learning that takes aspects of the previous models and increases their possibilities. This model allows robots to develop a language in order to adapt to dynamic language situations that can change over time and also allows the imposition of syntactical order restrictions which are very common in complex syntactic structures. All models involve a decentralized and self-organized approach so that none of the robots is the language’s owner and everyone must cooperate and work together in a coordinated manner to achieve syntactic consensus. In each case experiments are presented in order to validate the proposed models, both in terms of success about the emergence of language and it relates to the study of important parallel issues, such as human-computer interaction or the very genesis of language.

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This paper presents a dynamic LM adaptation based on the topic that has been identified on a speech segment. We use LSA and the given topic labels in the training dataset to obtain and use the topic models. We propose a dynamic language model adaptation to improve the recognition performance in "a two stages" AST system. The final stage makes use of the topic identification with two variants: the first on uses just the most probable topic and the other one depends on the relative distances of the topics that have been identified. We perform the adaptation of the LM as a linear interpolation between a background model and topic-based LM. The interpolation weight id dynamically adapted according to different parameters. The proposed method is evaluated on the Spanish partition of the EPPS speech database. We achieved a relative reduction in WER of 11.13% over the baseline system which uses a single blackground LM.

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This paper describes the GTH-UPM system for the Albayzin 2014 Search on Speech Evaluation. Teh evaluation task consists of searching a list of terms/queries in audio files. The GTH-UPM system we are presenting is based on a LVCSR (Large Vocabulary Continuous Speech Recognition) system. We have used MAVIR corpus and the Spanish partition of the EPPS (European Parliament Plenary Sessions) database for training both acoustic and language models. The main effort has been focused on lexicon preparation and text selection for the language model construction. The system makes use of different lexicon and language models depending on the task that is performed. For the best configuration of the system on the development set, we have obtained a FOM of 75.27 for the deyword spotting task.

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La última década ha sido testigo de importantes avances en el campo de la tecnología de reconocimiento de voz. Los sistemas comerciales existentes actualmente poseen la capacidad de reconocer habla continua de múltiples locutores, consiguiendo valores aceptables de error, y sin la necesidad de realizar procedimientos explícitos de adaptación. A pesar del buen momento que vive esta tecnología, el reconocimiento de voz dista de ser un problema resuelto. La mayoría de estos sistemas de reconocimiento se ajustan a dominios particulares y su eficacia depende de manera significativa, entre otros muchos aspectos, de la similitud que exista entre el modelo de lenguaje utilizado y la tarea específica para la cual se está empleando. Esta dependencia cobra aún más importancia en aquellos escenarios en los cuales las propiedades estadísticas del lenguaje varían a lo largo del tiempo, como por ejemplo, en dominios de aplicación que involucren habla espontánea y múltiples temáticas. En los últimos años se ha evidenciado un constante esfuerzo por mejorar los sistemas de reconocimiento para tales dominios. Esto se ha hecho, entre otros muchos enfoques, a través de técnicas automáticas de adaptación. Estas técnicas son aplicadas a sistemas ya existentes, dado que exportar el sistema a una nueva tarea o dominio puede requerir tiempo a la vez que resultar costoso. Las técnicas de adaptación requieren fuentes adicionales de información, y en este sentido, el lenguaje hablado puede aportar algunas de ellas. El habla no sólo transmite un mensaje, también transmite información acerca del contexto en el cual se desarrolla la comunicación hablada (e.g. acerca del tema sobre el cual se está hablando). Por tanto, cuando nos comunicamos a través del habla, es posible identificar los elementos del lenguaje que caracterizan el contexto, y al mismo tiempo, rastrear los cambios que ocurren en estos elementos a lo largo del tiempo. Esta información podría ser capturada y aprovechada por medio de técnicas de recuperación de información (information retrieval) y de aprendizaje de máquina (machine learning). Esto podría permitirnos, dentro del desarrollo de mejores sistemas automáticos de reconocimiento de voz, mejorar la adaptación de modelos del lenguaje a las condiciones del contexto, y por tanto, robustecer al sistema de reconocimiento en dominios con condiciones variables (tales como variaciones potenciales en el vocabulario, el estilo y la temática). En este sentido, la principal contribución de esta Tesis es la propuesta y evaluación de un marco de contextualización motivado por el análisis temático y basado en la adaptación dinámica y no supervisada de modelos de lenguaje para el robustecimiento de un sistema automático de reconocimiento de voz. Esta adaptación toma como base distintos enfoque de los sistemas mencionados (de recuperación de información y aprendizaje de máquina) mediante los cuales buscamos identificar las temáticas sobre las cuales se está hablando en una grabación de audio. Dicha identificación, por lo tanto, permite realizar una adaptación del modelo de lenguaje de acuerdo a las condiciones del contexto. El marco de contextualización propuesto se puede dividir en dos sistemas principales: un sistema de identificación de temática y un sistema de adaptación dinámica de modelos de lenguaje. Esta Tesis puede describirse en detalle desde la perspectiva de las contribuciones particulares realizadas en cada uno de los campos que componen el marco propuesto: _ En lo referente al sistema de identificación de temática, nos hemos enfocado en aportar mejoras a las técnicas de pre-procesamiento de documentos, asimismo en contribuir a la definición de criterios más robustos para la selección de index-terms. – La eficiencia de los sistemas basados tanto en técnicas de recuperación de información como en técnicas de aprendizaje de máquina, y