Detecção e caracterização computacional de vozes afetadas patologicamente - Rosa, Thales Cândido [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
Atualmente, a detecção precoce de patologias na voz é importante e necessária, pois pode ser decisiva no sucesso do tratamento e recuperação de pacientes com tais patologias. Dessa forma, este trabalho busca construir um modelo computacional de detecção não-invasiva de vozes afetadas pelas patologias laringite, paralisia das cordas vocais e disfonia orgânica utilizando algoritmos de aprendizado de máquina a fim de detectar e caracterizar tais patologias com o auxílio de uma base de dados contendo gravações de vozes patológicas e normais. Foram realizados testes com 1308 gravações provenientes da Saarbrüecken Voice Database que implicaram em uma acurácia de até 86,2%.

Nowadays, the early detection of voice pathologies is crucial and decisive on the successful patient treatment and recovery from such diseases. Nevertheless, this work aims to build a computational model for a non-invasive detection of voices affected by laryngitis, vocal cord paralysis and organic dysphonia with use of machine learning algorithms as well as voice databases containing healthy and pathological speech recordings. Tests were carried out using 1308 recordings from Saarbruecken Voice Database which resulted in an accuracy of up to 86.2%.
Computational portrayal and detection of pathologically affected voices
Keywords: Processamento de sinais; Vozes afetadas patologicamente; Acústica; Escala Mel; Escala Bark; Signal processing; Pathologically affected voices; Acoustics; Mel scale; Bark scale