Goal of this work was create survey study of information resources deal with diagnostic analysis of speech signal. Two methods for estimation of glottal flow was programmed. Finally, attention was focused on determination of criterions for description of selected pathological diagnosis and influence of stress on the glottal flow. Outcome of this work is proposal two criterions for describe influence of stress on the glottal flow.

Neste trabalho, foram utilizadas as vantagens da ferramenta matemática de análise temporal e espectral, a transformada wavelet discreta (DWT), além dos coeficientes de predição linear (LPC) e do algoritmo de inteligência artificial, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), para aplicações em análise de sinais de voz e classificação de vozes patológicas. Inúmeros trabalhos na literatura têm demonstrado o grande interesse existente por ferramentas auxiliares ao diagnóstico de patologias da laringe. Os componentes da DWT forneceram parâmetros de medida para a análise e classificação das vozes patológicas, principalmente aquelas provenientes de pacientes com edema de Reinke e nódulo nas pregas vocais. O banco de dados com as vozes patológicas foi obtido do Departamento de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP). Utilizando-se o algoritmo de reconhecimento de padrões, LS-SVM, mostrou-se que a combinação dos componentes da DWT de Daubechies com o filtro LP inverso levou a um classificador de bom desempenho alcançando mais de 90% de acerto na classificação das vozes patológicas. / The main objective of this work was to use the advantages of the time-frequency analysis mathematical tool, discrete wavelet transform (DWT), besides the linear prediction coefficients (LPC) and the artificial intelligence algorithm, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), for applications in voice signal analysis and classification of pathological voices. A large number of works in the literature has been shown that there is a great interest for auxiliary tools to the diagnosis of laryngeal pathologies. DWT components gave measure parameters for the analysis and classification of pathological voices, mainly that ones from patients with Reinke\'s edema and nodule in the vocal folds. It was used a data bank with pathological voices from the Otolaryngology and the Head and Neck Surgery sector of the Clinical Hospital of the Faculty of Medicine at Ribeirão Preto, University of Sao Paulo (FMRP-USP), Brazil. Using the automatic learning algorithm applied in pattern recognition problems, LS-SVM, results have showed that the combination of Daubechies\' DWT components and inverse LP filter leads to a classifier with good performance reaching more than 90% of accuracy in the classification of the pathological voices.

Neste trabalho, foram utilizadas as vantagens da ferramenta matemática de análise temporal e espectral, a transformada wavelet discreta (DWT), além dos coeficientes de predição linear (LPC) e do algoritmo de inteligência artificial, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), para aplicações em análise de sinais de voz e classificação de vozes patológicas. Inúmeros trabalhos na literatura têm demonstrado o grande interesse existente por ferramentas auxiliares ao diagnóstico de patologias da laringe. Os componentes da DWT forneceram parâmetros de medida para a análise e classificação das vozes patológicas, principalmente aquelas provenientes de pacientes com edema de Reinke e nódulo nas pregas vocais. O banco de dados com as vozes patológicas foi obtido do Departamento de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP). Utilizando-se o algoritmo de reconhecimento de padrões, LS-SVM, mostrou-se que a combinação dos componentes da DWT de Daubechies com o filtro LP inverso levou a um classificador de bom desempenho alcançando mais de 90% de acerto na classificação das vozes patológicas. / The main objective of this work was to use the advantages of the time-frequency analysis mathematical tool, discrete wavelet transform (DWT), besides the linear prediction coefficients (LPC) and the artificial intelligence algorithm, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), for applications in voice signal analysis and classification of pathological voices. A large number of works in the literature has been shown that there is a great interest for auxiliary tools to the diagnosis of laryngeal pathologies. DWT components gave measure parameters for the analysis and classification of pathological voices, mainly that ones from patients with Reinke\'s edema and nodule in the vocal folds. It was used a data bank with pathological voices from the Otolaryngology and the Head and Neck Surgery sector of the Clinical Hospital of the Faculty of Medicine at Ribeirão Preto, University of Sao Paulo (FMRP-USP), Brazil. Using the automatic learning algorithm applied in pattern recognition problems, LS-SVM, results have showed that the combination of Daubechies\' DWT components and inverse LP filter leads to a classifier with good performance reaching more than 90% of accuracy in the classification of the pathological voices.