DETECÇÃO DE PATOLOGIAS VOCAIS POR MEIO DO USO DE MODELOS AUTO REGRESSIVOS E ALGORITMO KNN
Winnie de Lima Torres1; Ícaro Bezerra Queiroz de Araújo2; Aldayr Dantas de Araújo1; Allan de Medeiros Martins1
1 UFRN; 2 UFAL
Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-1073
Resumo
Existe na literatura indicações de que o processamento digital de sinais permite diagnosticar, de maneira não invasiva, patologias laríngeas, não existindo definição do método mais indicado e das características, ou parâmetros, mais ade-quados para detectar a presença de desvios. Nesse trabalho é realizado um estudo para detecção de desvios vocais utilizando-se vozes do banco de dados Disordered Voice Database. Foram utilizados 166 sinais distribuídos entre vozes saudáveis e vozes patológicas afetadas por edema, por nódulo e por paralisia nas pregas vocais. A partir dos sinais de voz, foram gerados modelos Auto Regressivos (AR e ARMA) para representação desses sinais e, utilizando os parâmetros dos modelos obtidos, foi utilizado o algoritmo K-Nearest Neighbors para a classificação dos sinais analisados. Os resultados obtidos foram comparados com uma classificação apenas pela distância euclidiana entre os sinais e apontaram um bom resultado no estudo proposto, com uma taxa de acerto na classificação superior a 71%.
Palavras-chave: Detecção de desvios vocais; AR; ARMA; K-nearest neighbor