
Evaluación de un sistema de clasificación de riesgo suicida por voz con detección automática de vocales. - Diseño y evaluación de un sistema automático basado en machine learning y análisis de voz.
- Implementación de redes neuronales (MLP) con una precisión del 75% en clasificación de riesgo.
- Colaboración interdisciplinaria con profesionales de salud y fonoaudiología.
Modelo psicoacústico para la detección de riesgo suicida
- Análisis estadístico y entrenamiento de modelos SVM para clasificación de datos acústicos.
- Desarrollo de scripts en Python para procesamiento y visualización de datos.
Estudio de viabilidad de software de control para impresora 3D de concreto
- Diseño y prueba de firmware en Arduino Mega para control de motores NEMA 23.
- Evaluación de software abierto (Marlin, Repetier, Pintrum) para automatización de impresión 3D.
- Programación: Python, C, C++, MATLAB
- Machine Learning: SVM, Redes Neuronales, PCA, Scikit-learn
- Procesamiento de Señales: MFCC, análisis acústico, detección automática de voz
- Electrónica y Control: Arduino, NEMA 23, drivers TB6600, sistemas mecatrónicos
- Software y Herramientas: Praat, Repetier, Marlin, Power BI, Excel avanzado