Sistema inteligente para diagnóstico de patologias na laringe utilizando máquinas de vetor de suporte

AUTOR(ES)

Náthalee Cavalcanti de Almeida

DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

A voz humana é uma importante ferramenta de comunicação e qualquer funcionamento inadequado da voz pode ter profundas implicações na vida social e profissional de um indivíduo. Técnicas de processamento digital de sinais têm sido utilizadas através da análise acústica de desordens vocais provocadas por patologias na laringe, devido à sua simplicidade e natureza não-invasiva. Este trabalho trata da análise acústica de sinais de vozes afetadas por patologias na laringe, especificamente, edemas e nódulos nas pregas vocais. A proposta deste trabalho é desenvolver um sistema de classificação de vozes para auxiliar no pré-diagnóstico de patologias na laringe, bem como no acompanhamento de tratamentos farmacológicos e pós-cirúrgicos. Os coeficientes de Predição Linear (LPC), Coeficientes Cepstrais de Freqüência Mel (MFCC) e os coeficientes obtidos através da Transformada Wavelet Packet (WPT) são aplicados para extração de características relevantes do sinal de voz. É utilizada para a tarefa de classificação Máquina de Vetor de Suporte (SVM), a qual tem como objetivo construir hiperplanos ótimos que maximizem a margem de separação entre as classes envolvidas. O hiperplano gerado é determinado pelos vetores de suporte, que são subconjuntos de pontos dessas classes. De acordo com o banco de dados utilizado neste trabalho, os resultados apresentaram um bom desempenho, com taxa de acerto de 98,46% para classificação de vozes normais e patológicas em geral, e 98,75% na classificação de patologias entre si: edemas e nódulos

ASSUNTO(S)

patologias na voz análise acústica extração de características transformada wavelet packet, máquinas de vetor de suporte engenharia eletrica vocal pathologies acoustic analysis feature extraction wavelet opacket transform support vector machines

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