Elementos Adicionales

Los resultados alcanzados en este trabajo pueden considerarse modestos, puesto que la calidad de la voz resultante del procesamiento no es realmente buena, sin embargo constituye un acercamiento al tema de los implantes cocleares que permite, por la forma en que fue diseñado, comparar el funcionamiento de distintos filtros y del efecto de variar la cantidad de canales.

Una limitación importante de este trabajo es que no se logra la implementación del implante en un procesador digital de señales en punto fijo, que se acerca más a los resultados que se esperan en una aplicación real.

Conclusiones y Recomendaciones

53 Conclusiones

Al concluir este trabajo se llega a las siguientes conclusiones:

• Se dispone de un análisis de los componentes fundamentales de los IC, caracterizando y señalando los resultados de investigaciones realizadas para cada uno de ellos.

• Se caracteriza el efecto negativo del ruido sobre la percepción del IC y se analizan las técnicas existentes para su eliminación.

• A partir de los análisis realizados se diseña un programa en MATLAB, con interfaz gráfica, para simular un IC con algunas posibilidades de variación de parámetros que permite evaluar el desempeño de este. Esto permite la realización de futuras investigaciones.

Recomendaciones

• Perfeccionar el programa de simulación en MATLAB, incluyendo alternativas de disminución de ruido.

Referencias Bibliográficas

54 Referencias Bibliográficas

AETS, (2003). “Implantes Cocleares: actualización y revisión de estudios coste-utilidad” ESPAÑA American Speech-Language-Hearing Association. (2004). Technical Report: Cochlear Implants.

ASHA Supplement 24, in press.

Ángel de la Torre Vega, M. Bastarrica M., R. T. Vega, y M. S. Quevedo (2004). “Cochlear Implant Simulation versión 2.0 Descripción y utilización del programa” Universidad de Granada, en Diciembre de 2004.

Ann Spriet, Lieselot Van Deun, Kyriaky Eftaxiadis, Johan Laneau, Marc Moonen, Bas van Dijk, Astrid van Wieringen, and Jan Wouters (2007). “Speech Understanding in

Background Noise with the Two Microphone Adaptive Beamformer BEAM™ in the Nucleus Freedom™ Cochlear Implant System” (Ear & Hearing 2007; 28; 62–72) © 2007, Disponible en:

https://gilbert.med.kuleuven.be/web/index.php/PublicMembers/Jan_Wouters/public 594 [consultado el 10 de Mayo de 2008].

Clemens M. Ziergofer, Hundl (AT) ( 2003). “Electrical nerve stimulation base don cannel specific sampling sequences” US006594525B1, United States Patent.

David Browarsky, Marcelo Martín (2005). “Implantes Cocleares: historia y estrategias” SEMINARIO DE INGENIERÍA BIOMÉDICA, Universidad de la república, Disponible en:

www.nib.fmed.edu.uy/Seminario2005 [consultado el 22 de Abril de 2008] Dorman M, Loizou P, Fitzke J, Tu Z (1998). “The recognition of sentences in noise by normal-

hearing listeners using simulations of SPEAK-type cochlear implant signal processors” This work was supported by NIH grants R01 DC-03421 and R01 DC- 000654 from NIDCD. Disponible en: http://www.utdallas.edu/~loizou [consultado el 10 de Mayo de 2008].

Douglas L. Jones, Swaroop Appadwedula, Matthew Berry, Mark Haun, Dima Moussa, Daniel Sachs (2004). “Adaptive Filtering: LMS Algorithm” http://cnx.org/content/m10481

Dr. J. O. Montes y Dr. A. H. Camejo. (2006). “Implante Coclear. Conducta anestésica.”ISSN:1726- 6718, Disponible en: http://bvs.sld.cu/revistas/scar/vol5/no1/scar10106.pdf [consultado el 10 de Mayo de 2008].

F.Toledo, P. Loizou and A. Lobo (2003). “Subspace and Envelope Subtraction Algorithms for Noise Reduction in Cochlear Implants” 0-7803-7789-3/03/$17.00 02003 IEEE

Felix Martinez (1998). “Reasons for coclear implants” University of Miami, Disponible en: http://home.att.net/~fmartine/cochlear_implants [consultado el 10 de Mayo de 2008].

Gerstner and Kistler (2002). “Spiking Neuron Models. Single Neurons, Populations, Plasticity” Cambridge University Press, 2002. Disponible en: http://icwww.epfl.ch/~gerstner [consultado el 11 de Abril de 2008].

Referencias Bibliográficas

55

Griffiths, L. J.; Jim, C. W. (1982). “An alternative approach to linearly constrained adaptive beamforming” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. AP-30, Jan. 1982, p. 27-34. USAF-supported research; Disponible en:

http://adsabs.harvard.edu [consultado el 20 de Abril de 2008]

Hochberg I, Boothroyd A, Weiss M, Hellman S (1992). “Effects of noise and noise suppression on speech perception by cochlear implant users” Ear Hear. 1992 Aug; 13(4):263-71.