específicamente de aquellos sistemas que particularizan en la tarea de identificación de temática, depende, en gran medida, de los mecanismos de preprocesamiento que se aplican a los documentos. Entre las múltiples operaciones que hacen parte de un esquema de preprocesamiento, la selección adecuada de los términos de indexado (index-terms) es crucial para establecer relaciones semánticas y conceptuales entre los términos y los documentos. Este proceso también puede verse afectado, o bien por una mala elección de stopwords, o bien por la falta de precisión en la definición de reglas de lematización. En este sentido, en este trabajo comparamos y evaluamos diferentes criterios para el preprocesamiento de los documentos, así como también distintas estrategias para la selección de los index-terms. Esto nos permite no sólo reducir el tamaño de la estructura de indexación, sino también mejorar el proceso de identificación de temática. – Uno de los aspectos más importantes en cuanto al rendimiento de los sistemas de identificación de temática es la asignación de diferentes pesos a los términos de acuerdo a su contribución al contenido del documento. En este trabajo evaluamos y proponemos enfoques alternativos a los esquemas tradicionales de ponderado de términos (tales como tf-idf ) que nos permitan mejorar la especificidad de los términos, así como también discriminar mejor las temáticas de los documentos. _ Respecto a la adaptación dinámica de modelos de lenguaje, hemos dividimos el proceso de contextualización en varios pasos. – Para la generación de modelos de lenguaje basados en temática, proponemos dos tipos de enfoques: un enfoque supervisado y un enfoque no supervisado. En el primero de ellos nos basamos en las etiquetas de temática que originalmente acompañan a los documentos del corpus que empleamos. A partir de estas, agrupamos los documentos que forman parte de la misma temática y generamos modelos de lenguaje a partir de dichos grupos. Sin embargo, uno de los objetivos que se persigue en esta Tesis es evaluar si el uso de estas etiquetas para la generación de modelos es óptimo en términos del rendimiento del reconocedor. Por esta razón, nosotros proponemos un segundo enfoque, un enfoque no supervisado, en el cual el objetivo es agrupar, automáticamente, los documentos en clusters temáticos, basándonos en la similaridad semántica existente entre los documentos. Por medio de enfoques de agrupamiento conseguimos mejorar la cohesión conceptual y semántica en cada uno de los clusters, lo que a su vez nos permitió refinar los modelos de lenguaje basados en temática y mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento. – Desarrollamos diversas estrategias para generar un modelo de lenguaje dependiente del contexto. Nuestro objetivo es que este modelo refleje el contexto semántico del habla, i.e. las temáticas más relevantes que se están discutiendo. Este modelo es generado por medio de la interpolación lineal entre aquellos modelos de lenguaje basados en temática que estén relacionados con las temáticas más relevantes. La estimación de los pesos de interpolación está basada principalmente en el resultado del proceso de identificación de temática. – Finalmente, proponemos una metodología para la adaptación dinámica de un modelo de lenguaje general. El proceso de adaptación tiene en cuenta no sólo al modelo dependiente del contexto sino también a la información entregada por el proceso de identificación de temática. El esquema usado para la adaptación es una interpolación lineal entre el modelo general y el modelo dependiente de contexto. Estudiamos también diferentes enfoques para determinar los pesos de interpolación entre ambos modelos. Una vez definida la base teórica de nuestro marco de contextualización, proponemos su aplicación dentro de un sistema automático de reconocimiento de voz. Para esto, nos enfocamos en dos aspectos: la contextualización de los modelos de lenguaje empleados por el sistema y la incorporación de información semántica en el proceso de adaptación basado en temática. En esta Tesis proponemos un marco experimental basado en una arquitectura de reconocimiento en ‘dos etapas’. En la primera etapa, empleamos sistemas basados en técnicas de recuperación de información y aprendizaje de máquina para identificar las temáticas sobre las cuales se habla en una transcripción de un segmento de audio. Esta transcripción es generada por el sistema de reconocimiento empleando un modelo de lenguaje general. De acuerdo con la relevancia de las temáticas que han sido identificadas, se lleva a cabo la adaptación dinámica del modelo de lenguaje. En la segunda etapa de la arquitectura de reconocimiento, usamos este modelo adaptado para realizar de nuevo el reconocimiento del segmento de audio. Para determinar los beneficios del marco de trabajo propuesto, llevamos a cabo la evaluación de cada uno de los sistemas principales previamente mencionados. Esta evaluación es realizada sobre discursos en el dominio de la política usando la base de datos EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions - Sesiones Plenarias del Parlamento Europeo) del proyecto europeo TC-STAR. Analizamos distintas métricas acerca del rendimiento de los sistemas y evaluamos las mejoras propuestas con respecto a los sistemas de referencia. ABSTRACT The last decade has witnessed major advances in speech recognition technology. Today’s commercial systems are able to recognize continuous speech from numerous speakers, with acceptable levels of error and without the need for an explicit adaptation procedure. Despite this progress, speech recognition is far from being a solved problem. Most of these systems are adjusted to a particular domain and their efficacy depends significantly, among many other aspects, on the similarity between the language model used and the task that is being addressed. This dependence is even more important in scenarios where the statistical properties of the language fluctuates throughout the time, for example, in application domains involving spontaneous and multitopic speech. Over the last years there has been an increasing effort in enhancing the speech recognition systems for such domains. This has been done, among other approaches, by means of techniques of automatic adaptation. These techniques are applied to the existing systems, specially since exporting the system to a new task or domain may be both time-consuming and expensive. Adaptation techniques require additional sources of information, and the spoken language could