Modelagem de sinais de voz via PPM, aplicada ao reconhecimento de padrões vocais patológicos.

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: BARBOSA, Hildegard Paulino.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Patologias da fala - detecção; Predição por casamento parcial (PPM); Características acústicas; Processamento de sinais de voz; Doenças da voz e fala; Diagnóstico patologias vocais; Voz e tecnologia; Tecnologia e voz; Edema de Reinke; Análise de sinais de voz; Análise acústica de sinais de voz; Jitter; Shimmer; Análise estatística de sinais de voz; Computação e patologias da voz; Disfonia; Detecção de patologia por computador; Tratamento da voz; Diagnóstico vocal; Speech and speech disorders; Computing and voice pathologies; Detection of pathology by computer; Prediction by Partial Matching - PPM; Padrões vocais patológicos; Modelagem de sinais de voz; Modeling of voice signals; Ciência da Computação.; Otorrinolaringologia.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1343

A voz é o meio de comunicação mais utilizado pelo ser humano. Porém, o sistema fonador humano é suscetível a diversos tipos de patologias que podem prejudicar a produção da voz e, consequentemente, a comunicação. Alguns tipos de exames têm sido utilizados para detectar estas patologias. Porém, eles apresentam desvantagens referentes à acurácia e ao conforto do paciente durante a aplicação, que podem desestimular a busca por tratamento. Por essa razão, técnicas computacionais têm sido empregadas com o intuito de detectar de modo confortável e preciso a presença e o tipo de patologia apresentada pelo sistema fonador. No entanto, os resultados obtidos ainda não possibilitam sua aplicação nas clínicas, principalmente pelo fato de ainda ser considerado um número reduzido de patologias. Visando a contornar esse problema, esta pesquisa propõe uma abordagem fundamentada em um método ainda não utilizado neste contexto: a Predição por Casamento Parcial (Prediction by Partial Matching - PPM), concebida originalmente com fins à compressão de dados. O modelo criado e mantido a partir deste método é alimentado com características acústicas, temporais e estatísticas extraídas dos sinais de voz e permite sua classificação no que se refere à identificação da presença e do tipo de patologia a um baixo custo computacional (velocidade e recursos de armazenamento). Foram obtidos resultados satisfatórios no tocante à presença de patologias. Quanto à discriminação de patologias, os resultados sugerem um potencial do método, embora a sua aplicação ainda necessite de investigações mais aprofundadas