Disponible en: http://www.ncbi.nlm.nih.gov [consultado el 21 de Mayo de 2008] Kalyan Kasturi and Philipos C. Loizou (2007). “Use of S-Shaped Input-Output Functions for Noise

Suppression in Cochlear Implants” Ear & Hearing 2007; 28; 402–411.

Kim E. Fishman, Robert V. Shannon, William H. Slattery (1997) “Speech Recognition as a Function of the Number of Electrodes Used in the SPEAK Cochlear Implant Speech

Processor” Journal of Speech, Language, and Hearing Research Vol.40 1201-1215 October 1997. Disponible en: http://jslhr.asha.org [consultado el 3 de Enero de 2008]

Kompis, M.; Feuz, P.; Valentini, G.; Pelizzone, M. (1998). “A combined fixed/adaptive beamforming noise-reduction system forhearing aids.” Volume 6, Issue, 29 Oct-1 Nov 1998 Page(s):3136 - 3139 vol.6. Disponible en: http://www.ieee.org [consultado el 10 de Mayo de 2008]

Lendra M. Friesen, Robert V. Shannon, Deniz Baskent y Xiaosong Wang (2001). “Speech

recognition in noise as a function of the number of spectral channels: Comparison of acoustic hearing and cochlear implants” August 2001, Volume 110, Issue 2, pp. 1150-1163. Disponible en: http://scitation.aip.org [consultado el 21 de Mayo de 2008]

Li-Ping Yang and Qian-Jie Fu (2004). “Spectral subtraction-based speech enhancement for cochlear implant patients in background noise” Volume 117, Issue 3, pp. 1001- 1004. Disponible en: http://scitation.aip.org [consultado el 10 de Abril de 2008] Martínez Rams E.A, Cano Ortiz S.D, Garcerán Hernández V. (2006). “Implantes Coclear: Desarrllo

y perspectivas” Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica, volumen XXVII, número 1, Junio 2006

Natasha Chia and Steve Collins (2004). “A SPIKE-BASED analogue circuit that emphasizes transients in auditory stimuli” 0-7803-8251-X/04/$17.00 ©2004 IEEE, ISCAS 2004, pp 401-404

Philipos C. Loizou (1997). “Signal processing for Cochlear Prosthesis: A Tutorial Review” ©IEEE MWSCAS’97, pp 200-204

Referencias Bibliográficas

56

Philipos C. Loizou (1998). “Mimicking the Human Ear” IEEE Signal Processing Magazine 1053/98, 1998IEEE, pp 101-130. Disponible en:

www.utdallas.edu/~loizou/cimplants/tutorial/introci.pdf [consultado el 3 de Mayo de 2008]

Philipos C. Loizou (2006). “Speech processing in vocoder-centric cochlear implants” Adv Otorhinolaryngol. Basel, Karger, 2006, Vol 64, pp 109-143 Disponible en: www.utdallas.edu/~loizou/cimplants/chap_loizou_review2006.pdf [consultado el 2 de Abril de 2008]

Philipos C. Loizou, Arthur Lobo and Yi Hu. (2005). “Subspace algorithms for noise reduction in cochlear implants” J Acoust Soc Am. 2005 November; 118(5): 2791–2793. Philipos C. Loizou, Michael Dorman, Jeanette Fitzke (2000). “The effect of reduced dynamic range

on speech understanding: Implications for patients with cochlear implants” REVISED, Disponible en: www.utdallas.edu/~loizou/ [consultado el 2 de Abril de 2008]

Philipos C. Loizou, Michael Dorman, Zhemin Tu (1999). “On the number of channels needed to understand speech” PACs numbers: 43.71.Es, 43.71.Ky, Disponible en:

http://www.utdallas.edu/~loizou/cimplants/cdemos.htm [consultado el 3de Abril de 2008]

R. de Cordoba/J.M. Pardo (2003). “Ingeniería Neurosensorial” V.1.3, 2003, Disponible en: www.die.upm.es/cursos/insn/SistemaAuditivo.pdf [consultado el 19 de Mayo de 2008]

R. J. M. van Hoesel and G. M. Clank (1994). “Evaluation of a portable two-microphone adaptive beamforming speech processor with cochlear implant patients” Disponible en: http://scitation.aip.org [consultado el 12 de Abril de 2008]

Roberto Díaz Amador, 2007. “Conversión de Texto a Voz para Implante Coclear” trabajo de diploma, FIE.

Sundarrajan Rangachari, Philipos C. Loizou (2006). “A noise-estimation algorithm for highly non- stationary environments” Speech Communication 48 (2006) 220–231.

doi:10.1016/j.specom.2005.08.005