Avaliação de Desempenho na Classificação de Patologias Laríngeas por Análise LPC de Sinais de Voz e Redes Neurais MLP

Abstract

Resumo-Este artigo trata da aplicação da Codificação por Predição Linear (LPC -Linear Predictive Coding) e das redes neurais Multilayer Perceptron (MLP) na classificação entre sinais de vozes saudáveis e vozes afetadas por patologias laríngeas (edema, nódulos e paralisia nas pregas vocais). O desempenho do sistema de classificação entre vozes saudáveis e patológicaś e avaliado variando-se a ordem dos coeficientes LPC de 8 a 32. Foram obtidas taxas de classificação superiores a 98%, na discriminação entre vozes saudáveis e patológicas. Entre patologias, os valores de acurácia obtidos estão acima de 90%. Palavras-Chave-Processamento de Sinais de Voz, Codificação por Predição Linear, Redes Neurais MLP, Patologias Laríngeas.Abstract-This article deals with the application of Linear Predictive Coding (LPC) and MLP neural networks in classifying healthy and voices affected by laryngeal pathologies (vocal fold edema, nodules and paralysis). The system performance is evaluated by varying the order of the LPC coefficients from 8 to 32. Classification rates above 98% were obtained in the healthy and pathological voice discrimination. Among pathologies, the accuracy values were higher than 90%.