Resumo não disponível

Resumo não disponível

Resumo não disponível

As técnicas utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de locutor (RAL) objetivam identificar uma pessoa através de sua voz, utilizando recursos computacionais. Isso é feito a partir de um modelamento para o processo de produção da voz. A modelagem detalhada desse processo deve levar em consideração a variação temporal da forma do trato vocal, as ressonâncias associadas à sua fisiologia, perdas devidas ao atrito viscoso nas paredes internas do trato vocal, suavidade dessas paredes internas, radiação do som nos lábios, acoplamento nasal, flexibilidade associada à vibração das cordas vocais, etc. Alguns desses fatores são modelados por um sistema que combina uma fonte de excitação periódica e outra de ruído branco, aplicadas a um filtro digital variante no tempo. Entretanto, outros fatores são desconsiderados nesse modelamento, pela simples dificuldade ou até impossibilidade de descrevê-los em termos de combinações de sinais, filtros digitais, ou equações diferenciais. Por outro lado, a Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares ou Teoria do Caos oferece técnicas para a análise de sinais onde não se sabe, ou não é conhecido, o modelo detalhado do mecanismo de produção desses sinais. A análise através dessa teoria procura avaliar a dinâmica do sinal e, assumindo-se que tais amostras provêm de um sistema dinâmico não-linear, medidas qualitativas podem ser obtidas desse sistema. Essas medidas não fornecem informações precisas quanto ao modelamento do processo de produção do sinal avaliado, isto é, o modelo analítico é ainda inacessível. Entretanto, pode-se aferir a respeito de suaO problema analisado ao longo deste trabalho trata da busca de novos métodos para extrair informações úteis a respeito do locutor que produziu um determinado sinal de voz. Com isso, espera-se conceber sistemas que realizem a tarefa de reconhecer um pessoa automaticamente através de sua voz de forma mais exata, segura e robusta, contribuindo para o surgimento de sistemas de RAL com aplicação prática. Para isso, este trabalho propõe a utilização de novas ferramentas, baseadas na Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, para melhorar a caracterização de uma pessoa através de sua voz. Assim, o mecanismo de produção do sinal de voz é analisado sob outro ponto de vista, como sendo o produto de um sistema dinâmico que evolui em um espaço de fases apropriado. Primeiramente, a possibilidade de utilização dessas técnicas em sinais de voz é verificada. A seguir, demonstra-se como as técnicas para estimação de invariantes dinâmicas não-lineares podem ser adaptadas para que possam ser utilizadas em sistemas de RAL. Por fim, adaptações e automatizações algorítmicas para extração de invariantes dinâmicas são sugeridas para o tratamento de sinais de voz. A comprovação da eficácia dessa metodologia se deu pela realização de testes comparativos de exatidão que, de forma estatisticamente significativa, mostraram o benefício advindo das modificações sugeridas. A melhora obtida com o acréscimo de invariantes dinâmicas da forma proposta no sistema de RAL utilizado nos testes resultou na diminuição da taxa de erro igual (EER) em 17,65%, acarretando um intrínseco aumento de processamento. Para sinais de voz contaminados com ruído, o benefício atingido com o sistema proposto foi verificado para relações sinal ruído (SNRs) maiores que aproximadamente 5 dB. O avanço científico potencial advindo dos resultados alcançados com este trabalho não se limita às invariantes dinâmicas utilizadas, e nem mesmo à caracterização de locutores. A comprovação da possibilidade de utilização de técnicas da Teoria do Caos em sinais de voz permitirá expandir os conceitos utilizados em qualquer sistema que processe digitalmente sinais de voz. O avanço das técnicas de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, como a concepção de invariantes dinâmicas mais representativas e robustas, implicará também no avanço dos sistemas que utilizarem esse novo conceito para tratamento de sinais vocais.

As técnicas utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de locutor (RAL) objetivam identificar uma pessoa através de sua voz, utilizando recursos computacionais. Isso é feito a partir de um modelamento para o processo de produção da voz. A modelagem detalhada desse processo deve levar em consideração a variação temporal da forma do trato vocal, as ressonâncias associadas à sua fisiologia, perdas devidas ao atrito viscoso nas paredes internas do trato vocal, suavidade dessas paredes internas, radiação do som nos lábios, acoplamento nasal, flexibilidade associada à vibração das cordas vocais, etc. Alguns desses fatores são modelados por um sistema que combina uma fonte de excitação periódica e outra de ruído branco, aplicadas a um filtro digital variante no tempo. Entretanto, outros fatores são desconsiderados nesse modelamento, pela simples dificuldade ou até impossibilidade de descrevê-los em termos de combinações de sinais, filtros digitais, ou equações diferenciais. Por outro lado, a Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares ou Teoria do Caos oferece técnicas para a análise de sinais onde não se sabe, ou não é conhecido, o modelo detalhado do mecanismo de produção desses sinais. A análise através dessa teoria procura avaliar a dinâmica do sinal e, assumindo-se que tais amostras provêm de um sistema dinâmico não-linear, medidas qualitativas podem ser obtidas desse sistema. Essas medidas não fornecem informações precisas quanto ao modelamento do processo de produção do sinal avaliado, isto é, o modelo analítico é ainda inacessível. Entretanto, pode-se aferir a respeito de suaO problema analisado ao longo deste trabalho trata da busca de novos métodos para extrair informações úteis a respeito do locutor que produziu um determinado sinal de voz. Com isso, espera-se conceber sistemas que realizem a tarefa de reconhecer um pessoa automaticamente através de sua voz de forma mais exata, segura e robusta, contribuindo para o surgimento de sistemas de RAL com aplicação prática. Para isso, este trabalho propõe a utilização de novas ferramentas, baseadas na Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, para melhorar a caracterização de uma pessoa através de sua voz. Assim, o mecanismo de produção do sinal de voz é analisado sob outro ponto de vista, como sendo o produto de um sistema dinâmico que evolui em um espaço de fases apropriado. Primeiramente, a possibilidade de utilização dessas técnicas em sinais de voz é verificada. A seguir, demonstra-se como as técnicas para estimação de invariantes dinâmicas não-lineares podem ser adaptadas para que possam ser utilizadas em sistemas de RAL. Por fim, adaptações e automatizações algorítmicas para extração de invariantes dinâmicas são sugeridas para o tratamento de sinais de voz. A comprovação da eficácia dessa metodologia se deu pela realização de testes comparativos de exatidão que, de forma estatisticamente significativa, mostraram o benefício advindo das modificações sugeridas. A melhora obtida com o acréscimo de invariantes dinâmicas da forma proposta no sistema de RAL utilizado nos testes resultou na diminuição da taxa de erro igual (EER) em 17,65%, acarretando um intrínseco aumento de processamento. Para sinais de voz contaminados com ruído, o benefício atingido com o sistema proposto foi verificado para relações sinal ruído (SNRs) maiores que aproximadamente 5 dB. O avanço científico potencial advindo dos resultados alcançados com este trabalho não se limita às invariantes dinâmicas utilizadas, e nem mesmo à caracterização de locutores. A comprovação da possibilidade de utilização de técnicas da Teoria do Caos em sinais de voz permitirá expandir os conceitos utilizados em qualquer sistema que processe digitalmente sinais de voz. O avanço das técnicas de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, como a concepção de invariantes dinâmicas mais representativas e robustas, implicará também no avanço dos sistemas que utilizarem esse novo conceito para tratamento de sinais vocais.

As técnicas utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de locutor (RAL) objetivam identificar uma pessoa através de sua voz, utilizando recursos computacionais. Isso é feito a partir de um modelamento para o processo de produção da voz. A modelagem detalhada desse processo deve levar em consideração a variação temporal da forma do trato vocal, as ressonâncias associadas à sua fisiologia, perdas devidas ao atrito viscoso nas paredes internas do trato vocal, suavidade dessas paredes internas, radiação do som nos lábios, acoplamento nasal, flexibilidade associada à vibração das cordas vocais, etc. Alguns desses fatores são modelados por um sistema que combina uma fonte de excitação periódica e outra de ruído branco, aplicadas a um filtro digital variante no tempo. Entretanto, outros fatores são desconsiderados nesse modelamento, pela simples dificuldade ou até impossibilidade de descrevê-los em termos de combinações de sinais, filtros digitais, ou equações diferenciais. Por outro lado, a Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares ou Teoria do Caos oferece técnicas para a análise de sinais onde não se sabe, ou não é conhecido, o modelo detalhado do mecanismo de produção desses sinais. A análise através dessa teoria procura avaliar a dinâmica do sinal e, assumindo-se que tais amostras provêm de um sistema dinâmico não-linear, medidas qualitativas podem ser obtidas desse sistema. Essas medidas não fornecem informações precisas quanto ao modelamento do processo de produção do sinal avaliado, isto é, o modelo analítico é ainda inacessível. Entretanto, pode-se aferir a respeito de suaO problema analisado ao longo deste trabalho trata da busca de novos métodos para extrair informações úteis a respeito do locutor que produziu um determinado sinal de voz. Com isso, espera-se conceber sistemas que realizem a tarefa de reconhecer um pessoa automaticamente através de sua voz de forma mais exata, segura e robusta, contribuindo para o surgimento de sistemas de RAL com aplicação prática. Para isso, este trabalho propõe a utilização de novas ferramentas, baseadas na Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, para melhorar a caracterização de uma pessoa através de sua voz. Assim, o mecanismo de produção do sinal de voz é analisado sob outro ponto de vista, como sendo o produto de um sistema dinâmico que evolui em um espaço de fases apropriado. Primeiramente, a possibilidade de utilização dessas técnicas em sinais de voz é verificada. A seguir, demonstra-se como as técnicas para estimação de invariantes dinâmicas não-lineares podem ser adaptadas para que possam ser utilizadas em sistemas de RAL. Por fim, adaptações e automatizações algorítmicas para extração de invariantes dinâmicas são sugeridas para o tratamento de sinais de voz. A comprovação da eficácia dessa metodologia se deu pela realização de testes comparativos de exatidão que, de forma estatisticamente significativa, mostraram o benefício advindo das modificações sugeridas. A melhora obtida com o acréscimo de invariantes dinâmicas da forma proposta no sistema de RAL utilizado nos testes resultou na diminuição da taxa de erro igual (EER) em 17,65%, acarretando um intrínseco aumento de processamento. Para sinais de voz contaminados com ruído, o benefício atingido com o sistema proposto foi verificado para relações sinal ruído (SNRs) maiores que aproximadamente 5 dB. O avanço científico potencial advindo dos resultados alcançados com este trabalho não se limita às invariantes dinâmicas utilizadas, e nem mesmo à caracterização de locutores. A comprovação da possibilidade de utilização de técnicas da Teoria do Caos em sinais de voz permitirá expandir os conceitos utilizados em qualquer sistema que processe digitalmente sinais de voz. O avanço das técnicas de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, como a concepção de invariantes dinâmicas mais representativas e robustas, implicará também no avanço dos sistemas que utilizarem esse novo conceito para tratamento de sinais vocais.

