Análise de sinais de voz por padrões visuais de dinâmica vocal

Abstract

Tenho muito a agradecer, porque só eu sou responsável pelas minhas quedas; mas compartilho minhas vitórias com muita gente. Sempre caminhei com minhas próprias pernas, mas nunca estive sozinha. Por isso agradeço a DEUS em primeiro lugar por tem-me abençoado com tantas pessoas incríveis ao longo do caminho. Agradeço a meus pais, pelo amor e apoio constante; e por ensinar-me desde muito cedo o valor da amizade e a importância de saber sonhar. Ao Prof. José Carlos Pereira, por todos estes anos de trabalho conjunto, de apoio, de guia, de paciência. Pela confiança, a generosidade e a oportunidade. E por ser um exemplo de vida e de profissional. Ao Silvio A. Souza (Xu hermoso), por ser meu amor, meu parceiro, meu amigo; por me dar forças e apoio nos momentos mais difíceis, e pela PACIÊNCIA para agüentar as crises e choros. Quero agradecer especialmente a um grupo humano incrível, diversificado, divertido, nobre, íntegro, com quem tive a honra de compartilhar longas horas de trabalho ano após ano; com quem aprendi grandes lições sobre determinação, esforço, trabalho, responsabilidade e companheirismo.

Discriminação entre sinais de vozes saudáveis e patológicos por meio da análise da imagem do espaço de fase reconstruído

“…No entanto, a definição do melhor método e das características ou parâmetros mais adequados para detectar a presença de patologias laríngeas ainda é objeto de estudo por especialistas. Pesquisas indicam que a análise não linear pode quantificar padrões que não foram bem avaliados utilizando as medidas de perturbação, concluindo que este tipo de análise pode quantificar padrões aperiódicos apresentados em patologias severas [3,4].…”

Classificação de patologias laríngeas por meio de características do espaço de fase reconstruído

“…Entre as medidas acústicas tradicionais podem ser citadas a frequência fundamental e suas medidas de perturbação como jitter e shimmer, entre outras [3,4]. Pesquisas indicam que a análise não linear pode quantificar padrões que não foram bem avaliados com as medidas de perturbação, concluindo que este tipo de análise pode quantificar padrões aperiódicos apresentados em patologias severas [5,6].…”

“…Diversas medidas têm sido propostas para analisar um sinal caótico, baseadas na reconstrução do espaço de fase, combinado com métodos estatísticos, para determinar algumas medidas quantitativas que possam caracterizar o sinal, tais como dimensão de correlação, expoentes de Lyapunov, função de informação mútua e medidas de entropia, que investigam a estabilidade local de um sistema não linear [2,5,9].…”

“…Os resultados experimentais obtidos, utilizando uma grade de dimensão 40x40, foram considerados superiores, quando comparados às medidas dimensão de correlação, maior expoente de Lyapunov e entropia aproximada. Em sinais de voz, diversas técnicas têm sido empregadas para detecção de patologias na laringe, por meio de análise dinâmica não linear, empregando medidas tradicionais do espaço de fase [2,5]. O classificador utilizando redes neurais MLP (Multi-Layer Perceptron) tem sido bastante empregado na classificação de vozes patológicas [4], [13], [14].…”

Identicação inteligente de patologias no trato vocal

“…De acordo com BARBON JR [2], BAKEN [5], CHILDERS [6] e FROHLICH [7], a busca de novas técnicas que visam a melhoria da qualidade de vida dos seres humanos é um dos principais estímulos à pesquisa, não só na criação de procedimentos, mas também no aprimoramento de abordagens. Assim, surge a necessidade, conforme proposto em DAJER [8], de uma técnica de análise que permita a visualização da dinâmica do sistema vocal e que seja de baixo custo e de caráter não invasivo. Tais fatos motivaram, inicialmente, o desenvolvimento do presente trabalho.…”