Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-05-02T22:45:42Z No. of bitstreams: 1 WinnieDeLimaTorres_DISSERT.pdf: 1538022 bytes, checksum: ad6fc16589291a27b8b718b755afdf44 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-05-07T21:40:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 WinnieDeLimaTorres_DISSERT.pdf: 1538022 bytes, checksum: ad6fc16589291a27b8b718b755afdf44 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-07T21:40:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 WinnieDeLimaTorres_DISSERT.pdf: 1538022 bytes, checksum: ad6fc16589291a27b8b718b755afdf44 (MD5) Previous issue date: 2018-01-30 / Alguns campos da ciência propõem-se a estudar distúrbios no trato vocal a partir de análises sobre padrões de vibração da voz. Em geral, a importância dessas pesquisas está na identificação, em uma fase mais específica, de doenças de maior ou menor gravidade, a serem sanadas com terapia vocal ou que requerem maior atenção, gerando inclusive a necessidade de procedimentos cirúrgicos para o seu controle. Embora, já exista na literatura indicações de que o processamento digital de sinais permite diagnosticar, de um modo não invasivo, patologias laríngeas, como doenças vocais que ocasionem edema, nódulo e paralisia, não existe definição do método mais indicado e das características, ou parâmetros, mais adequados para detectar a presença de desvios vocais. Sendo assim, neste trabalho é proposto um algoritmo para detecção de desvios vocais por meio da análise de sinais de voz. Para a realização deste trabalho, utilizou-se dados constantes no banco de dados Disordered Voice Database, desenvolvido pelo Massachusetts Eye and Ear Infirmary (MEEI), devido sua utilização em pesquisas na área acústica de voz. Foram utilizados 166 sinais contidos nessa base de dados, com sinais de vozes saudáveis e de vozes patológicas afetadas por edema, por nódulo e por paralisia nas pregas vocais. A partir dos sinais de voz, foram gerados modelos Auto Regressivos (AR e ARMA) para representação desses sinais e, utilizando os parâmetros dos modelos obtidos, foi utilizado o algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para a classificação dos sinais analisados. Com o intuito de analisar a eficiência do algoritmo proposto neste estudo, os resultados obtidos desse algoritmo foram comparados com um método de detecção considerando apenas distância euclidiana entre os sinais. Os resultados encontrados apontam que o método proposto neste trabalho apresenta um bom resultado, gerando uma taxa de acerto na classificação acima de 71% (maior que os 31% a partir do uso da distância euclidiana). Além disso, o método utilizado é de fácil implementação, podendo ser utilizado em hardwares mais simples. Logo, essa pesquisa tem potencial para gerar um classificador barato e acessível para a utilização em larga escala por profissionais de saúde, como uma alternativa de pré análise não invasiva para detecção de patologias otorrinolaringológicas que afetem a voz. / Some fields in Science propose to study vocal tract disorders from an analysis about voice vibration patterns. Generally, the weight of those researches is given by the identification – in a more specific level – of diseases in different stages of severity, which would be redressed through voice therapy or means that require more attention, hence generating the need of surgical procedures for its control. Although there are evidences in literature that the Digital Signal Processing allows a non-invasive diagnosis of laryngeal pathologies, such as vocal cord disorders, which provoke swelling, nodules, and paralyses, there is no definition of any most indicated method, and characteristics or appropriated parameters to detect voice deviations. Thus, the present paper proposes an algorithm to detect vocal deviances through the Voice Signal Analysis. In order to complete this study, it had been used data from the Disordered Voice Database, developed by the Massachusetts Eye and Ear Infirmary (MEEI) due to their wide use in researches regarding the voice and speech. A total of 166 signals from this database were used, including healthy voices and pathologic voices affected by swelling, nodule, and vocal fold paralysis. From the voice signals, autoregressive processes of order (AR and ARMA) were generated for a representation of those signals, and – by using the models’ parameters obtained – it had been used the KNN algorithm for a classification of the signals analyzed. Seeking an analysis of the efficiency of the algorithm proposed in this study, the results obtained from this algorithm were compared to a detection method, which only considers the Euclidian distance between the signals. The results found point that the propositioned method in this work presents a satisfactory result, generating a hit rate on the classification above 71% (more than the 31% from the use of the Euclidian distance). Moreover, the method used is easy to implement, so that it can be used along with simpler hardware. Consequently, this research has the potential to generate a cheap and accessible sorter for wide-scale use by health care professionals as a non-invasive pre-analysis to detect otorhinolaryngological pathologies that affect the voice.

