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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27259| Título: | Classificação de distúrbios vocais utilizando redes neurais artificiais |
| Autor(es): | Fermino, Murillo Augusto |
| Orientador(es): | Dajer, María Eugenia |
| Palavras-chave: | Distúrbios da fala Redes Neurais Artificiais Transformadas integrais Speech disorders Neural networks (Computer science) Integral transforms |
| Data do documento: | 20-Jun-2017 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | FERMINO, Murillo Augusto. Classificação de distúrbios vocais utilizando redes neurais artificiais. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2017. |
| Resumo: | A voz é um importante meio de comunicação, afetando o desempenho de profissionais em todas as áreas, exigindo extremo cuidado com a saúde vocal. No entanto, existem muitos desafios nos métodos de avaliação vocal, fornecendo oportunidades de estudo para abordagens não-invasivas. Em linha com esta exigência, o presente trabalho aplica redes neurais artificiais para classificação dos padrões relacionados a distúrbios vocais em sinais de fala. Propõe-se a utilização da transformada wavelet packet para extrair características do sinal em análise tempo-frequência, redes neurais artificiais para reconhecimento e classificação dos padrões apresentados por distúrbios vocais. Por fim, o classificador modelado se mostrou consistente nos testes desenvolvidos, provando-se promissor para uma futura aplicação como método não-invasivo que auxilie os profissionais da voz. |
| Abstract: | The voice is an important means of communication, affecting the performance of professionals in all areas, requiring extreme care with vocal health. However, there are many challenges in voice assessment methods, providing research opportunities for non-invasive approaches. In line with this requirement, this paper investigates the application of artificial neural network to classify patterns related to voice disorders in speech signals. It is proposed to use the wavelet packet transform to extract signal characteristics in time-frequency analysis, artificial neural networks for recognition and classification of the patterns presented by vocal disorders. Finally, the modeling intelligent classifier has been shown to be consistent in the developed tests, proving itself promising for a future application as a non-invasive method that assists voice professionals. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27259 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia Elétrica |
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