Robust hybrid pitch detector

Boyanov, B.; Ivanov, Todor; Hadjitodorov, Stefan; Chollet, G.

doi:10.1049/el:19931281

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“…Inicialmente, foram usados parâmetros como pitch, jitter , shimmer, quociente de perturbação de amplitude, quociente de perturbação do pitch, relação sinal-ruído, energia de ruído normalizada (Manfredi, 2000), dentre outros (Rosa et al, 2000;Wallen and Hansen, 1996). Entretanto, muitos desses parâmetros são baseados na extração da frequência fundamental, o que pode ser uma tarefa complexa devidoà característica ruidosa do sinal afetado pela patologia (Boyanov et al, 1993;Manfredi et al, 1999).…”

Section: Introductionunclassified

Detecção Automática De Patologias Da Laringe Usando Codificação Por Predição Linear E Redes Neurais MLP

Marinus¹,

Gomes²,

Macedo³

2016

Anais Do 9. Congresso Brasileiro De Redes Neurais

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Abstract-The laryngeal diseases affect many professionals who use their voices as the main working tool, such as teachers, for example. Advanced diagnosis techniques of these diseases are typically invasive, causing much discomfort to the patient. In recent years techniques of Digital Speech Processing has been investigated to obtain non-invasive systems to aid the diagnosis by a specialist. The work presented proposes a method of analysis that uses coefficients obtained from Linear Prediction Coding to represent the voice signals and Multilayer Perceptron Neural Networks for classification between normal voice and pathological voice. An experimental evaluation of the method has demonstrated that this is a promising approach for discriminating between pathological and normal voices, reaching a correct classification rate above 98%.Keywords-Laryngeal Pathologies, Linear Prediction Coding, Multilayer Perceptron Neural Networks.Resumo-As patologias da laringe afetam muitos profissionais que têm a voz como principal instrumento de trabalho, tais como professores, por exemplo. Técnicas avançadas de diagnóstico dessas patologias são tipicamente invasivas, causando muito desconforto ao paciente. Nosúltimos anos, têm sido pesquisadas técnicas de Processamento Digital de Voz para obtenção de sistemas não invasivos para o auxílio ao diagnóstico por um especialista. O trabalho ora apresentado propõe um método de análise que utiliza coeficientes obtidos a partir da Codificação por Predição Linear para representação dos sinais de voz e Redes Neurais Multilayer Perceptron para classificação entre voz normal e voz patológica. Uma avaliação experimental demonstrou que se trata de um método promissor na discriminação entre voz normal e voz patológica, atingindo uma taxa de acerto superior a 98%.

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Section: Introductionunclassified

Detecção Automática De Patologias Da Laringe Usando Codificação Por Predição Linear E Redes Neurais MLP

Marinus¹,

Gomes²,

Macedo³

2016

Anais Do 9. Congresso Brasileiro De Redes Neurais

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show abstract

“…Técnicas de processamento digital de sinais de voz têm sido empregadas com o objetivo de investigar parâmetros quantitativos que possam diferenciar uma voz alterada de uma voz normal [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10]. Patologias na laringe alteram o padrão de vibração das pregas vocais, fazendo com que o sinal resultante da produção vocal possua características diferentes de um sinal de voz saudável.…”

Section: Introductionunclassified

“…Uma vogal sustentada pode perder seu aspecto quase periódico, apresentando características de ruído aleatório (Figura 1), prejudicando a detecção correta da frequência fundamental e das medidas derivadas da mesma [1], [3], [7], [8].…”

Section: Introductionunclassified

Avaliação de Desempenho na Classificação de Patologias Laríngeas por Análise LPC de Sinais de Voz e Redes Neurais MLP

Vieira¹,

Costa²,

Costa³

et al. 2016

Anais Do 11. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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Resumo-Este artigo trata da aplicação da Codificação por Predição Linear (LPC -Linear Predictive Coding) e das redes neurais Multilayer Perceptron (MLP) na classificação entre sinais de vozes saudáveis e vozes afetadas por patologias laríngeas (edema, nódulos e paralisia nas pregas vocais). O desempenho do sistema de classificação entre vozes saudáveis e patológicaś e avaliado variando-se a ordem dos coeficientes LPC de 8 a 32. Foram obtidas taxas de classificação superiores a 98%, na discriminação entre vozes saudáveis e patológicas. Entre patologias, os valores de acurácia obtidos estão acima de 90%. Palavras-Chave-Processamento de Sinais de Voz, Codificação por Predição Linear, Redes Neurais MLP, Patologias Laríngeas.Abstract-This article deals with the application of Linear Predictive Coding (LPC) and MLP neural networks in classifying healthy and voices affected by laryngeal pathologies (vocal fold edema, nodules and paralysis). The system performance is evaluated by varying the order of the LPC coefficients from 8 to 32. Classification rates above 98% were obtained in the healthy and pathological voice discrimination. Among pathologies, the accuracy values were higher than 90%.

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“…As técnicas mais tradicionais empregam medidas tais como a frequência fundamental, jitter, shimmer, APQ, HNR, entre outras (Boyanov et al, 1993;Manfredi et al, 1999). Entretanto, dependendo do grau de severidade da patologia, a obtenção da frequência fundamental se torna uma tarefa bastante complexa e o resultado obtido pode não ser confiável (Godino-Llorente et al, 2006).…”

Section: Introductionunclassified

Classificação de sinais de vozes saudáveis e patológicas por meio da combinação entre medidas da análise dinâmica não linear e codificação preditiva linear

Costa¹,

Costa²,

Assis³

et al. 2013

RBEB

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Robust hybrid pitch detector

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Detecção Automática De Patologias Da Laringe Usando Codificação Por Predição Linear E Redes Neurais MLP

Detecção Automática De Patologias Da Laringe Usando Codificação Por Predição Linear E Redes Neurais MLP

Avaliação de Desempenho na Classificação de Patologias Laríngeas por Análise LPC de Sinais de Voz e Redes Neurais MLP

Classificação de sinais de vozes saudáveis e patológicas por meio da combinação entre medidas da análise dinâmica não linear e codificação preditiva linear

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