provide some of them. It must be considered that speech not only conveys a message, it also provides information on the context in which the spoken communication takes place (e.g. on the subject on which it is being talked about). Therefore, when we communicate through speech, it could be feasible to identify the elements of the language that characterize the context, and at the same time, to track the changes that occur in those elements over time. This information can be extracted and exploited through techniques of information retrieval and machine learning. This allows us, within the development of more robust speech recognition systems, to enhance the adaptation of language models to the conditions of the context, thus strengthening the recognition system for domains under changing conditions (such as potential variations in vocabulary, style and topic). In this sense, the main contribution of this Thesis is the proposal and evaluation of a framework of topic-motivated contextualization based on the dynamic and non-supervised adaptation of language models for the enhancement of an automatic speech recognition system. This adaptation is based on an combined approach (from the perspective of both information retrieval and machine learning fields) whereby we identify the topics that are being discussed in an audio recording. The topic identification, therefore, enables the system to perform an adaptation of the language model according to the contextual conditions. The proposed framework can be divided in two major systems: a topic identification system and a dynamic language model adaptation system. This Thesis can be outlined from the perspective of the particular contributions made in each of the fields that composes the proposed framework: _ Regarding the topic identification system, we have focused on the enhancement of the document preprocessing techniques in addition to contributing in the definition of more robust criteria for the selection of index-terms. – Within both information retrieval and machine learning based approaches, the efficiency of topic identification systems, depends, to a large extent, on the mechanisms of preprocessing applied to the documents. Among the many operations that encloses the preprocessing procedures, an adequate selection of index-terms is critical to establish conceptual and semantic relationships between terms and documents. This process might also be weakened by a poor choice of stopwords or lack of precision in defining stemming rules. In this regard we compare and evaluate different criteria for preprocessing the documents, as well as for improving the selection of the index-terms. This allows us to not only reduce the size of the indexing structure but also to strengthen the topic identification process. – One of the most crucial aspects, in relation to the performance of topic identification systems, is to assign different weights to different terms depending on their contribution to the content of the document. In this sense we evaluate and propose alternative approaches to traditional weighting schemes (such as tf-idf ) that allow us to improve the specificity of terms, and to better identify the topics that are related to documents. _ Regarding the dynamic language model adaptation, we divide the contextualization process into different steps. – We propose supervised and unsupervised approaches for the generation of topic-based language models. The first of them is intended to generate topic-based language models by grouping the documents, in the training set, according to the original topic labels of the corpus. Nevertheless, a goal of this Thesis is to evaluate whether or not the use of these labels to generate language models is optimal in terms of recognition accuracy. For this reason, we propose a second approach, an unsupervised one, in which the objective is to group the data in the training set into automatic topic clusters based on the semantic similarity between the documents. By means of clustering approaches we expect to obtain a more cohesive association of the documents that are related by similar concepts, thus improving the coverage of the topic-based language models and enhancing the performance of the recognition system. – We develop various strategies in order to create a context-dependent language model. Our aim is that this model reflects the semantic context of the current utterance, i.e. the most relevant topics that are being discussed. This model is generated by means of a linear interpolation between the topic-based language models related to the most relevant topics. The estimation of the interpolation weights is based mainly on the outcome of the topic identification process. – Finally, we propose a methodology for the dynamic adaptation of a background language model. The adaptation process takes into account the context-dependent model as well as the information provided by the topic identification process. The scheme used for the adaptation is a linear interpolation between the background model and the context-dependent one. We also study different approaches to determine the interpolation weights used in this adaptation scheme. Once we defined the basis of our topic-motivated contextualization framework, we propose its application into an automatic speech recognition system. We focus on two aspects: the contextualization of the language models used by the system, and the incorporation of semantic-related information into a topic-based adaptation process. To achieve this, we propose an experimental framework based in ‘a two stages’ recognition architecture. In the first stage of the architecture, Information Retrieval and Machine Learning techniques are used to identify the topics in a transcription of an audio segment. This transcription is generated by the recognition system using a background language model. According to the confidence on the topics that have been identified, the dynamic language model adaptation is carried out. In the second stage of the recognition architecture, an adapted language model is used to re-decode the utterance. To test the benefits of the proposed framework, we carry out the evaluation of each of the major systems aforementioned. The evaluation is conducted on speeches of political domain using the EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions) database from the European TC-STAR project. We analyse several performance metrics that allow us to compare the improvements of the proposed systems against the baseline ones.

