Estudo de técnicas para classificação de vozes afetadas por patologias.

• Autor(a) principal: MARINUS, João Vilian de Moraes Lima.
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1483
• topic: Patologias da fala - detecção; Doenças da voz e fala; Classificação de vozes; Diagnóstico patologias vocais; Diagnóstico de doenças da voz; Voz e tecnologia; Vozes patológicas; Processamento de sinais de voz; Processamento digital de sinais de voz; Redes Neurais MLP; Quantização vetorial; Modelo de misturas de Gausianas; Speech and speech disorders; Diagnosis of vocal pathologies; Digital processing of voice signals; Saúde vocal; Fisiologia da voz; Ciência da Computação.

Nos últimos anos, várias pesquisas na área de processamento digital de voz estão sendo feitas, no sentido de criar técnicas que auxiliem o diagnóstico preciso por um especialista de patologias do trato vocal de maneira não invasiva, fazendo com que o paciente se sinta confortável na hora do exame. Este trabalho trata da investigação de técnicas para a classificação de vozes afetadas por patologias da laringe, em especial edema de Reinke, visando a construção de um sistema de apoio ao especialista. O sistema de auxílio ao diagnóstico de patologias da laringe, proposto nesta dissertação, é constituido de 3 etapas principais: pré-processamento do sinal de voz, extração de características e classificação. A etapa de pré-processamento consiste na aquisição do sinal de voz, na aplicação de um filtro de pré ênfase para a minimização dos efeitos da radiação dos lábios e da variação da área da glote, seguido da segmentação e janelamento do sinal. Também foi investigada a não utilização da pré-ênfase nessa etapa. Na fase de extração de características, são utilizados coeficientes obtidos a partir da análise por predição linear (coeficientes LPC), coeficientes cepstrais, coeficientes delta-cepstrais e um vetor de características combinando coeficientes LPC e coeficientes cepstrais. A etapa de classificação é dividida em duas partes: classificação entre voz normal e voz afetada por patologia, sem especificar qual patologia, e caso o sinal seja classificado como voz afetada por patologia, tem-se uma segunda parte, a qual é realizada a classificação entre voz afetada por edema de Reinke e voz afetada por outra patologia. Para as duas partes, foram testados 3 diferentes classificadores: Redes Neurais Multilayer Perceptron - MLP, Modelos de Misturas de Gaussianas e Quantização Vetorial. Para diferenciar entre voz normal e voz afetada por patologia, os melhores resultados foram obtidos utilizando Redes Neurais. Para diferenciar entre voz afetada por edema e voz afetada por outra patologia, os melhores resultados foram obtidos utilizando Quantização Vetorial. Em ambos os casos, os melhores resultados foram obtidos ao se utilizar coeficientes cepstrais e sem utilização da pré-ênfase.