Classificação de sinais de voz através da aplicação da transformada Wavelet Packet e redes neurais artificiais

Augusto Felix Tavares Silva

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus João Pessoa Brasil

Samuel R. de Abreu

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus João Pessoa Brasil

Silvana Cunha Costa

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus João Pessoa Brasil

Suzete Elida Nobrega Correia

ORCID iD Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus João Pessoa Brasil

Resumo

Patologias como edemas, nódulos e paralisia são bastante recorrentes e influenciam diretamente as disfunções vocais. A análise acústica tem sido empregada para avaliar as desordens causadas nos sinais de voz, detectando a presença de patologias na laringe, por meio de técnicas de processamento digital de sinais.  Este trabalho tem como objetivo distinguir sinais de voz, entre saudáveis e afetados por patologias laríngeas, empregando a transformada Wavelet Packet na etapa de extração de características. Medidas de energia e entropia, em seis níveis de resolução, obtidas através da wavelet de Daubechies de ordem 4, são usadas na discriminação dos sinais de voz. A classificação é feita por meio de Redes Neurais Artificiais. Foram obtidas taxas de acurácia acima de 90%, com a medida de entropia, na discriminação entre vozes saudáveis e afetadas por patologias nas pregas vocais (nódulos, edema de Reinke e paralisia).

Palavras-chave


Análise acústica; Transformada Wavelet Packet; Redes Neurais Artificiais; Patologias Laríngeas


Texto completo:

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DOI: http://dx.doi.org/10.18265/1517-03062015v1n37p34-41

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