Banca de DEFESA: WINNIE DE LIMA TORRES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : WINNIE DE LIMA TORRES
DATA : 30/01/2018
HORA: 10:00
LOCAL: Laboratório de Automação, Controle e Instrumentação (LACI)
TÍTULO:
Detecção de Desvios Vocais Utilizando Modelos Auto Regressivos e o Algoritmo KNN

PALAVRAS-CHAVES:

Detecção de Desvios Vocais, Modelos Auto Regressivos, k Nearest Neighbor


PÁGINAS: 65
RESUMO:

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 destas 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 através 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 nesta 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 destes sinais e, utilizando os parâmetros dos modelos obtidos, foi utilizado o algoritmo KNN para a classificação dos sinais analisados. Com o intuito de analisar a eficiência do algoritmo proposto neste estudo, os resultados obtidos deste 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 disto, 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 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.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 347565 - ALDAYR DANTAS DE ARAUJO
Interno - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Externo à Instituição - ADEMAR GONÇALVES DA COSTA JÚNIOR - IFPB
Notícia cadastrada em: 19/12/2017 10:30
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