Avalia??o da transformada de hilbert-huang na detec??o de desvios vocais

• Autor(a) principal: Abreu, Samuel Ribeiro
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do IFPB
• Texto Completo: http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/898
• topic: Processamento digital de sinais; An?lise em tempo-frequ?ncia; Transformada de hilbert-huang; An?lise ac?stica; Desvios vocais; An?lise de sinais

O dist?rbio vocal ? identificado por qualquer dificuldade ou altera??o na emiss?o vocal que dificulta a produ??o natural de voz, n?o cumprindo a transmiss?o da mensagem verbal e/ou emocional. Tais dist?rbios podem influenciar negativamente na qualidade de vida de um indiv?duo, podendo limitar a comunica??o no trabalho, como em outros aspectos sociais. O diagn?stico de uma altera??o vocal ? um processo que precisa combinar diversas t?cnicas de avalia??o e an?lise. As t?cnicas de an?lise de sinais em tempo-frequ?ncia s?o apropriadas para estudar os sinais biom?dicos, como a voz, pois s?o sinais que se caracterizam por apresentar conte?do relevante tanto no dom?nio do tempo quanto da frequ?ncia. Um m?todo para an?lise de sinais n?o lineares e n?o estacion?rios ? a transformada de Hilbert-Huang. Este estudo objetivou avaliar a aplicabilidade da transformada de Hilbert-Huang na detec??o de desvios vocais. Foram considerados dois estudos de caso para a aplica??o da transformada de Hilbert-Huang: 1) An?lise ac?stica de sinais de vozes saud?veis e desviadas (rugosidade, soprosidade e tens?o); e 2) An?lise ac?stica do grau de dist?rbios. A base de dados foi cedida pelo Laborat?rio Integrado de Estudos da Voz, do Departamento de Fonoaudiologia da Universidade Federal da Para?ba, da qual foram selecionados 116 sinais de voz de pessoas do sexo masculino e feminino com idade superior a 18 anos e inferior a 65 anos. Como etapas do processo, foram realizadas extra??o de caracter?sticas por meio da transformada de Hilbert-Huang; a avalia??o do potencial discriminativo por meio de an?lises estat?sticas atrav?s de testes de hip?teses; classifica??o dos sinais usando um classificador Multilayer Perceptron (MLP) com o algoritmo de aprendizado supervisionado do gradiente conjugado escalonado. Foi avaliado o desempenho do sistema de classifica??o e verificou-se que a caracter?stica individual com maior potencial discriminativo foi a amplitude instant?nea ponderada pela frequ?ncia instant?nea, extra?da na quinta fun??o intr?nseca de modo, discriminando vozes normais e desviadas, com acur?cia de 92,67% 4,52%. Quando as caracter?sticas foram combinadas, atingiu-se uma acur?cia de 100%, na discrimina??o entre os sinais de vozes normais e com desvio soprosidade e entre sinais de vozes normais e com desvio rugosidade. Diante dos resultados obtidos, sugere-se o uso da transformada de Hilbert-Huang por parte dos profissionais e pesquisadores na ?rea de voz, uma vez que por meio desta ? poss?vel auxiliar no processo de an?lise, classifica??o e tomada de decis?o cl?nica no diagn?stico e no tratamento de pacientes com dist?rbios vocais.