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El incremento de la esperanza de vida en los países desarrollados (más de 80 años en 2013), está suponiendo un crecimiento considerable en la incidencia y prevalencia de enfermedades discapacitantes, que si bien pueden aparecer a edades tempranas, son más frecuentes en la tercera edad, o en sus inmediaciones. Enfermedades neuro-degenerativas que suponen un gran hándicap funcional, pues algunas de ellas están asociadas a movimientos involuntarios de determinadas partes del cuerpo, sobre todo de las extremidades. Tareas cotidianas como la ingesta de alimento, vestirse, escribir, interactuar con el ordenador, etc… pueden llegar a ser grandes retos para las personas que las padecen. El diagnóstico precoz y certero resulta fundamental para la prescripción de la terapia o tratamiento óptimo. Teniendo en cuenta incluso que en muchos casos, por desgracia la mayoría, sólo se puede actuar para mitigar los síntomas, y no para sanarlos, al menos de momento. Aun así, acertar de manera temprana en el diagnóstico supone proporcionar al enfermo una mayor calidad de vida durante mucho más tiempo, por lo cual el esfuerzo merece, y mucho, la pena. Los enfermos de Párkinson y de temblor esencial suponen un porcentaje importante de la casuística clínica en los trastornos del movimiento que impiden llevar una vida normal, que producen una discapacidad física y una no menos importante exclusión social. Las vías de tratamiento son dispares de ahí que sea crítico acertar en el diagnóstico lo antes posible. Hasta la actualidad, los profesionales y expertos en medicina, utilizan unas escalas cualitativas para diferenciar la patología y su grado de afectación. Dichas escalas también se utilizan para efectuar un seguimiento clínico y registrar la historia del paciente. En esta tesis se propone una serie de métodos de análisis y de identificación/clasificación de los tipos de temblor asociados a la enfermedad de Párkinson y el temblor esencial. Empleando técnicas de inteligencia artificial basadas en clasificadores inteligentes: redes neuronales (MLP y LVQ) y máquinas de soporte vectorial (SVM), a partir del desarrollo e implantación de un sistema para la medida y análisis objetiva del temblor: DIMETER. Dicho sistema además de ser una herramienta eficaz para la ayuda al diagnóstico, presenta también las capacidades necesarias para proporcionar un seguimiento riguroso y fiable de la evolución de cada paciente. ABSTRACT The increase in life expectancy in developed countries in more than 80 years (data belongs to 2013), is assuming considerable growth in the incidence and prevalence of disabling diseases. Although they may appear at an early age, they are more common in the elderly ages or in its vicinity. Nuero-degenerative diseases that are a major functional handicap, as some of them are associated with involuntary movements of certain body parts, especially of the limbs. Everyday tasks such as food intake, dressing, writing, interact with the computer, etc ... can become large debris for people who suffer. Early and accurate diagnosis is crucial for prescribing optimal therapy or treatment. Even taking into account that in many cases, unfortunately the majority, can only act to mitigate the symptoms, not to cure them, at least for now. Nevertheless, early diagnosis may provide the patient a better quality of life for much longer time, so the effort is worth, and much, grief. Sufferers of Parkinson's and essential tremor represent a significant percentage of clinical casuistry in movement disorders that prevent a normal life, leading to physical disability and not least social exclusion. There are various treatment methods, which makes it necessary the immediate diagnosis. Up to date, professionals and medical experts, use a qualitative scale to differentiate the disease and degree of involvement. Therefore, those scales are used in clinical follow-up. In this thesis, several methods of analysis and identification / classification of types of tremor associated with Parkinson's disease and essential tremor are proposed. Using artificial intelligence techniques based on intelligent classification: neural networks (MLP and LVQ) and support vector machines (SVM), starting from the development and implementation of a system for measuring and objective analysis of the tremor: DIMETER. This system besides being an effective tool to aid diagnosis, it also has the necessary capabilities to provide a rigorous and reliable monitoring of the evolution of each patient.

