본 발명 의 일부 실시 예의 한 측면 은 시간 이 지남 에 따라 음성 으로부터 관련 정보 를 전달 하 는 특정 파라미터 의 변형 ( variations of specific parameters that carry relevant information from the voice over time ) 을 찾 아서 심장 상태 를 추정 하 는 것 에 관한 것 이 다 . 예 를 들 어 , 시간 이 지남 에 따라 음성 특징 을 분석 하 고 음성 특징 의 값 의 주기성 ( periodicity of the values of the voice features ) 을 계산 한다 . 일부 실시 예 에서 , 음성 특징 은 유성 샘플 ( voiced sample ) , 선택 적 으로 , 자발 적 스피치 로부터 추출 된다 . 일부 실시 예 에서 , 음성 특징 들 은 , 예 를 들 어 가중 스펙트럼 ( weighted spectrum ) , 및 / 또는 선형 예측 계수 ( Linear Predictive Coefficient ( LPC ) ) 및 / 또는 LPC 기반 스펙트럼 ( LPC based spectrum ) , 및 / 또는 멜 주파수 Cepstral 계수 ( Mel Frequency Cepstral Coefficients ( MFCC ) ) , 및 / 또는 기본 주파수 ( fundamental frequency ( pitch ) ) 를 및 / 또는 에너지 ( energy ) , 및 / 또는 제 로 크로싱 ( zero crossing ) 및 / 또는 포먼 트 ( formants ) , 및 / 또는 성문 펄스 ( glottal pulse ( vocal cord pulse ) ) , 및 / 또는 지터 ( jitter ) 및 / 또는 쉬머 ( shimmer ) , 및 / 또는 프랙탈 치수 ( fractal dimension ) , 및 / 또는 일관 성 ( coherence ) , 및 / 또는 웨이 블릿 분석 ( wavelet analysis ) , 또는 스피치 샘플 의 다른 수학 적 / 통계 적 표현 을 포함 한다 .