Análise acústica vocal e classificação de vozes saudáveis e com patologias laríngeas

Abstract

Como forma de minimizar o desconforto de pacientes que necessitam submeter-se a exames invasivos, como laringoscopia, este trabalho propõem um método não invasivo que relaciona um conjunto de medidas acústicas retiradas a partir do estudo do sinal de voz falado e sustentado a vogal ‘a’ e um método de reconhecimento de padrões utilizando Support Vector Machine (SVM) como forma de classificação de patologias para hipótese de diagnóstico de patologias laríngeas. Utilizou-se a base de dados Alemã Saarbrucken Voice Database (SVD), que se encontra disponível online de forma gratuita pelo Instituto de Fonética da Universidade de Saarland, nesta base de dados é possível encontrar sinais de voz, entre saudáveis e patológicos de mais de 2000 sujeitos. Neste trabalho utilizou-se 786 amostras de sinais entre vozes masculinas e femininas, saudáveis e as patologias Edema de Reinke e Disfonia. Como medidas acústicas foram utilizadas a frequência fundamental, formantes, energia e entropia como vetor de característica de entrada para as máquinas de vetor suporte. Um dos objetivos do trabalho era a extração dessas características para a aplicação de machine learning para a identificação de patologias laríngeas, através da ferramenta SVM. Este classificador foi capaz de classificar vozes saudáveis de patológicas e as patologias Edema de Reinke e Disfonia