Submitted by Programa de P?s-Gradua??o Engenharia El?trica (ppgee@ifpb.edu.br) on 2018-04-17T17:04:37Z No. of bitstreams: 1 46- Anselmo de Vasconcelos Cavalcante - AN?LISE DOS EFEITOS DE CODECS DE ?UDIO NA AVALIA??O DE DESVIOS VOCAIS.pdf: 2426098 bytes, checksum: 4e9dc4ae38d3b0d367a6d38e535f9a00 (MD5) / Approved for entry into archive by Programa de P?s-Gradua??o Engenharia El?trica (ppgee@ifpb.edu.br) on 2018-04-17T17:05:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 46- Anselmo de Vasconcelos Cavalcante - AN?LISE DOS EFEITOS DE CODECS DE ?UDIO NA AVALIA??O DE DESVIOS VOCAIS.pdf: 2426098 bytes, checksum: 4e9dc4ae38d3b0d367a6d38e535f9a00 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-17T17:05:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 46- Anselmo de Vasconcelos Cavalcante - AN?LISE DOS EFEITOS DE CODECS DE ?UDIO NA AVALIA??O DE DESVIOS VOCAIS.pdf: 2426098 bytes, checksum: 4e9dc4ae38d3b0d367a6d38e535f9a00 (MD5) Previous issue date: 2018-03-19 / Este trabalho apresenta um estudo sobre as implica??es no uso de diferentes codecs de ?udio na an?lise perceptiva e ac?stica da voz. Um cen?rio de transmiss?o baseado em VoIP foi criado, empregando o Asterisk e o softphone Microsip, para auxiliar no diagn?stico de desvios vocais ? dist?ncia. Para este prop?sito, foram utilizados 36 sinais de vozes sintetizadas e 36 sinais de vozes reais, classificados como normais, com o desvio rugosidade e com o desvio soprosidade. Cada sinal foi submetido a seis transmiss?es, cada uma delas utilizando um codec espec?fico (G.711 Lei A, Speex32, GSM Full Rate, LPCM16, Opus24 e SILK16). Antes e ap?s cada transmiss?o, um especialista em voz realizou a classifica??o dos sinais quanto ao tipo de desvio e, com aux?lio do software VoxMetria, extraiu-se as medidas ac?sticas frequ?ncia fundamental, jitter, shimmer, GNE e desvio padr?o da frequ?ncia fundamental. Observou-se que, dentre os codecs analisados, o Opus24 foi aquele se mostrou o mais promissor para avalia??o da qualidade vocal, por ter sido o ?nico a apresentar taxa de acur?cia acima de 70%, tanto para os sinais sintetizados quanto para os sinais reais analisados. Este codec conseguiu manter os desvios vocais inalterados para avalia??o em mais de 85% dos sinais reais.

Submitted by Programa de P?s-Gradua??o Engenharia El?trica (ppgee@ifpb.edu.br) on 2018-03-27T13:16:45Z No. of bitstreams: 1 36- Giulliana Karla Lacerda Pereira de Queiroz - AN?LISE DIN?MICA N?O LINEAR E AN?LISE DE QUANTIFICA??O DE RECORR?NCIA APLICADAS NA CLASSIFICA??O DE DESVIOS VOCAIS.pdf: 2447855 bytes, checksum: 4d6f1915d45e04e18c97b0d760f5a8ae (MD5) / Approved for entry into archive by Alex Sandro R?go (alex@ifpb.edu.br) on 2018-04-05T19:22:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 36- Giulliana Karla Lacerda Pereira de Queiroz - AN?LISE DIN?MICA N?O LINEAR E AN?LISE DE QUANTIFICA??O DE RECORR?NCIA APLICADAS NA CLASSIFICA??O DE DESVIOS VOCAIS.pdf: 2447855 bytes, checksum: 4d6f1915d45e04e18c97b0d760f5a8ae (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-05T19:22:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 36- Giulliana Karla Lacerda Pereira de Queiroz - AN?LISE DIN?MICA N?O LINEAR E AN?LISE DE QUANTIFICA??O DE RECORR?NCIA APLICADAS NA CLASSIFICA??O DE DESVIOS VOCAIS.pdf: 2447855 bytes, checksum: 4d6f1915d45e04e18c97b0d760f5a8ae (MD5) Previous issue date: 2018-03-27 / PRPIPG - IFPB / Disfonia representa qualquer dificuldade na emiss?o vocal que prejudique a produ??o natural da voz. T?cnicas de processamento digital de sinais v?m sendo empregadas como ferramenta auxiliar na avalia??o de desvios vocais, trazendo maior conforto ao paciente. Algumas medidas n?o lineares, baseadas na teoria do caos, foram empregadas,neste trabalho, em conjunto com medidas de quantifica??o de recorr?ncia para a an?lise discriminativa destes desvios. Dois estudos de caso foram realizados nesta pesquisa. No caso 1 foi feita a discrimina??o de vozes adultas saud?veis e desviadas (rugosidade, soprosidade e tens?o) e no caso 2 foi avaliada a discrimina??o da intensidade dos graus dos desvios vocais de vozes adultas (Grau 1-voz normal, Grau 2 - voz considerada com desvio leve e Grau 3 - voz considerada com desvio moderado). As caracter?sticas da an?lise din?mica n?o linear empregada no processo de classifica??o foram a Dimens?o de Correla??o e o Primeiro M?nimo da Fun??o de Informa??o M?tua. As medidas de quantifica??o empregadas foram o Determinismo, a Entropia de Shannon, o Comprimento M?dio das Linhas Diagonais, o Comprimento M?ximo das Linhas Verticais e a Transitividade. O Passo de Reconstru??o tamb?m foi utilizado no processo de classifica??o. Por meio dos testes estat?sticos, foi avaliado o potencial de cada caracter?stica em discriminar os tipos de sinais de voz considerados. Foi utilizada a rede neural MLP (Multilayer Perceptron), com o algoritmo de aprendizado supervisionado Gradiente Conjugado Escalonado (SCG), no processo de classifica??o. Avaliando o desempenho do classificador utilizando as medidas, de forma individual e combinada, foram obtidos, como melhores resultados, uma acur?cia m?dia de 91,17% na distin??o entre as vozes saud?veis e soprosas com as medidas Transitividade e Passo de reconstru??o. Com rela??o ? discrimina??o entre a intensidade dos graus dos desvios, obteve-se uma acur?cia m?dia de 94,5% entre os Graus 1 e 3, com a combina??o das medidas Determinismo, Entropia, Transitividade, Primeiro M?nimo da Fun??o de Informa??o M?tua e o Comprimento m?ximo das linhas verticais. Os resultados encontrados, nesta pesquisa, indicam que as medidas n?o lineares, baseadas na teoria do caos, com as medidas de quantifica??o de recorr?ncia foram eficientes para detectar a presen?a e o grau dos desvios vocais, podendo ser empregada em m?todos de avalia??o, triagem e monitoramento vocal.