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A voz é a principal ferramenta de comunicação social. Os problemas de voz, especialmente em profissionais que a utilizam como ferramenta de trabalho, trazem prejuízos sociais e econômicos. Existem muitos desafios no diagnóstico de distúrbios vocais, principalmente devido às consequências negativas de métodos invasivos de exame, e os métodos de diagnóstico disponíveis amplamente possuem alto custo. Nesse sentido, este trabalho procura aplicar redes neurais artificiais do tipo perceptron multicamadas para reconhecer vozes saudáveis e vozes de pacientes com Edema de Reinke. Para isso, será feito um pré-processamento do sinal, removendo artefatos, e, posteriormente será utilizada a transformada Wavelet Packet para a extração de características vocais nos sinais. As famílias coif3 e db3 apresentaram a melhor taxa de acerto, 97,12%.

Rede neural artificial; Transformada wavelet packet; Edema de Reinke