{"id":201,"date":"2024-09-25T13:02:22","date_gmt":"2024-09-25T13:02:22","guid":{"rendered":"https:\/\/aholab.ehu.eus\/deeprestore\/?page_id=201"},"modified":"2024-09-25T15:42:16","modified_gmt":"2024-09-25T15:42:16","slug":"resumen-de-la-propuesta","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/aholab.ehu.eus\/deeprestore\/resumen-de-la-propuesta\/","title":{"rendered":"Resumen de la propuesta"},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=\u00bb1&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_row column_structure=\u00bb3_5,2_5&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb hover_enabled=\u00bb0&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb make_equal=\u00bbon\u00bb sticky_enabled=\u00bb0&#8243;][et_pb_column type=\u00bb3_5&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_blurb title=\u00bb@ET-DC@eyJkeW5hbWljIjp0cnVlLCJjb250ZW50IjoicG9zdF90aXRsZSIsInNldHRpbmdzIjp7ImJlZm9yZSI6IiIsImFmdGVyIjoiIn19@\u00bb image=\u00bbhttps:\/\/aholab.ehu.eus\/deeprestore\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/DEEP-RESTORE-favicon.webp\u00bb icon_placement=\u00bbleft\u00bb content_max_width=\u00bb100%\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.0&#8243; _dynamic_attributes=\u00bbtitle\u00bb _module_preset=\u00bbdefault\u00bb header_font_size=\u00bb30px\u00bb animation=\u00bboff\u00bb border_width_bottom=\u00bb1px\u00bb border_color_bottom=\u00bbgcid-primary-color\u00bb global_colors_info=\u00bb{%22gcid-primary-color%22:%91%22border_color_bottom%22%93}\u00bb][\/et_pb_blurb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]DeepRESTORE tiene como objetivo investigar el uso de las interfaces de voz silenciosa para restaurar la comunicaci\u00f3n en personas que han sido privadas de la capacidad de hablar. Las interfaces de voz silenciosa son dispositivos que capturan se\u00f1ales biol\u00f3gicas no ac\u00fasticas generadas durante el proceso de producci\u00f3n de voz y las utilizan para predecir el mensaje deseado. Si bien las interfaces SSI se han investigado principalmente en el contexto del reconocimiento de voz (Silent-Speech-to-Text), este proyecto investigar\u00e1 tambi\u00e9n sobre las de t\u00e9cnicas de s\u00edntesis de voz directa, generando as\u00ed directamente la forma de onda de voz correspondiente a su salida.<\/p>\n<p>Dos son las se\u00f1ales biol\u00f3gicas principales que se investigar\u00e1n en este proyecto. En el subproyecto 1, se capturar\u00e1n y procesar\u00e1n las se\u00f1ales electromiogr\u00e1ficas producidas por el aparato de producci\u00f3n del habla junto con v\u00eddeos de los movimientos faciales. El subproyecto 2 abordar\u00e1 el campo muy novedoso de las interfaces cerebro-ordenador utilizando las se\u00f1ales cerebrales obtenidas mediante electroencefalograf\u00eda (tanto intracraneal como no invasiva). De todo el espectro de trastornos del habla que pueden afectar a la voz de una persona, DeepRESTORE abordar\u00e1 dos condiciones, siendo cada una el objetivo de un subproyecto particular:<\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"color: #209FC2;\"><strong>Pacientes con laringectom\u00eda total (SP1)<\/strong>,<\/span> cuyo tracto vocal superior (es decir, boca, lengua, labios, etc.) est\u00e1 intacto, pero no pueden hablar normalmente porque toda su laringe (un \u00f3rgano esencial para la producci\u00f3n de sonido) ha sido extirpada quir\u00fargicamente como tratamiento para el c\u00e1ncer de laringe. Estas personas a\u00fan conservan el control sobre los articuladores del habla y, por lo tanto, los datos del habla silenciosos que reflejan los movimientos de los articuladores se pueden capturar utilizando EMG por ejemplo.<\/li>\n<li><span style=\"color: #209FC2;\"><strong>Enfermedades neurodegenerativas y otras lesiones traum\u00e1ticas (SP2)<\/strong><\/span> que pueden dejar a un individuo paralizado y, posiblemente, incapaz de hablar. Para muchas de estas personas, su \u00fanico medio de comunicaci\u00f3n es a trav\u00e9s de movimientos oculares limitados y parpadeo; sin embargo, para aquellos con s\u00edndrome de enclaustramiento total, incluso este tipo de comunicaci\u00f3n puede no ser posible. Un sistema de comunicaci\u00f3n basado en SSI podr\u00eda proporcionarles una forma m\u00e1s efectiva y eficiente de comunicarse sin la necesidad de que un cuidador inicie una conversaci\u00f3n o hable por ellos. Tal tecnolog\u00eda, por tanto, podr\u00eda mejorar dram\u00e1ticamente la vida de estas personas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>DeepRESTORE ser\u00e1 llevado a cabo por dos grupos de investigaci\u00f3n ubicados en Espa\u00f1a con una fuerte colaboraci\u00f3n de investigadores externos. Este proyecto supone la continuaci\u00f3n de la colaboraci\u00f3n desarrollada en el marco del proyecto coordinado ReSSInt, dedicado a la investigaci\u00f3n de voz silenciosa. El grupo Aholab de la UPV\/EHU ha demostrado su experiencia en el campo del procesamiento de se\u00f1ales y la s\u00edntesis de voz. El grupo de la UGR est\u00e1 dirigido por un con una consolidada experiencia investigadora en el campo de las interfaces de voz silenciosa. Ambos grupos contar\u00e1n con el respaldo de investigadores especializados en el \u00e1rea a nivel internacional.