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Las enfermedades no transmisibles provocan cada ano 38 millones de fallecimientos en el mundo. Entre ellas, tan solo cuatro enfermedades son responsables del 82% de estas muertes: las enfermedades cardiovasculares, las enfermedades crónicas respiratorias, la diabetes, y el cáncer. Se prevé que estas cifras aumenten en los próximos anos, ya que las tendencias indican que en el año 2030 las muertes por esta causa ascenderán a 53 millones de personas. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera importante buscar soluciones para afrontar esta situación y ha solicitado a los gobiernos del mundo la implementación de intervenciones para mejorar los hábitos de vida de las personas y reducir así el riesgo de desarrollo de enfermedades no trasmisibles. Cada año se producen 32 millones de infartos de miocardio y derrames celebrales, de los cuales 12.5 son mortales. En el mundo entre el 40% y 75% de la víctimas de un infarto de miocardio mueren antes de su ingreso en el hospital. En los casos que sobreviven, la adopción de un estilo de vida saludable puede evitar infartos sucesivo, y supone un ahorro potencial de 6 billones de euros al año. La rehabilitación cardiaca es un programa individualizado que aplica un método multidisciplinar para ayudar al paciente a recuperar su condición física, a gestionar la enfermedad cardiovascular y sus comorbilidades, a adoptar hábitos de vida saludables, y a promover su salud mental. La rehabilitación cardiaca requiere la total involucración y motivación del paciente, solo de esta manera se podrán promover hábitos saludables y mejorar la gestión y prevención de su enfermedad. Aunque la participación en los programas de rehabilitación cardiaca es baja, hoy en día existen programas de rehabilitación cardiaca que el paciente puede realizar en su casa. Estos suponen una solución prometedora para aumentar la participación. La rehabilitación cardiaca se considera una intervención integral donde los modelos de psicología de la salud son aplicados para promover un cambio en el estilo de vida de las personas así como para ayudarles a afrontar su propia enfermedad. Existen métodos para implementar cambios de hábitos y de aptitud, y también se considera muy relevante promover no solo el bienestar físico sino también el mental. Existen tecnologías que promueven los cambios de comportamientos en los seres humanos. En concreto, las tecnologías persuasivas y los sistemas de apoyo al cambio de comportamientos modelan las características, las estrategias y los métodos de diseño para promover cambios usando la tecnología. Pero estos modelos tienen algunas limitaciones: todavía no se ha definido que rol tienen las emociones en el cambio de comportamientos y como traducir los métodos de la psicología de la salud en la tecnología. Esta tesis se centra en tres elementos que tienen un rol clave en los cambios de hábitos y actitud: el estado físico, el estado mental, y la tecnología. -Estado de salud: un estado de salud critico puede modificar la actitud del ser humano respecto al cambio. A la vez un buen estado de salud hace que la necesidad del cambio sea menos percibida. -Estado emocional: la actitud tiene un componente afectivo. Los estados emocionales negativos pueden reducir la habilidad de una persona para adoptar nuevos comportamientos. La salud mental es la situación ideal donde los individuos tienen predisposición a los cambios. La tecnología puede ayudar a las personas a adoptar nuevos hábitos, así como a mantener una salud física y mental. Este trabajo de investigación se centra en el diseño de tecnologías para la mejora del estado físico y emocional de las personas. Se ha propuesto un marco de diseño llamado “Well.Be.Sign”. El marco se basa en tres aspectos: El marco teórico: representa los elementos que se tienen que definir para diseñar tecnologías para promover el bienestar de las personas. -El diagrama de influencia: presenta las fuerzas de ‘persuasión’ en el contexto de la salud. El rol de las tecnologías persuasivas ha sido contextualizado en una dimensión donde otros elementos influencian el usuario.  El proceso de diseño: describe el proceso de diseño utilizando una metodología iterativa e incremental que aplica una combinación de métodos de diseño existentes (Diseño Orientado a Objetivos, Diseño de Sistemas Persuasivos) así como elementos originales de este trabajo de investigación. Los métodos se han aplicados para diseñar un sistema que ofrezca un programa de tele-rehabilitación cardiaca. Inicialmente se ha diseñado un prototipo de acuerdo con las necesidades del usuario. En segundo lugar, el prototipo se ha extendido especificando la intervención requerida para al programa de rehabilitación cardiaca. Finalmente el sistema se ha desarrollado y validado en un ensayo clínico con grupo control, donde se observaron las variaciones del estado cardiovascular, el nivel de conocimiento acerca de la enfermedad, la percepción de la enfermedad, la persistencia de hábitos saludables, y la aceptabilidad del sistema. Los resultados muestran que el grupo de intervención tiene una superior capacidad cardiovascular, mejor conocimiento acerca de la enfermedad, y más percepción de control de la enfermedad. Asimismo, en algunos casos se ha registrado persistencia de los hábitos de ejercicios 6 meses después del uso del sistema. Otros dos estudios se han presentado para demonstrar la relevancia del estado emocional del usuario en el diseño de aplicaciones para la promoción del bienestar.  