Portal de Eventos Científicos da UTFPR (EVIN), XXIII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR

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Identificação de disfonias Utilizando Redes Neurais Artificiais
Aron Alexandre Martins Lima, Rafael Martinelli de Araujo, Fabio Augusto Guidotti dos Santos, Victor Hideki Yoshizumi, Danilo Hernane Spatti, Maria Eugenia Dajer

Última alteração: 2019-04-01

Resumo


As patologias laríngeas causam alterações no padrão vibratório das pregas vocais. Essas alterações produzem mudanças na qualidade vocal e podem tornar-se um problema significativo, principalmente para quem faz uso ocupacional e profissional da voz. Os métodos de avaliação de voz são em geral invasivos, possuem alto custo de implementação e causam desconforto ao paciente. O objetivo deste trabalho é a aplicação de procedimentos para pré-processamento de arquivos de áudios e aplicação da Transformada Wavelet Packet, separação de arquivos de treinamento e teste utilizando a Rede Neural Artificial Adaptive Resonance Theory e identificação de amostras disfônicas e saudáveis, utilizando a Rede Neural Artificial Perceptron Multicamadas, como método não invasivo de análise vocal.

Palavras-chave


Disfonia. Transformada Wavelet Packet. Perceptron Multicamadas. Adaptive Resonance Theory.

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