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Ottaviano, ManuelAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Artículo

Smartphone Application for the Analysis of Prosodic Features in Running Speech with a Focus on Bipolar Disorders: System Performance Evaluation and Case Study

Publicado en: SENSORS. 15 (11): 28070-28087 - 2015-11-06 15(11), DOI: 10.3390/s151128070

Autores:

Guidi, A; Salvi, S; Ottaviano, M; Gentili, C; Bertschy, G; de Rossi, D; Scilingo, EP; Vanello, N
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Afiliaciones

Univ Padua, Dept Gen Psychol, I-35131 Padua, Italy - Autor o Coautor
Univ Pisa, Dept Surg Med Mol Pathol & Crit Care, I-56126 Pisa, Italy - Autor o Coautor
Univ Pisa, Dipartimento Ingn Informaz, I-56122 Pisa, Italy - Autor o Coautor
Univ Pisa, Res Ctr E Piaggio, I-56122 Pisa, Italy - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Life Supporting Technol, E-28040 Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Strasbourg, Strasbourg Univ Hosp, Dept Psychiat & Mental Hlth, Translat Med Federat,INSERM U1114, F-67000 Strasbourg, France - Autor o Coautor
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Resumen

Bipolar disorder is one of the most common mood disorders characterized by large and invalidating mood swings. Several projects focus on the development of decision support systems that monitor and advise patients, as well as clinicians. Voice monitoring and speech signal analysis can be exploited to reach this goal. In this study, an Android application was designed for analyzing running speech using a smartphone device. The application can record audio samples and estimate speech fundamental frequency, F-0, and its changes. F-0-related features are estimated locally on the smartphone, with some advantages with respect to remote processing approaches in terms of privacy protection and reduced upload costs. The raw features can be sent to a central server and further processed. The quality of the audio recordings, algorithm reliability and performance of the overall system were evaluated in terms of voiced segment detection and features estimation. The results demonstrate that mean F-0 from each voiced segment can be reliably estimated, thus describing prosodic features across the speech sample. Instead, features related to F-0 variability within each voiced segment performed poorly. A case study performed on a bipolar patient is presented.
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Palabras clave

bipolar disordersfundamental frequencypitch strengthsmartphone applicationvoice monitoring systemAdultBipolar disorderBipolar disordersClinical depressionFemaleFundamental frequencyHumansMaleMental-healthMobile applicationsMonitoring, physiologicMusicPilot projectsPitch strengthRiskSmartphoneSmartphone applicationSpectrumSpeechVoiceVoice monitoring systemVoice segmentation

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista SENSORS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2015, se encontraba en la posición 16/27, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Electrochemistry.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.34. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.12 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-27, el siguiente número de citas:

  • WoS: 38
  • Scopus: 41
  • Europe PMC: 15
  • Google Scholar: 53
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-27:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 144.

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 2 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/87211/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 140
  • Descargas: 22
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: France; Italy.

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Reconocimientos ligados al ítem

This study is part of the European project PSYCHE (Personalised monitoring Systems for Care in mental HEalth) funded by the FP7-ICT Framework Programme, Grant Agreement No. 247777. The authors are grateful to Laura Maley for kindly revisiting the manuscript.
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