2026-04-27T21:43:56Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/630922023-11-20T20:01:48Zcom_10324_38col_10324_852
Sánchez Prieto, Alberto
2023-11-20T08:08:59Z
2023-11-20T08:08:59Z
2023
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63092
En este TFG se aborda el problema de la detección de tos mediante el uso de técnicas de deep
learning. En particular, se propone el uso de algoritmos adaptativos para intentar solventar
uno de los grandes problemas que tienen los detectores de tos; la falta de adaptación cuando
se enfrentan a muestras de poblaciones con las que no han sido entrenados. Se analizarán
los desafíos específicos que enfrenta la detección de tos y se expondrán diversas técnicas de
aprendizaje adaptativo y online que pueden ser útiles para abordar estas limitaciones. Este
trabajo tiene como objetivo contribuir a mejorar la detección de tos en diferentes contextos
clínicos y de investigación.
This Bachelor’s thesis addresses the problem of cough detection through the use of deep learning
techniques. In particular, adaptive algorithms are proposed to attempt to solve one of the
major issues faced by cough detectors; the lack of adaptation when faced with samples from
populations they have not been trained on. Specific challenges in cough detection will be
analyzed, and various adaptive an online learning techniques that may be useful in addressing these limitations will be presented. The aim of this work is to contribute to improving cough
detection in different clinical and research contexts.
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Estudio de algoritmos de aprendizaje dinámico y online para aprendizaje profundo aplicado a la detección de tos en pacientes respiratorios
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis