Banca de QUALIFICAÇÃO: ALLAN CARLOS FRANÇA DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALLAN CARLOS FRANÇA DA SILVA
DATA: 24/09/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Laboratório Integrado de Estudos da Voz - LIEV - Sala 810
TÍTULO: CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DO PROTOCOLO DE ANÁLISE ESPECTROGRÁFICA DA VOZ : MODELO BASEADO EM MACHINE LEARNING
PALAVRAS-CHAVES: Acurácia; Aprendizagem Supervisionada, Análise espectrográfica; Voz
PÁGINAS: 47
RESUMO: INTRODUÇÃO: A análise acústica da voz consiste na captação da onda sonora por métodos computadorizados para descrever seus atributos físicos no domínio do tempo. Dentre os métodos de análise, a espectrografia acústica é o principal instrumento de análise qualitativa. O Protocolo de Análise Espectrográfica da Voz (PAEV) é um instrumento que se encontra em processo de validação e é desenvolvido para a classificação de vozes disfônicas e não-disfônicas. No entanto, seu desempenho ainda precisa ser investigado no uso da escala likert e na sua aplicação em espectrogramas preto e branco. O Aprendizado de Máquina é uma subárea da Inteligência Artificial que permite que algoritmos sejam treinados em base de dados e possam aprender, e prever desfechos de classificação e regressão. OBJETIVO: Verificar o desempenho de diferentes versões do Protocolo de Análise Espectrográfica da Voz na discriminação da presença/ausência de disfonia com uso de técnicas de Aprendizagem de Máquina Supervisionada. MÉTODOS: Trata-se de um estudo de acurácia diagnóstica, transversal, observacional, documental e de abordagem quantitativa. Serão coletadas 82 vozes do estudo anterior de validação do PAEV para geração de espectrogramas coloridos e preto e branco, sendo esses espectrogramas salvos como imagens e posteriormente convertidos como vetores numéricos para análise posterior. As figuras serão postas em um formulário de uma plataforma online para que o PAEV seja aplicado na escala binária e likert. Juízes especialistas em voz e com experiência com o uso do PAEV serão recrutados para responder a esses formulários. Análise dos dados será realizada no software R versão 4.4.1 para análise descritiva dos dados e para aplicação de modelos de Aprendizagem de Máquina Supervisionada.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1668545 - ANNA ALICE FIGUEIREDO DE ALMEIDA QUEIROZ
Interno - 1643224 - HEMILIO FERNANDES CAMPOS COELHO
Presidente - 2634755 - LEONARDO WANDERLEY LOPES
Interno - 1724406 - LUIZ MEDEIROS DE ARAUJO LIMA FILHO