Estudo de técnicas para classificação de vozes afetadas por patologias. - MARINUS, João Vilian de Moraes Lima. (2010)
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.