1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
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dc.creatorFermino, Murillo Augusto-
dc.date.accessioned2022-02-22T23:04:36Z-
dc.date.available2022-02-22T23:04:36Z-
dc.date.issued2017-06-20-
dc.identifier.citationFERMINO, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27259-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectDistúrbios da falapt_BR
dc.subjectRedes Neurais Artificiaispt_BR
dc.subjectTransformadas integraispt_BR
dc.subjectSpeech disorderspt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectIntegral transformspt_BR
dc.titleClassificação de distúrbios vocais utilizando redes neurais artificiaispt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.contributor.advisor1Dajer, María Eugenia-
dc.contributor.advisor-co1Spatti, Danilo Hernane-
dc.contributor.referee1Dajer, María Eugenia-
dc.contributor.referee2Spatti, Danilo Hernane-
dc.contributor.referee3Bispo, Bruno Catarino-
dc.contributor.referee4Endo, Wagner-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
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