CLASSIFICA??O DE DESVIOS VOCAIS UTILIZANDO CARACTER?STICAS BASEADAS NO MODELO LINEAR DE PRODU??O DA FALA

• Autor(a) principal: COURAS, MARIA DE F?TIMA KALLYNNA BEZERRA
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do IFPB
• Texto Completo: http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/287
• topic: Processamento de Sinais de Voz; Modelo Linear de Produ??o da Fala; Desvios vocais; Redes Neurais

A avalia??o perceptivo-auditiva tem papel fundamental na avalia??o da qualidade vocal. No entanto, por ser uma avalia??o subjetiva, est? sujeita a imprecis?es e varia??es, sendo necess?ria a utiliza??o de t?cnicas que tragam maior confiabilidade aos resultados. A an?lise ac?stica surge como uma ferramenta que proporciona a avalia??o da qualidade vocal de forma objetiva. Neste trabalho, s?o empregadas t?cnicas de processamento digital de sinais, baseadas no modelo linear de produ??o da fala, para analisar a qualidade vocal. ? avaliado o desempenho de medidas tradicionalmente empregadas na an?lise ac?stica, tais como frequ?ncia fundamental, medidas de perturba??o (jitter e shimmer), GNE (Glottal to Noise Excitation Ratio) e frequ?ncias form?nticas. Tambem ? avaliado o potencial discriminativo dos coeficientes da an?lise de predi??o linear (Linear Predictive Coding- LPC), coeficientes cepstrais e mel-cepstrais na classifica??o de desvios vocais (rugosidade, soprosidade e tens?o). Com o aux?lio de um classificador, baseado em redes neurais artificiais MLP (Multilayer Perceptron), ? realizada a classifica??o dos sinais utilizando as medidas extra?das individualmente e de forma combinada. Foram obtidas taxas de classifica??o de 86% na discrimina??o entre vozes soprosas e vozes saud?veis.