La adquisición de sonidos del pulmón (LS) y del corazón (HS) mediante el estetoscopio contiene elementos ajenos externos e internos, la situación es similar en el análisis, procesamiento o reconocimiento de los sonidos del corazón. La auscultación de eventos cardiopulmonares ayuda a determinar si un paciente es saludable o si hay alguna enfermedad, pero el oído humano tiene limitaciones. Aquí se propone una etapa de reducción de HS en señales LS orientada a la localización de componentes de HS, además del procesamiento simultáneo de señales HS y LS. En HS se utiliza la transformada de Hilbert para la detección de los puntos extremos; en LS la detección de actividad de voz (VAD) y el cálculo de umbrales de algunas componentes de vectores acústicos de Coeficientes Cepstrales en Frecuencia Mel (MFCC), son de utilidad en la detección y localización de eventos. Los ciclos de inspiración y espiración son diferenciados por medio de la sexta componente de MFCC. Con el propósito de evaluar la eficiencia de esta aproximación, se proponen Modelos Ocultos de Markov con Modelos Mezclados Gaussianos (HMM-GMM).
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