Ciencia

Cada afirmación técnica, con la fuerza de evidencia que realmente tiene

Organizamos la bibliografía por pilar tecnológico. Donde la ciencia es sólida, mostramos el estudio y la cifra exacta. Donde es un marco propietario, lo decimos sin rodeos.

Explorador de evidencia

Evidencia fuerte

Depresión y retardo psicomotor

Voz menos variable en F0, más pausas y habla más lenta en cuadros depresivos — replicado en múltiples estudios independientes.

Zhao, Q. et al. (2022). Vocal Acoustic Features as Potential Biomarkers for Identifying/Diagnosing Depression: A Cross-Sectional Study. Frontiers in Psychiatry. 71 pacientes deprimidos, 62 controles. MFCC7 predictivo del PHQ-9 (β=0,90, p=0,01); MFCC9 correlacionado con la ansiedad somática HAMD (r=−0,34, β=−0,45, p=0,049); precisión discriminante del 89,66%. DOI 10.3389/fpsyt.2022.815678 — texto completo verificado directamente en la fuente.
Taguchi, T. et al. (2018). Major depressive disorder discrimination using vocal acoustic features. Journal of Affective Disorders. El MFCC2 discrimina el trastorno depresivo mayor con 77,8% de sensibilidad / 86,1% de especificidad. DOI 10.1016/j.jad.2017.08.038
Quatieri, T. & Malyska, N. (2012). Vocal-Source Biomarkers for Depression: A Link to Psychomotor Activity. Interspeech. DOI 10.21437/interspeech.2012-311

Reserva de rigor: los mismos patrones (F0 reducida, prosodia aplanada) también aparecen en la enfermedad de Parkinson, la degeneración frontotemporal, la ELA y la esquizofrenia. No es un marcador específico de la depresión sola — es una señal transdiagnóstica de enlentecimiento neuromotor, y la tratamos como tal.

Evidencia fuerte

MFCC y derivadas temporales (Δ, ΔΔ)

Los coeficientes cepstrales estáticos y sus derivadas capturan una dinámica temporal relevante para el estado afectivo y la coordinación articulatoria.

Williamson, J. et al. (2013). Vocal biomarkers of depression based on motor incoordination. Proc. 3rd ACM AVEC Workshop. DOI 10.1145/2512530.2512531
Davis, S. & Mermelstein, P. (1980). Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences. IEEE Trans. ASSP. — fundamento conceptual de los MFCC, citado directamente en el motor de FROID.

Reserva: las derivadas no siempre superan al MFCC estático — depende de la tarea y del clasificador.

Evidencia emergente

Prosodia en la manía y la bipolaridad

La F0 dinámica y la velocidad del habla varían con el estado de ánimo, pero con alta variabilidad intra- e interindividual.

Guidi, A. et al. (2015). Automatic analysis of speech F0 contour for the characterization of mood changes in bipolar patients. Biomedical Signal Processing and Control. DOI 10.1016/j.bspc.2014.10.011
Anmella, G. et al. (2024). Automated Speech Analysis in Bipolar Disorder: The CALIBER Study Protocol and Preliminary Results. Journal of Clinical Medicine. Resultados preliminares/de protocolo. DOI 10.3390/jcm13174997

Honestidad científica: Pal et al. (2025), Annals of Indian Psychiatry, no encontraron diferencias significativas en F0, intensidad, jitter o shimmer entre manía, depresión y eutimia (DOI 10.4103/aip.aip_221_24). Incluimos este resultado contrario a propósito.

Infraestructura sólida Disimulación: cuestionada

Dinámica facial (FACS + modelos de Márkov)

El modelado onset/apex/offset de las Unidades de Acción con HMM/HSMM es una metodología madura en visión por computadora.

Valstar, M. & Pantic, M. (2012). Fully Automatic Recognition of the Temporal Phases of Facial Actions. IEEE TSMC-B. DOI 10.1109/tsmcb.2011.2163710
Hamm, J. et al. (2011). Automated Facial Action Coding System for dynamic analysis of facial expressions in neuropsychiatric disorders. Journal of Neuroscience Methods, 200(2), 237–256.
Kawulok, M. et al. (2021). Dynamics of facial actions for assessing smile genuineness. PLoS ONE. DOI 10.1371/journal.pone.0244647

Reserva importante: la hipótesis clásica de la «sonrisa de Duchenne» (AU6+AU12 = sonrisa genuina) es cuestionada por investigaciones recientes, que encontraron que la AU6 se correlaciona con la intensidad de la sonrisa, no con la autenticidad emocional. FROID utiliza esta configuración como un factor más entre varios, no como un detector aislado de disimulación.

Evidencia débil

Microtemblor vocal (5–12 Hz) y activación autónoma

Existe literatura real sobre el microtemblor vocal fisiológico y sobre la reacción de F0/jitter/shimmer al estrés en general.

Schoentgen, J. (2002). Modulation frequency and modulation level owing to vocal microtremor. Journal of the Acoustical Society of America. DOI 10.1121/1.1492820 — caracteriza el microtemblor en voces normales/disfónicas; no establece el vínculo autónomo/psiquiátrico específico que FROID monitorea.
De Lacerda Veiga, D. et al. (2025). The Fundamental Frequency of Voice as a Potential Stress Biomarker: A Systematic Review and Meta-Analysis. Stress and Health. Alta heterogeneidad, evidencia insuficiente para uso clínico aislado. DOI 10.1002/smi.70112

Este es el pilar más experimental del sistema — tratamos los índices subharmonic_energy_5_12hz como una señal exploratoria, no como un biomarcador validado.

Sin base científica publicada Marco propietario

Las 12 Zonas de Percepción

La física subyacente (densidad espectral de potencia vía FFT) es real. La asociación de rangos específicos de Hz a dicotomías emocionales no tiene ninguna fuente revisada por pares — sigue el patrón de las frecuencias solfeggio/chakras, y su origen real es la tecnología comercial de biofeedback vocal.

Lo comunicamos explícitamente como una heurística de producto de FROID — nunca como neurociencia validada.

Metodología de verificación

Cómo llegamos a esta bibliografía

Cada cita de esta página fue verificada de forma independiente — DOI resuelto, y en el caso del estudio ancla (Zhao et al., 2022), el texto completo fue leído en la fuente original para confirmar que las cifras coinciden exactamente con lo que cita FROID.