En personas con una grave enfermedad crónica como la insuficiencia cardiaca, donde se ha presentado las conexiones entre estado de salud y estado emocional. En el estudio se ensena la relaciones que tienen los síntomas y las emociones negativas y como un estado negativo emocional puede empeorar la condición física del paciente. -Personas con trastornos del humor: el estudio muestra como las emociones pueden tener un impacto en la percepción de la tecnología por parte del usuario. ABSTRACT Noncommunicable diseases (NCDs) cause the death of 38 million people every year. Four major NCDs are responsible for 82% of these deaths: cardio vascular disease, chronic respiratory disease, diabetes and cancer. These pandemic numbers are projected to raise to 53 million deaths in 2030, and for this reason the assembly of the World Health Organization (WHO) considers communicable diseases as an urgent need to be addressed. It is also a trend to advocate the adoption of mobile technology to deliver health services and to promote healthy behaviours among citizens, but adopting healthS promoting lifestyle is still a difficult task facing human tendencies. Within this context, there is a promising opportunity: persuasive technologies. These technologies are intentionally designed to change a person’s attitudes or behaviours; when applied in this context, than can be used to change health-related attitudes, beliefs, and behaviours. Each year there are 32 million heart attacks and strokes globally, of which about 12.5 million are fatal. Worldwide between 40 and 75% of all heart-attack victims die before reaching hospital. Avoiding a second heart attack by improving adherence to lifestyle and medication regimens has a cost saving potential of around €6 billion per year. In most of the cases the cardiovascular event has been provoked by unhealthy lifestyle. Furthermore, after an MI event the patient's decision to adopt or not healthier behaviour will influence the progress of the disease. Cardio-rehabilitation is an individualized program that follows a multidisciplinary approach to support the user to recover from the Myocardial Infarction, manage the Cardio Vascular Disease and the comorbidities, adopt healthy habits, and cope with any emotional distress. Cardio- rehabilitation requires patient participation and willingness to perform behavioral modifications and change the attitude toward the management and prevention of the disease. Participation in the Cardio Rehabilitation program is not high; the home-based rehabilitation program is a promising solution to increase participation. Nowadays cardio rehabilitation is considered a comprehensive intervention in which models of health psychology are applied to promote the behaviour change of the individuals. Relevant methods that have been successfully applied to foster healthy habits include the Health Belief Model and the Trans Theoretical Model. Studies also demonstrate the importance to promote not only the physical but also the mental well being of the individuals. The idea of also promoting behaviour change using technologies has been defined by the literature as persuasive technologies or behaviour change support systems, in which the features, the strategies and the design method have been modelled to foster the behaviour change using technology. Limitations have been found in this model: there is still research to be done on the role of the emotions and how psychological health intervention can be translated into computer methods. This research focuses on three elements that could foster behaviour change in individuals: the physical and emotional status of the person, and the technology. Every component can influence the user's attitude and behaviour in the following ways: ' Physical status: bad physical status could change human attitude toward the necessity to adopt health behaviours; at the same time, good health status reduces the need to adopt healthy habits. ' Emotional status: the attitude has an affective component, negative emotional state can reduce the ability of a person to adopt new behaviours, and mental well being is the ideal situation in which individuals have a predisposition to adopt healthy behaviours. ' Technology: it can help users to adopt new behaviours and can also be support to promote physical and emotional status. Following this approach the idea driven in this research is that technology that is designed to improve the physical status and the emotional status of the individual could better foster behaviour change. According to this principle, the Well.Be.Sign framework has been proposed. The framework is based on three views: ' The theoretical framework: it represents the patterns that have to be defined to design the technologies to promote well being. ' The influence diagram: it shows the persuasive forces in the context of health care. The role of the persuasive technologies is contextualized in a wider universe where other factors and persuasive forces influence a patient. ' The design process: it shows the process of design using an iterative, incremental methodology that applies a combination of existing methodologies (Goal Directed Design and Persuasive System Design) and others that are original to this research. The methods have been applied to design a system to deliver cardio rehabilitation at home: first a prototype has been defined according to the user’s needs, then it has been extended with the specific intervention required for the cardio–rehabilitation, finally the system has been developed and validated in a controlled clinical study in which the cardiovascular fitness, the level of knowledge, the perception of the illness, the persistence of healthy habits and the system acceptance (only the intervention group) were measured. The results show that the intervention group increased cardiovascular capacity, knowledge, feeling of control of illness and perceived benefits of exercise at the end of the study. After six months of the study, a followSup of the exercise habits was performed. Some individuals of the intervention group continued to be engaged in the running exercise sessions promoted in the designed system. Two other cases have been presented to demonstrate the foundations of the Well.Be.Sign’s approach to promote both physical and emotional status: ' People affected by Heart Failure, in which a bidirectional connection between health status and emotions has been discussed with patients. Two correlations were demonstrated: the relationship between symptoms and negative emotional response, and that negative emotional status is correlated with worsening of chronic conditions. ' People with mood disorders: the study shows that emotions could also impact how the user perceives the technology.

