Bolsa 03/12287-0 - Processamento de sinais, Análise de ondaletas - BV FAPESP
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Aplicação das wavelets na análise e classificação de sinais de vozes patológicas

Processo: 03/12287-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Data de Início da vigência: 01 de março de 2004
Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2008
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Circuitos Elétricos, Magnéticos e Eletrônicos
Pesquisador responsável:Jose Carlos Pereira
Beneficiário:Everthon Silva Fonseca
Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Processamento de sinais   Análise de ondaletas
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Processamento De Sinais | Trato Vocal | Vozes Patologicas | Wavelets

Resumo

O objetivo central deste projeto de doutorado visa encontrar parâmetros relacionados a sinais de vozes patológicas oriundos da ferramenta matemática de análise temporal e frequencial de inúmeras aplicações na atualidade: - a transformada de wavelets. Estes parâmetros podem estar associados a medidas relacionadas ao ruído presente no sinal, medidas de jitter e shimmer ou outras formas de análise da voz e de padrões acústicos de determinadas variações relacionadas aos sinais. Certamente, a obtenção de resultados ainda mais eficientes que os obtidos através dos métodos clássicos atuais no estudo da análise dos sinais de voz e de classificação de diferentes tipos de patologia do trato vocal através da utilização desta importante ferramenta matemática pode vir a ser de grande aplicação em processamento de sinais de voz. É de enorme interesse científico a análise acústica de sinais, permitindo uma avaliação não-invasiva e uma quantificação de parâmetros objetivos que venham a permitir o acompanhamento das condições do paciente no decorrer de uma terapia. (AU)

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Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
FONSECA, Everthon Silva. Wavelets, predição linear e LS-SVM aplicados na análise e classificação de sinais de vozes patológicas. 2008. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/SBD) São Carlos.

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