Submitted by Thiago Oliveira (thiago.oliveira@ifpb.edu.br) on 2017-03-23T17:46:20Z No. of bitstreams: 1 30- Pablo Henrique Ursulino de Pinho - AVALIA??O DE DESORDENS VOCAIS POR MEIO DE CARACTER?STICAS DO ESPA?O DE FASE RECONSTRU?DO.pdf: 4933195 bytes, checksum: c175f30de500600fd832b0b50b1f7308 (MD5) / Approved for entry into archive by Thiago Oliveira (thiago.oliveira@ifpb.edu.br) on 2017-03-23T17:48:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 30- Pablo Henrique Ursulino de Pinho - AVALIA??O DE DESORDENS VOCAIS POR MEIO DE CARACTER?STICAS DO ESPA?O DE FASE RECONSTRU?DO.pdf: 4933195 bytes, checksum: c175f30de500600fd832b0b50b1f7308 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-23T17:48:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 30- Pablo Henrique Ursulino de Pinho - AVALIA??O DE DESORDENS VOCAIS POR MEIO DE CARACTER?STICAS DO ESPA?O DE FASE RECONSTRU?DO.pdf: 4933195 bytes, checksum: c175f30de500600fd832b0b50b1f7308 (MD5) Previous issue date: 2017-02 / Neste trabalho, s?o empregadas t?cnicas de processamento digital de sinais baseadas na an?lise din?mica n?o linear para analisar altera??es vocais causadas por patologias lar?ngeas e desvios vocais. S?o utilizadas informa??es das imagens do espa?o de fase reconstru?do dos sinais de voz, pois o comportamento do tra?ado do espa?o de fase representa a din?mica do sistema vocal. Pretende-se investigar a desordem vocal provocada pela presen?a de patologia e/ou desvios vocais, a partir das modifica??es no espa?o de fase dos sinais analisados. S?o utilizados quatro m?todos de extra??o de caracter?sticas para obter medidas das imagens do espa?o de fase que mostram o comportamento da din?mica vocal do sistema: o m?todo da contagem de caixas, o m?todo da diferen?a, o m?todo da similaridade e o m?todo da contagem de caixas ponderadas. Com o aux?lio de um classificador MLP (Multilayer Perceptron ? Perceptron Multicamadas) ? realizada a classifica??o com as medidas extra?das individualmente e de forma combinada. Os m?todos que obtiveram melhor desempenho foram o da contagem de caixas ponderadas e da similaridade tanto com medidas individuais como tamb?m combinadas que, no segundo caso, obteve-se acur?cia de 99% na classifica??o de vozes patol?gicas. Os resultados obtidos com o m?todo da similaridade foram satisfat?rios na classifica??o, principalmente na distin??o entre patologias (edema e paralisia nas pregas vocais) e vozes saud?veis, com acur?cia de 99%. Na classifica??o dos desvios vocais, o melhor resultado foi encontrado para a distin??o entre vozes soprosas e saud?veis com taxa de acur?cia de 88% utilizando o m?todo da similaridade, sendo que, em alguns casos, a classifica??o dos desvios vocais com os m?todos empregados n?o foi t?o efetiva. Os m?todos empregados se mostram promissores e podem ser vi?veis na implementa??o de um sistema de avalia??o da qualidade vocal, na detec??o de altera??es vocais provocadas pela presen?a ou n?o de patologias lar?ngeas.

Submitted by Thiago Oliveira (thiago.oliveira@ifpb.edu.br) on 2017-03-23T17:51:30Z No. of bitstreams: 1 31- Maria de F?tima de Kallynna Bezerra Couras - CLASSIFICA??O DE DESVIOS VOCAIS UTILIZANDO CARACTER?STICAS BASEADAS NO MODELO LINEAR DE PRODU??O DA FALA.pdf: 4019202 bytes, checksum: 06d0b1b292ae0bd918d5b8358ca11b0f (MD5) / Approved for entry into archive by Thiago Oliveira (thiago.oliveira@ifpb.edu.br) on 2017-03-23T17:53:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 31- Maria de F?tima de Kallynna Bezerra Couras - CLASSIFICA??O DE DESVIOS VOCAIS UTILIZANDO CARACTER?STICAS BASEADAS NO MODELO LINEAR DE PRODU??O DA FALA.pdf: 4019202 bytes, checksum: 06d0b1b292ae0bd918d5b8358ca11b0f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-23T17:53:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 31- Maria de F?tima de Kallynna Bezerra Couras - CLASSIFICA??O DE DESVIOS VOCAIS UTILIZANDO CARACTER?STICAS BASEADAS NO MODELO LINEAR DE PRODU??O DA FALA.pdf: 4019202 bytes, checksum: 06d0b1b292ae0bd918d5b8358ca11b0f (MD5) Previous issue date: 2017-02 / A avalia??o perceptivo-auditiva tem papel fundamental na avalia??o da qualidade vocal. No entanto, por ser uma avalia??o subjetiva, est? sujeita a imprecis?es e varia??es, sendo necess?ria a utiliza??o de t?cnicas que tragam maior confiabilidade aos resultados. A an?lise ac?stica surge como uma ferramenta que proporciona a avalia??o da qualidade vocal de forma objetiva. Neste trabalho, s?o empregadas t?cnicas de processamento digital de sinais, baseadas no modelo linear de produ??o da fala, para analisar a qualidade vocal. ? avaliado o desempenho de medidas tradicionalmente empregadas na an?lise ac?stica, tais como frequ?ncia fundamental, medidas de perturba??o (jitter e shimmer), GNE (Glottal to Noise Excitation Ratio) e frequ?ncias form?nticas. Tambem ? avaliado o potencial discriminativo dos coeficientes da an?lise de predi??o linear (Linear Predictive Coding- LPC), coeficientes cepstrais e mel-cepstrais na classifica??o de desvios vocais (rugosidade, soprosidade e tens?o). Com o aux?lio de um classificador, baseado em redes neurais artificiais MLP (Multilayer Perceptron), ? realizada a classifica??o dos sinais utilizando as medidas extra?das individualmente e de forma combinada. Foram obtidas taxas de classifica??o de 86% na discrimina??o entre vozes soprosas e vozes saud?veis.