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El propósito de este Proyecto Fin de Carrera es el estudio acústico y electroacústico de la realización del musical “Hoy no me puedo levantar” en el Teatro Rialto de Madrid en 2005. En primer lugar, se realiza una breve introducción histórica, citando sus remodelaciones y comentando la situación actual del recinto. Posteriormente, es analizado el equipo de sonido empleado en el espectáculo a partir de cada uno de los distintos controles de sonido: FOH (Front of Hause), monitores y microfonía inalámbrica. De cada uno de ellos se explican sus principales funciones y los sistemas que los conforman. También se describe la utilización de las cabinas insonorizadas. A continuación, se detallan los sistemas electroacústicos (empleados en el diseño) de la sonorización de dicho musical, que se consideran divididos en las siguientes partes: sistema principal, refuerzos y retardos, efectos y monitores. Además, se detalla el software RMS (Remote Monitoring System), que aporta información del funcionamiento de estos sistemas en tiempo real. Seguidamente, se exponen el equipo, procedimiento y resultados de la medida in situ en el Teatro, aplicando la Norma UNE-EN ISO 3382-2/2008 para obtener el tiempo de reverberación y ruido de fondo. Con el objeto de inicializar la simulación por ordenador, primero se exportan los planos originales de AutoCAD a EASE 4.4, donde se finaliza el proceso de modelar el recinto. Posteriormente, se asignan materiales, áreas de audiencia, puntos de escucha y se ubican los sistemas electroacústicos. Se afina el tiempo de reverberación obtenido en la medida in situ mediante materiales de la base de datos del propio software. También se ajustan los sistemas electroacústicos en el recinto para obtener la ecualización empleada y los niveles de presión sonora directo y total para distintas frecuencias. Una vez finalizados los pasos anteriores, se procede a realizar estudios psicoacústicos para comprobar posibles ecos y el efecto precedencia (empleando retardos electrónicos o delays). Finalmente, se realizan estudios de inteligibilidad, en los que se justifica la Claridad de Voz (C50) y Claridad Musical (C80); el Índice de inteligibilidad del habla (SII), la Pérdida de articulación de consonantes (Alcons) y el Índice de transmisión del habla (STI). Por último se expone el presupuesto del proyecto y del alquiler del equipo de sonido del musical y se exponen las conclusiones del Proyecto Final de Carrera. ABSTRACT. The purpose of this Final Degree Project is the acoustic and electro-acoustic study of the musical “Hoy No Me Puedo Levantar” at Teatro Rialto in 2005 (Madrid, Spain). First of all, a brief review of its history is made, quoting its refurbishments and discussing the current situation of this enclosure. Later, the sound equipment of the show is analyzed through every different sound controls: FOH (Front Of House), monitors and wireless microphones. There is also an explanation about their principal functions and systems, as well as a description of the soundproof cabins. Then, the electro-acoustic systems are detailed and divided in the following parts: main system, boosters and delays, effects and monitors. The RMS software (Remote Monitoring System) is described too, since it gives relevant information of the systems operations in real time. Afterwards, equipment, procedures and results of the measurements are exposed, applying the UNE-EN ISO 3382-2/2008 regulation in order to obtain the reverberation time and background noise of the theatre. With the purpose of initialize the computer simulation, original plans are exported from AutoCad to EASE 4.4., where its modeling process is ended. Materials, audience areas, hearing points and electro-acoustic locations are assigned below. At the same time, reverberation time is tuned up using database materials of the software itself. Also, electro-acoustic systems of the enclosure are adjusted to get the equalization and pressure sound levels of the different frequencies. Once previous steps are finished, psycho-acoustic studies are made to check possible echoes and the precedence effect - using electronic delays -. Finally, intelligibility studies are detailed, where the Voice and Musical Clarities are justified: The Speech Intelligibility Index, the Loss of Consonants Articulation and the Talk Transmission Index. This Final Degree Project ends describing the budget and rent of the sound equipment and the final conclusions.

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Como enfoque global, se ha considerado que en la realización del lenguaje cooperan simultáneamente distintos órganos del cuerpo con sus correspondientes funciones; por tanto, el lenguaje es objeto de análisis desde diversas áreas científicas. Lo que nos ha inducido a abordar en nuestro trabajo algunos detalles significativos de distintos ámbitos de estudio. El objetivo principal ha sido analizar por qué la lectura de las noticias, en los medios audiovisuales, difieren ostensiblemente del lenguaje natural. Esa diferencia es percibida no sólo por la extraña entonación y segmentación errada de unidades fonológicas o sintácticas o por la acentuación impropia de palabras átonas, sino también por las diferentes características en los parámetros de la fonación. Para ello era preciso conocer los más importantes mecanismos del lenguaje espontáneo y, a partir de ese conocimiento, examinar qué elementos sufren alteración o desaparecen en el acto de la lectura con respecto al habla natural. La lectura es un acto en el que no intervienen los mecanismos biológicos innatos del ser humano, habitualmente presentes en el habla. En el habla, el pensamiento genera la palabra. Sin embargo, en la lectura, la palabra está ya escrita y por tanto no hay un proceso simultaneo con el pensamiento. Además, el mensaje que recibe el lector a través del grafismo y de los formatos en que se inscriben, constituye un elemento diferenciador del proceso natural. Los indicadores que recibe el lector son: elemento plano del papel y elemento lineal sin curvas de la escritura; formas que se transmiten instintivamente en la fonación. Y aunque en la lectura intervienen los órganos de fonación, no así otros muchos componentes de la movilidad corporal del habla como los brazos, las manos y los músculos del rostro, que son los que dirigen el sentido de la entonación y del ritmo...

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En este trabajo proponemos un algoritmo para la resolución de las descripciones definidas en español a través de la estructura del diálogo, mediante la definición de un espacio de accesibilidad anafórico. Este algoritmo está basado en la hipótesis de que la resolución de la anáfora está relacionada con la estructura del diálogo. Así, la resolución de la anáfora mejora si se especifica un espacio de accesibilidad para cada tipo descripción definida según la estructura del diálogo. La utilización de este espacio de accesibilidad anafóico reduce tanto el tiempo de procesamiento como la posibilidad de obtener un antecedente erróneo. Además, la definición de este espacio de accesibilidad depende únicamente de la propia estructura textual del diálogo.

