Detecção de distúrbios vocais através de parâmetros cepstrais multibanda de vogal sustentada

Marco A. R. Alves; Gabriel A. R. Silva; Bruno C. Bispo; María E. Dajer; Pedro M. Rodrigues

doi:10.14209/SBRT.2020.1570641723

Detecção de distúrbios vocais através de parâmetros cepstrais multibanda de vogal sustentada

Marco A. R. Alves
, Gabriel A. R. Silva
, Bruno C. Bispo
, María E. Dajer
, Pedro M. Rodrigues

Research output: Contribution to conference › Paper

30 Downloads

Abstract

This work aims to detect vocal disorders related to vocal nodule, Reinke’s edema and neurological pathologies through multiband cepstral measures of the sustained vowel/a/. Detection is performed between pairs of study groups and multiband analysis is accomplished using the Wavelet transform. For each pair of groups, a parameters selection is performed. Statistics of the selected parameters are used as input for four classifiers with leave-one-out cross validation. Classification accuracies equal or greater than 96.70% are obtained for 6pairs of study groups while only 74.20% is achieved for the Edema/Nodule pair

Original language	Portuguese
Number of pages	5
DOIs	https://doi.org/10.14209/SBRT.2020.1570641723
Publication status	Published - Nov 2020
Event	XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais - Florianópolis, Brazil Duration: 22 Nov 2020 → 25 Nov 2020 https://biblioteca.sbrt.org.br/events/13

Conference

Conference	XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais
Country/Territory	Brazil
City	Florianópolis
Period	22/11/20 → 25/11/20
Internet address	https://biblioteca.sbrt.org.br/events/13

Keywords

Voice disorders detection
Vocal fold
Reinke’s edema
Neurological pathologies
Cepstral measures
Wavelet

Access to Document

10.14209/SBRT.2020.1570641723Licence: Unspecified

28390740Final published version, 219 KBLicence: Unspecified

http://hdl.handle.net/10400.14/32646Licence: Unspecified

Cite this

@conference{88c16942fe564b50a6027d3d511a5d99,

title = "Detec{\c c}{\~a}o de dist{\'u}rbios vocais atrav{\'e}s de par{\^a}metros cepstrais multibanda de vogal sustentada",

abstract = "Este trabalho tem como objetivo detectar dist{\'u}rbios vocais relacionados com n{\'o}dulo vocal, edema de Reinke e patologias neurol{\'o}gicas atrav{\'e}s de par{\^a}metros cepstrais multibandada vogal sustentada /a/. A detec{\c c}{\~a}o {\'e} realizada entre pares de grupos de estudo e a an{\'a}lise multibanda {\'e} efetuada usando a transformada Wavelet. Para cada par de grupos, uma sele{\c c}{\~a}o de par{\^a}metros {\'e} realizada. Estat{\'i}sticas dos par{\^a}metros selecionados s{\~a}o utilizadas como entrada para quatro classificadores com valida{\c c}{\~a}o cruza da leave-one-out. Acur{\'a}cias de classifica{\c c}{\~a}o iguais ou superiores a 96,70\% s{\~a}o obtidas para 6 pares de grupos de estudo enquanto apenas 74,20\% {\'e} alcan{\c c}ado para o par Edema/N{\'o}dulo.",

keywords = "Voice disorders detection, Vocal fold, Reinke{\textquoteright}s edema, Neurological pathologies, Cepstral measures, Wavelet, Dist{\'u}rbios vocais, N{\'o}dulo vocal, Edema de Reinke, Patologias neurol{\'o}gicas, Par{\^a}metros cepstrais, Wavelet",

author = "Alves, \{Marco A. R.\} and Silva, \{Gabriel A. R.\} and Bispo, \{Bruno C.\} and Dajer, \{Mar{\'i}a E.\} and Rodrigues, \{Pedro M.\}",

year = "2020",

month = nov,

doi = "10.14209/SBRT.2020.1570641723",

language = "Portuguese",

note = "XXXVIII Simp{\'o}sio Brasileiro de Telecomunica{\c c}{\~o}es e Processamento de Sinais ; Conference date: 22-11-2020 Through 25-11-2020",

url = "https://biblioteca.sbrt.org.br/events/13",

}

TY - CONF

T1 - Detecção de distúrbios vocais através de parâmetros cepstrais multibanda de vogal sustentada

AU - Alves, Marco A. R.

AU - Silva, Gabriel A. R.

AU - Bispo, Bruno C.

AU - Dajer, María E.

AU - Rodrigues, Pedro M.

PY - 2020/11

Y1 - 2020/11

N2 - Este trabalho tem como objetivo detectar distúrbios vocais relacionados com nódulo vocal, edema de Reinke e patologias neurológicas através de parâmetros cepstrais multibandada vogal sustentada /a/. A detecção é realizada entre pares de grupos de estudo e a análise multibanda é efetuada usando a transformada Wavelet. Para cada par de grupos, uma seleção de parâmetros é realizada. Estatísticas dos parâmetros selecionados são utilizadas como entrada para quatro classificadores com validação cruza da leave-one-out. Acurácias de classificação iguais ou superiores a 96,70% são obtidas para 6 pares de grupos de estudo enquanto apenas 74,20% é alcançado para o par Edema/Nódulo.

AB - Este trabalho tem como objetivo detectar distúrbios vocais relacionados com nódulo vocal, edema de Reinke e patologias neurológicas através de parâmetros cepstrais multibandada vogal sustentada /a/. A detecção é realizada entre pares de grupos de estudo e a análise multibanda é efetuada usando a transformada Wavelet. Para cada par de grupos, uma seleção de parâmetros é realizada. Estatísticas dos parâmetros selecionados são utilizadas como entrada para quatro classificadores com validação cruza da leave-one-out. Acurácias de classificação iguais ou superiores a 96,70% são obtidas para 6 pares de grupos de estudo enquanto apenas 74,20% é alcançado para o par Edema/Nódulo.

KW - Voice disorders detection

KW - Vocal fold

KW - Reinke’s edema

KW - Neurological pathologies

KW - Cepstral measures

KW - Wavelet

KW - Distúrbios vocais

KW - Nódulo vocal

KW - Edema de Reinke

KW - Patologias neurológicas

KW - Parâmetros cepstrais

KW - Wavelet

U2 - 10.14209/SBRT.2020.1570641723

DO - 10.14209/SBRT.2020.1570641723

M3 - Paper

T2 - XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais

Y2 - 22 November 2020 through 25 November 2020

ER -