Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  voice disorders
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In this paper, an automatic voice pathology detection (VPD) system based on voice production theory is developed. More specifically, features are extracted from vocal tract area, which is connected to the glottis. Voice pathology is related to a vocal fold problem, and hence the vocal tract area which is connected to vocal folds or glottis should exhibit irregular patterns over frames in case of a sustained vowel for a pathological voice. This irregular pattern is quantified in the form of different moments across the frames to distinguish between normal and pathological voices. The proposed VPD system is evaluated on the Massachusetts Eye and Ear Infirmary (MEEI) database and Saarbrucken Voice Database (SVD) with sustained vowel samples. Vocal tract irregularity features and support vector machine classifier are used in the proposed system. The proposed system achieves 99.22% ± 0.01 accuracy on the MEEI database and 94.7% ± 0.21 accuracy on the SVD. The results indicate that vocal tract irregularity measures can be used effectively in automatic voice pathology detection.
PL
W artykule opisano prototyp urządzenia osobistego do długookresowego pomiaru wysiłku głosowego oraz wczesne wyniki analiz sygnałów zarejestrowanych z jego użyciem. W skład systemu wchodzą: miniaturowy czujnik drgań (umieszczany na skórze użytkownika, w pobliżu krtani), urządzenie rejestrujące oraz oprogramowanie do analizy danych. Parametry głosu użytkownika, takie jak częstotliwość tonu podstawowego, mogą zmieniać się wraz z narastającym zmęczeniem fałdów głosowych, co zostało wykazane w wynikach wstępnych analiz. Przedstawiony prototyp może stanowić podstawę do budowy konkurencyjnego (wobec dostępnych komercyjnie ale drogich rozwiązań zagranicznych) systemu pomiarowego do oceny wysiłku głosowego. System taki może być również przydatny w badaniach naukowych w dziedzinie diagnostyki foniatrycznej.
EN
The paper describes a prototype of a personal, long-term vocal load accumulator and the results of preliminary analysis of the recorded signals. The system includes: a miniature vibration sensor (placed on the skin of the subject, near the larynx), the recording device and data analysis software. Voice parameters, such as fundamental frequency may change with an increasing vocal load, which was shown in the results of preliminary analysis. With additional work, the presented prototype can be considered as a competitive alternative to commercially available, expensive vocal load accumulators and can contribute to the development of scientific research in the field of phoniatrics in our country.
EN
The aim of this study was to assess the applicability of Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) of voice samples in diagnosing vocal nodules and polyps. Patients’ voice samples were analysed acoustically with the measurement of MFCC and values of the first three formants. Classification of mel coefficients was performed by applying the Sammon Mapping and Support Vector Machines. For the tests conducted on 95 patients, voice disorders were detected with accuracy reaching approx. 80%.
PL
Celem niniejszej pracy była ocena możliwości zastosowania analizy tzw. współczynników cepstralnych (ang. Mel Cepstral Coefficients (MFCC)) dla próbek rejestrowanego głosu pacjentów we wspomaganiu diagnozy guzów i polipów. Rejestracje mowy pacjentów poddane zostały analizie akustycznej, w której zastosowano parametry MFCC oraz wartości trzech pierwszych formantów. Do klasyfikacji współczynników cepstralnych zastosowano odwzorowanie Sammona oraz tzw. Maszynę Wektorów Nośnych. W testach wykonanych dla 95 rejestracji mowy pacjentów, zaburzenia głosu zostały wykryte z ok. 80% dokładnością.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.