El proyecto "Aplicativo Móvil Basado en Deep Learning para la Valoración del Riesgo de Depresión" emplea redes neuronales convolucionales (CNN) para analizar grabaciones de voz y evaluar el riesgo de depresión. Los datos provienen del conjunto DAIC-WOZ, que incluye grabaciones de entrevistas clínicas. Se utilizaron técnicas avanzadas de preprocesamiento de datos como el filtrado de ruido y la normalización para mejorar la calidad de las características de audio. El modelo de CNN propuesto se entrenó en Google Colab con GPU y se evaluó mediante métricas de precisión, exactitud, sensibilidad y puntuación F1. Los resultados muestran una precisión del 66.67%, superando el promedio de estudios previos (64.48%). Sin embargo, la exactitud y la sensibilidad fueron menores en comparación con otros estudios, indicando dificultades para identificar correctamente los casos positivos d...