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A voz é um elemento primordial para a realização de grande parte das atividades feitas pelos seres humanos, sejam elas do âmbito de lazer ou de trabalho. Distúrbios vocais ocorrem em um número elevado de pessoas, e podem ser causados por inúmeros motivos, sendo assim, tem-se como necessário um diagnóstico rápido e eficiente para o seu devido tratamento. O objetivo desse trabalho foi realizar o reconhecimento de transtornos vocais moderados por meio da aplicação de uma rede neural artificial especialista. Para a sua devida execução, foram necessárias determinadas etapas, sendo elas: o tratamento do banco de dados utilizado; o pré-processamento dos sinais de voz; a extração das características dos mesmos (energia e entropia) por meio da Transformada Wavelet Packet, e, por fim, a aplicação da rede neural artificial especialista, na qual são realizados seus devidos treinamentos e testes. Foi possível obter uma taxa de acerto total de 82,2% utilizando a energia extraída dos sinais de voz, ao mesmo tempo que, utilizando a entropia, foi obtida uma taxa de 99,5% de acerto.

Distúrbios da voz; Transformada Wavelet Packet; Perceptron Multicamadas