Resumo-Neste trabalho, são empregadas técnicas de processamento digital de sinais, baseadas no modelo linear de produção da fala, para analisar a qualidade vocal. É avaliado o potencial discriminativo dos parâmetros obtidos da análise de predição linear (Linear Predictive Coding-LPC)-coeficientes LPC, coeficientes cepstrais e mel-cepstrais na classificação de desvios vocais (rugosidade, soprosidade e tensão). Com o auxílio da curva ROC (Receiver Operator Characteristic Curve), é realizada a classificação dos sinais, obtendo-se a melhor acurácia média de 86% na discriminação entre vozes tensas e soprosas, com os parâmetros mel-cepstrais, quantizados em 512 níveis.

Resumo-Neste trabalho, são empregadas técnicas de processamento de sinais baseadas na análise dinâmica não linear para investigar a alteração vocal provocada pela presença de patologia laríngeas, a partir das modificações no espaço de fase dos sinais analisados. São utilizados dois métodos de extração de características para obter medidas das imagens do espaço de fase que mostram o comportamento da dinâmica vocal do sistema: método da contagem de caixas ponderadas e método da similaridade. Com o auxílio de um classificador MLP (Multilayer Perceptron) é realizada a classificação com as medidas extraídas individualmente e de forma combinada. Obteve-se acurácia de 99% na classificação de vozes patológicas e saudáveis. Os métodos empregados se mostram promissores e podem ser viáveis na implementação de um sistema para detecção de alterações vocais provocadas pela presença de patologias laríngeas.