Voz Plena es una aplicación móvil desarrollada en Flutter que ayuda a pacientes con rehabilitación vocal mediante ejercicios interactivos de volumen, tono y respiración, asistidos por inteligencia artificial (IA).
La app analiza la voz del usuario en tiempo real, proporciona retroalimentación visual y registra su progreso en una base de datos local con proyección hacia un sistema conectado a la nube.
Ejercicios activos de voz
- Detección de volumen, tono y control respiratorio mediante el micrófono.
- Retroalimentación visual en tiempo real con animaciones dinámicas (colores verde, amarillo, rojo).
Entrenamiento guiado con IA
- Análisis de patrones vocales mediante un modelo TensorFlow Lite (
voice_analyzer.tflite). - Generación automática de puntajes y recomendaciones personalizadas.
Progreso del paciente
- Registro automático de cada sesión.
- Cálculo de promedios, mejores puntajes y evolución en el tiempo.
Módulo de cuentos interactivos
- Lecturas con efecto de máquina de escribir.
- Evaluación de tono y ritmo al finalizar cada cuento.
Configuración personalizable
- Modo oscuro/claro, idioma, y parámetros de entrenamiento.
- Guardado local (por ahora) con futura integración a base de datos remota.
La aplicación está desarrollada bajo el patrón MVCS (Model – View – Controller – Services).
lib/ ├── screens/ # Interfaces de usuario (Volumen, Tono, Respiración, Cuentos) ├── services/ # Lógica de negocio (IA, micrófono, progreso, registro) ├── utils/ # Colores, constantes, helpers └── main.dart # Punto de entrada
Lenguaje y framework:
- Flutter 3.x (Dart)
- TensorFlow Lite para IA local
- SQLite o archivos CSV para persistencia temporal
Actualmente la app opera de forma local, pero la estructura normalizada prevista para la versión conectada es la siguiente:
| Tabla | Propósito |
|---|---|
| users | Registro de usuarios y roles (admin, therapist, patient) |
| patients | Datos clínicos del paciente y relación con terapeuta |
| exercises | Catálogo de ejercicios disponibles |
| sessions | Registro de cada práctica realizada |
| progress | Avance general por paciente y tipo de ejercicio |
| ai_analysis | Resultados del modelo IA por sesión |
| stories | Cuentos o lecturas para ejercicios de pronunciación |
| Módulo | Estado | Descripción |
|---|---|---|
| Volumen | Completado | Mide la potencia vocal y proporciona feedback visual |
| Tono | Completado | Analiza la frecuencia fundamental (Hz) y estabilidad tonal |
| Respiración | Completado | Evalúa ritmo y control respiratorio |
| Cuentos | Completado | Lecturas interactivas con IA y registro de avance |
| Configuración | Parcial | Ajustes de idioma y visualización (efecto al reiniciar) |
| Progreso | Parcial | Calcula métricas de avance (pendiente de visualización gráfica) |
La base de datos actual funciona en local (CSV / SQLite), pero la estructura anterior servirá para la conexión remota en la versión final.
| Categoría | Herramientas |
|---|---|
| Frontend | Flutter, Dart |
| Backend / IA | TensorFlow Lite |
| Almacenamiento local | CSV, SQLite/Firebase (en progreso) |
| Control de versiones | Git, GitHub |
| Diseño | Figma, Lucidchart (ERD, flujo UI) |
| Fase | Actividades | Fecha estimada |
|---|---|---|
| Integración BD remota | Conexión con Firebase | 1 semanas |
| Configuración en tiempo real | Aplicación inmediata de cambios de tema/idioma | 3 días |
| Login | Registro y acceso de usuarios | 1 semana |
| Entrega final | Versión estable y apk funcional | Próxima entrega |
Kevin Rojas – Desarrollador Fullstack y autor del proyecto
kevin.rojas18@tectijuana.edu.mx
karg.1999@gmail.com
© 2025 — Instituto Tecnológico de Tijuana.
Proyecto desarrollado como parte del curso de Inteligencia Artificial – Voz Plena: Rehabilitación Vocal con IA.