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Análise de estimadores recursivos aplicados no cálculo de coeficientes LPC de sinais de voz com patologias laríngeas

Neste trabalho, são avaliados diferentes métodos para a estimação de coeficientes LPC (Linear Predictive Coding), sendo eles o da autocorrelação, dos mínimos quadrados recursivos (MQR) e do estimador recursivo da variável instrumental (ER-VI). É avaliado o potencial dos algoritmos na predição linear de sinais de vozes saudáveis e afetados por patologias laríngeas, tendo seus desempenhos mensurados pelo índice estatístico Root Mean Square Error (RMSE). Os coeficientes LPC estimados pelo método MQR forneceram RMSE superior à dos outros métodos, com valores acima de 0,9 na predição de vozes saudáveis e afetadas pelas patologias edema e nódulo.

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Análise de estimadores recursivos aplicados no cálculo de coeficientes LPC de sinais de voz com patologias laríngeas

  • DOI: 10.22533/at.ed.60320061013

  • Palavras-chave: Análise de séries temporais, codificação por predição linear, autocorrelação, mínimos quadrados recursivos, estimador recursivo da variável instrumental

  • Keywords: Autocorrelation, linear prediction coding, recursive estimator of the instrumental variable, recursive least squares, time series analysis

  • Abstract:

    In this study, different methods for the estimation of LPC coefficients (Linear Predictive Coding) are evaluated, being them the autocorrelation, the recursive least squares (MQR) and the recursive estimator of the instrumental variable (ER-VI). The potential of the algorithms in the linear prediction of signs of healthy voices and affected by laryngeal pathologies is evaluated, and their performance is measured by the Root Mean Square Error (RMSE) statistical index. The LPC coefficients estimated by the MQR method provided RMSE superior to that of the other methods, with values above 0.9 in the prediction of healthy voices and affected by the edema and nodule pathologies.

  • Número de páginas: 11

  • Lucas Cardoso Dias
  • Silvana Luciene do Nascimento Cunha Costa
  • Suzete Élida Nóbrega Correia
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