Detecção de Distúrbios Vocais através de Parâmetros Cepstrais Multibanda de Vogal Sustentada

Marco Alves, Gabriel Silva, Bruno C. Bispo, Maria Dajer, Pedro Miguel Rodrigues

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570641723

Evento: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2020)

Keywords: Distúrbios vocais Nódulo vocal Edema de Reinke Patologias neurológicas

Abstract

Este trabalho tem como objetivo detectar distúrbios vocais relacionados com nódulo vocal, edema de Reinke e patologias neurológicas através de parâmetros cepstrais multibanda da vogal sustentada /a/. A detecção é realizada entre pares de grupos de estudo e a análise multibanda é efetuada usando a transformada Wavelet. Para cada par de grupos, uma seleção de parâmetros é realizada. Estatísticas dos parâmetros selecionados são utilizadas como entrada para quatro classificadores com validação cruzada leave-one-out. Precisões de classificação iguais ou superiores a 96,70% são obtidas para 6 pares de grupos de estudo enquanto apenas 74,20% é alcançado para o par Edema/Nódulo.

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