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dc.contributor.advisorSchuck Junior, Adalbertopt_BR
dc.contributor.authorCrovato, César David Paredespt_BR
dc.date.accessioned2007-06-06T18:56:54Zpt_BR
dc.date.issued2004pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/6465pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho apresenta um sistema de classificação de voz disfônica utilizando a Transformada Wavelet Packet (WPT) e o algoritmo Best Basis (BBA) como redutor de dimensionalidade e seis Redes Neurais Artificiais (ANN) atuando como um conjunto de sistemas denominados “especialistas”. O banco de vozes utilizado está separado em seis grupos de acordo com as similaridades patológicas (onde o 6o grupo é o dos pacientes com voz normal). O conjunto de seis ANN foi treinado, com cada rede especializando-se em um determinado grupo. A base de decomposição utilizada na WPT foi a Symlet 5 e a função custo utilizada na Best Basis Tree (BBT) gerada com o BBA, foi a entropia de Shannon. Cada ANN é alimentada pelos valores de entropia dos nós da BBT. O sistema apresentou uma taxa de sucesso de 87,5%, 95,31%, 87,5%, 100%, 96,87% e 89,06% para os grupos 1 ao 6 respectivamente, utilizando o método de Validação Cruzada Múltipla (MCV). O poder de generalização foi medido utilizando o método de MCV com a variação Leave-One-Out (LOO), obtendo erros em média de 38.52%, apontando a necessidade de aumentar o banco de vozes disponível.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectProcessamento de sinais de vozpt_BR
dc.subjectTransformadas waveletpt_BR
dc.subjectVozpt_BR
dc.titleClassificação de sinais de voz utilizando a transformada Wavelet Packet e redes neurais artificiaispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000530304pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2004pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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