[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00bb2_5&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_padding=\u00bb|||10px|false|false\u00bb border_width_left=\u00bb1px\u00bb border_color_left=\u00bb#dbdbdb\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/aholab.ehu.eus\/deeprestore\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/N002.webp\u00bb title_text=\u00bbN002&#8243; _builder_version=\u00bb4.27.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_image][ba_dual_button btn_alignment=\u00bbcenter\u00bb btn_a_text=\u00bbSubproyecto 1 (SP1)\u00bb btn_a_link=\u00bb@ET-DC@eyJkeW5hbWljIjp0cnVlLCJjb250ZW50IjoicG9zdF9saW5rX3VybF9wYWdlIiwic2V0dGluZ3MiOnsicG9zdF9pZCI6IjIwNiJ9fQ==@\u00bb btn_b_text=\u00bbSubproyecto 2 (SP2)\u00bb btn_b_link=\u00bb@ET-DC@eyJkeW5hbWljIjp0cnVlLCJjb250ZW50IjoicG9zdF9saW5rX3VybF9wYWdlIiwic2V0dGluZ3MiOnsicG9zdF9pZCI6IjIwNyJ9fQ==@\u00bb connector_type=\u00bbicon\u00bb connector_icon=\u00bb&#x24;||divi||400&#8243; button_gap=\u00bb10px\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.0&#8243; _dynamic_attributes=\u00bbbtn_a_link,btn_b_link\u00bb _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_btn_a=\u00bbon\u00bb btn_a_text_size=\u00bb1rem\u00bb btn_a_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb btn_a_bg_color=\u00bb#209fc2&#8243; btn_a_border_width=\u00bb1px\u00bb btn_a_border_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb btn_a_border_radius=\u00bb9px\u00bb btn_a_icon=\u00bb&#x24;||divi||400&#8243; custom_btn_b=\u00bbon\u00bb btn_b_text_size=\u00bb1rem\u00bb btn_b_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb btn_b_bg_color=\u00bbgcid-secondary-color\u00bb btn_b_border_width=\u00bb1px\u00bb btn_b_border_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb btn_b_border_radius=\u00bb12px\u00bb btn_b_use_icon=\u00bboff\u00bb global_module=\u00bb253&#8243; global_colors_info=\u00bb{%22gcid-secondary-color%22:%91%22btn_b_bg_color%22%93}\u00bb][\/ba_dual_button][et_pb_blurb title=\u00bb\u00daltimas publicaciones\u00bb image=\u00bbhttps:\/\/aholab.ehu.eus\/deeprestore\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/DEEP-RESTORE-favicon.webp\u00bb icon_placement=\u00bbleft\u00bb content_max_width=\u00bb100%\u00bb _builder_version=\u00bb4.26.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb header_text_color=\u00bbgcid-secondary-color\u00bb body_text_color=\u00bbgcid-secondary-color\u00bb width=\u00bb100%\u00bb animation=\u00bboff\u00bb custom_css_blurb_title=\u00bbmargin-top: 5px;||margin-left: -10px;\u00bb border_width_bottom=\u00bb1px\u00bb border_color_bottom=\u00bbgcid-primary-color\u00bb global_colors_info=\u00bb{%22gcid-secondary-color%22:%91%22body_text_color%22,%22header_text_color%22%93,%22gcid-primary-color%22:%91%22border_color_bottom%22%93}\u00bb][\/et_pb_blurb][ba_post_list posts_number=\u00bb4&#8243; excerpt_length=\u00bb100&#8243; item_spacing=\u00bb30px\u00bb item_padding=\u00bb0px|0px|30px|0px|false|false\u00bb image_spacing=\u00bb23px\u00bb meta_spacing=\u00bb5px\u00bb excerpt_spacing=\u00bb10px\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.0&#8243; _module_preset=\u00bbdefault\u00bb title_font=\u00bb|700|||||||\u00bb title_text_color=\u00bbgcid-secondary-color\u00bb title_font_size=\u00bb1.2rem\u00bb content_text_color=\u00bb#354559&#8243; content_font_size=\u00bb1rem\u00bb meta_font=\u00bb|700|||||||\u00bb meta_text_color=\u00bb#354559&#8243; meta_font_size=\u00bb1rem\u00bb border_radii_image=\u00bbon|3px|3px|3px|3px\u00bb border_width_bottom_post=\u00bb1px\u00bb border_color_bottom_post=\u00bb#e2e5ed\u00bb global_colors_info=\u00bb{%22gcid-secondary-color%22:%91%22title_text_color%22%93}\u00bb][\/ba_post_list][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepRESTORE tiene como objetivo investigar el uso de las interfaces de voz silenciosa para restaurar la comunicaci\u00f3n en personas que han sido privadas de la capacidad de hablar. 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