人工神经网络在中度声带疾病识别方面的应用专家

E. Silva, Mateus Morikawa, V. Suterio, M. Dajer
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摘要

maria Eugenia Dajer eugedajer@gmail.com Universidade tecnologica Federal do parana, cornelio procopio, parana,巴西声音是人类开展许多活动的基本元素,无论是休闲还是工作。声音障碍发生在很多人身上,可能有很多原因,因此,快速和有效的诊断是必要的,以适当的治疗。本研究的目的是通过应用人工神经网络专家来识别中度声带障碍。为了适当地执行它,有必要采取某些步骤,即:处理所使用的数据库;语音信号的预处理;通过小波包变换提取其特性(能量和熵),最后应用专家人工神经网络进行适当的训练和测试。利用从语音信号中提取的能量可以获得82.2%的总命中率,而利用熵可以获得99.5%的命中率。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
APLICAÇÃO DE REDE NEURAL ARTIFICIAL ESPECIALISTA EM RECONHECIMENTO DE TRANSTORNOS VOCAIS MODERADOS
María Eugenia Dajer eugedajer@gmail.com Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil A voz é um elemento primordial para a realização de grande parte das atividades feitas pelos seres humanos, sejam elas do âmbito de lazer ou de trabalho. Distúrbios vocais ocorrem em um número elevado de pessoas, e podem ser causados por inúmeros motivos, sendo assim, tem-se como necessário um diagnóstico rápido e eficiente para o seu devido tratamento. O objetivo desse trabalho foi realizar o reconhecimento de transtornos vocais moderados por meio da aplicação de uma rede neural artificial especialista. Para a sua devida execução, foram necessárias determinadas etapas, sendo elas: o tratamento do banco de dados utilizado; o pré-processamento dos sinais de voz; a extração das características dos mesmos (energia e entropia) por meio da Transformada Wavelet Packet, e, por fim, a aplicação da rede neural artificial especialista, na qual são realizados seus devidos treinamentos e testes. Foi possível obter uma taxa de acerto total de 82,2% utilizando a energia extraída dos sinais de voz, ao mesmo tempo que, utilizando a entropia, foi obtida uma taxa de 99,5% de acerto.
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