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2017-09-19T15:36:01Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_SergioEspinola_CEEI_UFCG.pdf: 59559230 bytes, checksum: 045a4738e365ab656e17da8b2185cb9b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-19T15:36:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_SergioEspinola_CEEI_UFCG.pdf: 59559230 bytes, checksum: 045a4738e365ab656e17da8b2185cb9b (MD5) Previous issue date: 2014-03-12 / Estima-se que um terço da força de trabalho humana dependa da voz para realização de seus ofícios. Procedimentos médicos avaliam a qualidade vocal do indivíduo sendo os mais usados aqueles baseados na escuta da voz (subjetivo) ou na inspeção das dobras (ou pregas) vocais por exames sofisticados (objetivos, porém invasivos e caros). A análise acústica da voz busca extrair medidas robustas para descrever vários fenômenos associados à produção da fala ou características intrínsecas do ser humano como frequência fundamental, timbre, etc. O presente estudo consiste na caracterização de um modelo de processamento digital de Voz para apoio ao diagnóstico no contexto da construção de sistemas de identificação automatizados de patologias da fala. Para análise da técnica proposta foi utilizada uma base de dados (base KAY) que foi estruturada por especialistas num arranjo de seis grupos de Patologias. A esse, acrescentado também um de vozes “Normal”. Assim, 182 vozes foram escolhidas, as quais dispunham de um catálogo indexado de cerca de 33 descritores, para cada voz, calculados da elocução da vogal \a\ sustentada. Ao selecionar combinações desses descritores – como perturbações em frequência (jitter), em amplitude (shimmer) etc, este estudo encontrou evidências estatísticas e mostrou ser possível: a) Separar vozes normais das patológicas – esperado, b) Separar patologias específicas (Paralisia, Edema de Reinke, Nódulos) com acurácia de 100% (para a grande maioria dessas combinações) e cerca de 92% (para Nódulos contra Reinke); c) Discriminá-las por meio de classificadores (redes neurais artificiais e máquina de vetores de suporte) e reduzir a dimensionalidade e complexidade (quantidade de dados) via técnica de análise de componentes principais (ACP) sobre esses descritores para a separação intra patologias; e d) Testes estatísticos com os grupos locais confirmaram também limiares de indícios de Anormalidade presentes na literatura. A utilização de menor quantidade de descritores – obtida pós ACP (compressão) – mostrou-se também eficiente (mesmas taxas de acurácia). / It is estimated one-third of the work force relies on the use the voice in their jobs. The clinical diagnostic may be performed on voice listening by a specialist (subjective perspective) or through invasive and often not cheaper exams to check vocal structures. The area of Voice Acoustic analyses aims to extract robust measurements to describe several phenomena associated with voice production, or human being particular characteristics like fundamental frequency, timbre, etc. This study consisted of a model characterizing the digital voice processing for support in building automatic systems for the identification of disorders of speech (to aid diagnosis of pathologies). To support this investigation and proposed model, a commercial voice database (KAY base) was used with the endorsement from medical specialists. Derived acoustic analyses of those speech samples data records were presented to professionals for classification and six “severities groups” case-studied were built. After these analyses, one Normal group was added and, at the end, 182 voices have been selected. Their refined audio database contain, among other things, an indexed list of vocal descriptors calculated on the presence of the utterance of the vowel \a\ sustained speech. Statistical evidences were found: a) Difference between pathological groups vocal descriptors to normal (expected); b) It was achieved 100% from true positive, most cases, among Paralysis, Reinke's Edema and Nodules separations; c) from few cases, there were detected minor distinctions: Paralysis, Reinke's Edema, Nodules and Edema (pair comparison) with disordered groups; c) Among Machine Learning Algorithms (artificial neural networks "RN" and support vector machine "SVM"), the technique of Principal Components Analyses (PCA) and main statistics performed, it was found facts to help to structure some automated recognition systems. These Supervised learning methods showed that it could be possible to generate classification predictions (disordered presence) for the response to new data; and d) Inner tests also confirmed literature established reference thresholds. Hence considering suitable combinations of descriptors with two machine learning classifiers, as showed, is sufficient suitable and worthy.