Detecção e caracterização computacional de vozes afetadas patologicamente

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rosa, Thales Cândido
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/238903
Resumo: Atualmente, a detecção precoce de patologias na voz é importante e necessária, pois pode ser decisiva no sucesso do tratamento e recuperação de pacientes com tais patologias. Dessa forma, este trabalho busca construir um modelo computacional de detecção não-invasiva de vozes afetadas pelas patologias laringite, paralisia das cordas vocais e disfonia orgânica utilizando algoritmos de aprendizado de máquina a fim de detectar e caracterizar tais patologias com o auxílio de uma base de dados contendo gravações de vozes patológicas e normais. Foram realizados testes com 1308 gravações provenientes da Saarbrüecken Voice Database que implicaram em uma acurácia de até 86,2%.
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spelling Detecção e caracterização computacional de vozes afetadas patologicamenteComputational portrayal and detection of pathologically affected voicesProcessamento de sinaisVozes afetadas patologicamenteAcústicaEscala MelEscala BarkSignal processingPathologically affected voicesAcousticsMel scaleBark scaleAtualmente, a detecção precoce de patologias na voz é importante e necessária, pois pode ser decisiva no sucesso do tratamento e recuperação de pacientes com tais patologias. Dessa forma, este trabalho busca construir um modelo computacional de detecção não-invasiva de vozes afetadas pelas patologias laringite, paralisia das cordas vocais e disfonia orgânica utilizando algoritmos de aprendizado de máquina a fim de detectar e caracterizar tais patologias com o auxílio de uma base de dados contendo gravações de vozes patológicas e normais. Foram realizados testes com 1308 gravações provenientes da Saarbrüecken Voice Database que implicaram em uma acurácia de até 86,2%.Nowadays, the early detection of voice pathologies is crucial and decisive on the successful patient treatment and recovery from such diseases. Nevertheless, this work aims to build a computational model for a non-invasive detection of voices affected by laryngitis, vocal cord paralysis and organic dysphonia with use of machine learning algorithms as well as voice databases containing healthy and pathological speech recordings. Tests were carried out using 1308 recordings from Saarbruecken Voice Database which resulted in an accuracy of up to 86.2%.Não recebi financiamentoUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Guido, Rodrigo Capobianco [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Rosa, Thales Cândido2023-01-23T18:52:26Z2023-01-23T18:52:26Z2023-01-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/238903porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-01-02T06:23:37Zoai:repositorio.unesp.br:11449/238903Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T21:57:40.311423Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
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