| dc.contributor | Fundação Araucária | pt-BR |
| dc.creator | RAFAEL ALBERTO DOS SANTOS; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil | |
| dc.creator | PAULO ROGÉRIO SCALASSARA; Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil | |
| dc.date | 2020-11-17 10:41:33 | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-07T18:09:10Z | |
| dc.date.available | 2022-12-07T18:09:10Z | |
| dc.identifier | https://eventos.utfpr.edu.br//sicite/sicite2020/paper/view/6138 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5307479 | |
| dc.description | O presente trabalho propõe um método de classificação de sinais de vozes utilizando a técnica de análise acústica. Este método permite a quantificação de parâmetros acústicos dos sinais que podem ser utilizados para classificá-los. O sinal acústico utilizado como sinal de entrada foi a vogal ‘‘a’’ sustentada, com o objetivo de extrair informações relevantes para a classificação. A extração de informação é obtida pela transformada wavelet, seguida do cálculo de energia e entropia dos coeficientes resultantes. Por fim, estas características formam um vetor que é a entrada do classificador support vector machine. A classificação das classes saudáveis e patológicas obteve um acerto médio de 94.32%. O melhor e pior resultado encontrado nos testes foi de 98,77% e 90,12%, respectivamente. Portanto, verificou-se que as grandezas energia e entropia dos coeficientes da decomposição por wavelet packet discriminam os sinais e podem ser utilizados na análise acústica de sinais de vozes saudáveis e patológicas. | pt-BR |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | pt-BR |
| dc.rights | Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:<br /> <strong>a)</strong> Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença <a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Licença Creative Commons-Attribution</a>, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>b)</strong> Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subsequente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.<br /> <strong>c)</strong> Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.: em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência. | |
| dc.source | Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR; XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR | 0 |
| dc.subject | Engenharia Biomédica; Processamento de Sinais Biológicos | pt-BR |
| dc.subject | Voz; Entropia; Patologia | pt-BR |
| dc.title | Classificação de Sinais de Vozes Saudáveis e Patológicas | 0 |
| dc.type | Documento avaliado pelos pares | pt-BR |