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Afirmaba el profesor Laín Entralgo, que el empeño de conocer el pasado lleva necesariamente consigo, implícita o explícitamente, la cuestión de su para qué. La mirada histórica nos debería servir para acercarnos a algunos de los principales problemas que preocupan actualmente en materia de nutrición y dietética, comprobaremos como muchos de los retos actuales cuentan con importantes antecedentes. El Real Decreto que regula los contenidos del grado de Nutrición Humana y Dietética contempla, entre las competencias y objetivos que se deben alcanzar, diversas referencias a la mirada histórica: conocer la evolución histórica, antropológica y sociológica de la alimentación, la nutrición y la dietética en el contexto de la salud y la enfermedad; explicar, con la ayuda del método histórico, la diversidad de factores que han incidido en los diferentes sistemas de producción y consumo de alimentos; e introducir al alumno en la diversidad de factores biológicos, científicos, culturales, económicos, políticos, sociales, etc., que han determinado y condicionado históricamente el binomio alimentación/nutrición. Dentro de la asignatura de Alimentación y Cultura, el bloque temático 1, dedicado a analizar la evolución histórica de las estrategias alimentarias y sus condicionantes, pretende desarrollar los siguientes objetivos: 1) analizar el proceso histórico de humanización de la conducta alimentaria; 2) estudiar la evolución de las principales estrategias alimentarias desarrolladas por las colectividades humanas, y en particular como se resolvió el problema del suministro de alimentos en épocas de crecimiento poblacional; 3) y analizar el proceso de configuración histórica de la dieta como instrumento del culto al cuerpo y los antecedentes históricos de los trastornos del comportamiento alimentario. Para poder alcanzar todos estos objetivos, la historia de la alimentación adquiere la condición de disciplina ecléctica e integradora, al incorporar presupuestos conceptuales y metodológicos de un amplio conjunto de disciplinas relacionadas con la variedad de factores que inciden en el binomio alimentación/nutrición: desde la historia económica (en la medida en que los alimentos adquieren la condición de productos de consumo y son objeto del comercio) a la historia de la salud y la enfermedad (en atención al papel que juega la nutrición como causa de enfermedad y elemento protector de la salud), pasando por la historia social (no olvidemos, por ejemplo, el papel de la alimentación como indicador de la diferenciación social), cultural (la comida nutre identidades y define grupos y colectividades), política (no se puede obviar el elemento de poder que cabe otorgar a la distribución y administración de los recursos alimenticios), medioambiental (desde la condición que adquiere la comida, como un elemento más en la cadena de la existencia que encierran los ecosistemas) o de la ciencia y de la técnica (tal como ocurre con la tecnología de los alimentos). Semejante interés multidisciplinar por la alimentación y la nutrición estaría justificado por el hecho de que, en cierto modo, están en todas partes. Los aspectos biológicos, económicos, políticos, medioambientales, sanitarios, sociales, etc., del binomio alimentación/nutrición pueden estudiarse, y de hecho se estudian, como diferentes capítulos de las correspondientes disciplinas.

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Este material, centrado en el estudio de la Discapacidad Intelectual, pretende favorecer la adquisición de destrezas en el conocimiento e intervención en el ámbito de la educación especial para conocer de primera mano las diferentes formas que se tienen para actuar e intervenir ante niños con necesidades específicas de apoyo educativo.

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La productividad científica en Síndrome de Asperger (SA) se ha incrementado considerablemente en los últimos años desde distintos campos de la Educación y la Psicología. Incluido dentro de los Trastornos del Espectro del Autismo según el DSM-5, el SA se caracteriza por una alteración en las capacidades de relación social, comunicación y flexibilidad mental. Es objeto del presente estudio ofrecer una revisión del estado actual de la investigación en dicho ámbito e identificar las principales aportaciones científicas. La unidad de análisis se compuso por 1741 documentos extraídos de la Social Science Citation Index y revisados minuciosamente. Los resultados evidenciaron un incremento de la productividad temporal y el interés científico en las áreas de caracterización del SA, comorbilidad y tratamiento. Además, se observó una tendencia a realizar los trabajos en colaboración y un número considerable de autores clasificados como grandes productores por sus niveles de productividad superiores a los diez trabajos. La funcionalidad de esta revisión se encuentra en su valor como material de referencia para futuras líneas de investigación en tanto que abarca la identificación y análisis de los principales campos de estudio en este ámbito.

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Este material, centrado en el estudio de las Altas Capacidades, pretende favorecer la adquisición de destrezas en el conocimiento e intervención en el ámbito de la educación especial para conocer de primera mano las diferentes formas que se tienen para actuar e intervenir ante niños con necesidades específicas de apoyo educativo.

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Aquest material, centrat en l'estudi de la discapacitat intel·lectual, pretén afavorir l'adquisició de destreses en el coneixement i la intervenció en l'àmbit de l'educació especial per a conèixer de primera mà les diferents formes que hi ha d'actuació i intervenció davant alumnat amb necessitats específiques de suport educatiu.

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Aquest material, centrat en l'estudi dels trastorns de l'espectre autista, pretén afavorir l'adquisició de destreses en el coneixement i la intervenció en l'àmbit de l'educació especial per a conèixer de primera mà les diferents formes que hi ha d'actuació i intervenció davant alumnat amb necessitats específiques de suport educatiu.