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Deep learning aplicado a classificação de patologias da voz

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Resumo:A classificação de patologias relacionadas a voz utilizando conceitos de Deep Learning vem crescendo consideravelmente nos últimos anos. Bons resultados já foram obtidos para a classificação em fala sustentada com vogais, mas ainda existem poucos trabalhos relacionadas a classificação deste problema utilizando fala contínua. Por isso, é foco desta dissertação realizar a implementação dos principais modelos de Deep Learning para a classificação de patologias da voz em fala contínua, utilizando a frase alemã “Guten Morgen, wie geht es Ihnen?” da base de dados Saarbruecken Voice Database. São utilizados as patologias de disfonia, laringite e paralisia das cordas vocais, além da classe dos saudáveis, para análises multi classe e binária. Além disso, também é realizado um estudo prévio para a classificação com vogais nas mesmas patologias. O melhor resultado para as vogais é de 99% de exatidão para a implementação de um modelo LSTM com parâmetros Jitter, Shimmer e Autocorrelação, na classificação binária entre laringite e saudável. Para as frases, é realizado um estudo comparativo entre modelos de redes neuronais, convolucionais e recorrentes para os parâmetros MFCCs e Espectrogramas na escala Mel obtendo resultados de 76% de medida-F para disfonia x saudável, 68% de medida-F para laringite x saudável, 80% de medida-F para paralisia x saudável. Para classificação multi classe é obtido 59% e 40% de medida-F para 3 classes e 4 classes, respectivamente.
Autores principais:Guedes, Victor
Assunto:Long short-term memory Rede neuronais convolucional Redes neuronais artificias Transfer learning
Ano:2019
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Instituto Politécnico de Bragança
Idioma:português
Origem:Biblioteca Digital do IPB

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