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

A Sindrome da Apneia Hipopneia obstrutiva do sono (SAHOS) é caracterizada por episódios repetidos de obstrução parcial (hipopneia) ou completa (apneia) das vias aéreas superiores durante o sono. Os efeitos clínicos da SAHOS estão relacionados aos efeitos cumulativos da exposição à asfixia periódica e à fragmentação do sono causada por apneias e hipopnéias, como o aumento do risco de hipertensão, disritmias noturnas, insuficiência ventricular, infarto do miocárdio e acidente vascular cerebral. O padrão ouro para o diagnóstico de SAHOS é a Polissonografia (PSG), na qual requer que o paciente permaneça durante a noite inteira no laboratorio de sono, conectado a diferentes sensores biológicos e sob a supervisão de um técnico. Além do desconforto causado pelos sensores invasivos, a necessidade de um ambiente clínico e infraestrutura altamente especializada resulta em uma longa lista de espera nos laboratórios do sono e altos custos, restringindo assim o acesso ao diagnóstico e tratamento. Para melhorar o monitoramento da evolução da OSA, o acesso ao diagnóstico e o acompanhamento do tratamento, propõe-se uma solução baseada em Mobile Health (mHealth) para utilizar os recursos do smartphone a fim de desenvolver uma estimativa não invasiva da gravidade da SAHOS. Utiliza-se o áudio gravado através de um smartphone para detectar automaticamente os eventos de ronco durante a noite e, através da análise desses eventos, estimar a necessidade do paciente para o tratamento de Pressão Positiva Contínua nas Vias Aéreas (CPAP). Para isso, dividimos nossa solução em duas fases: (i) uma solução completamente não supervisionada para detectar automaticamente os eventos de ronco em um ambiente não controlado e (ii) a análise das características acústicas dos eventos de ronco para estimativa de gravidade da SAHOS. Na primeira fase, podemos comprovar a viabilidade de gravar o áudio e detectar os eventos de ronco usando um smartphone em um ambiente suscetível a ruídos aleatórios. Na segunda fase, mostramos que um conjunto de características acústicas globais dos eventos de ronco pode prever a necessidade do paciente para o tratamento com CPAP. Nossa solução proposta foi avaliada em ambiente não controlado (domicílio do paciente) e controlado (laboratório do sono), atingindo resultados satisfatórios na detecção de eventos de ronco e classificação do paciente de acordo com a necessidade de tratamento com CPAP. / Obstructive Sleep Apnea (OSA) is characterized by repeated episodes of partial (hypopnea) or complete (apnea) obstruction of the upper airway during sleep. The clinical effects of OSA are related to the cumulative effects of exposure to periodic asphyxia and sleep fragmentation caused by apneas and hypopneas, such as an increased risk of hypertension, nocturnal dysrhythmias, ventricular failure, myocardial infarction, and stroke. The current gold standard for diagnosing OSA is the overnight Polysomnography (PSG), which requires a full-night sleep laboratory stay, attached to different biological sensors and under the supervision of a technician. Besides the discomfort caused by the invasive sensors, the necessity of a clinical setting and highly specialized infrastructure results in a long waiting list in sleep laboratories and high costs, thus restricting the access to diagnosis and treatment. To improve monitoring of OSA evolution, access to diagnosis and treatment follow up, we propose a Mobile Health (mHealth) solution to take advantage of the smartphone capabilities to deploy a non-invasive OSA severity estimation. We make use of the audio recorded through a smartphone to automatically detect snoring events throughout the night and through the analysis of such events estimate patient’s necessity for Continuous Positive Airway Pressure (CPAP) therapy. For that, we have divided our solution into two phases: (i) a completely unsupervised solution to automatically detect the snoring events in an uncontrolled environment and (ii) the analysis of acoustical features of the snoring events for OSA severity estimation. In the first phase, we can prove the viability of recording the audio and detect the snoring events using a smartphone under an environment susceptible to random noises. In the second phase, we show that a set of global acoustical features from the snoring events can predict the patient’s need for the CPAP therapy. Our proposed solution was evaluated in an uncontrolled (patient’s home) and controlled (sleep laboratory center) environment, reaching satisfactory results in snoring events detection and patient’s classification according to the need for CPAP therapy.