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RECONOCIMIENTO AUTOMATICO DE VOCALIZACIONES VINCULADAS AL AUTISMO

30/08/2010 09:53 0 Comentarios Lectura: ( palabras)

Una nueva tecnología automatizada de análisis vocal podría facilitar de manera sustancial el estudio del desarrollo del lenguaje y también la detección de los trastornos del espectro autista y las demoras en la adquisición de las habilidades lingüísticas.

En las pruebas efectuadas, el sistema LENA etiquetó automáticamente vocalizaciones de niños de corta edad registradas en grabaciones. Mediante los resultados de esta clasificación automática y un análisis acústico también automático diseñado por los investigadores, se demostró que las vocalizaciones preverbales de niños muy pequeños con autismo eran claramente diferentes a las de niños de la misma edad pero con un desarrollo normal. La exactitud fue del 86 por ciento.

El sistema también diferenció de los niños con desarrollo normal y de los autistas, a los niños con retardo en el desarrollo del lenguaje. Consiguió distinguir entre los tres grupos gracias al análisis vocal automatizado.

Los investigadores, valiéndose de un algoritmo basado en 12 parámetros acústicos relacionados con el desarrollo vocal, analizaron 1.486 grabaciones de día completo correspondientes a 232 niños.

Los más importantes de esos 12 parámetros resultaron ser los relativos a la habilidad de los niños para pronunciar sílabas bien formadas con movimientos rápidos de la mandíbula y la lengua durante la vocalización. Los bebés muestran el control voluntario de esta habilidad en los primeros meses de vida y refinan esta destreza a medida que adquieren el conocimiento del lenguaje.

Las muestras de vocalizaciones autistas mostraron pocas evidencias de desarrollo en los parámetros, como quedó demostrado por las bajas correlaciones entre los valores de los parámetros y las edades de los niños (de 1 a 4 años). En cambio, los 12 parámetros indicaban un desarrollo significativo tanto para niños con el desarrollo típico como para aquellos con un retraso en el desarrollo del lenguaje.

El equipo de investigación ha sido dirigido por D. Kimbrough Oller, de la Universidad de Memphis. Cabe destacar la participación de Steven F. Warren, de la Universidad de Kansas, quien estuvo entre los primeros científicos en percatarse del potencial de la tecnología de análisis automático para la detección de los trastornos del espectro autista.

Aunque las aberraciones en el habla (o la falta de ésta) en niños con trastornos del espectro autista han sido revisadas por investigadores y personal médico durante más de 20 años, los rasgos vocales no se incluyen entre los criterios estándar establecidos para el diagnóstico de trastornos del espectro autista. Unos pocos estudios ya sugirieron anteriormente que los niños con autismo tienen una firma vocal notablemente diferente, pero hasta ahora no era posible usar este conocimiento en aplicaciones clínicas por la falta de la tecnología de medición.

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