Classification Automatique Des Voix Parkinsoniennes De Patients Algériens Par Réseaux De Neurones Artificiels

Résumé: Cet article traite de la classification automatique des voix Parkinsoniennes (VP) de patients algériens par Réseaux de Neurones Artificiels (RNA).La classification automatique des voix pathologiques a reçu une grande attention des chercheurs durant cette dernière décennie (Ritchings, McGillion, &Moore, 2002). Dans les approches récentes de classification de la voix pathologique, différentes méthodes de classification de formes (Pattern Classification) ont été utilisées (Ananthakrishna, Shama & Niranjan, 2004; Godino-Llorente &G'omez-Vild, 2004; Umapathy, Krishnan, Parsa, & Jamieson, 2005;Wang&Jo, 2006). Dans notre étude, nous avons appliqué les RNA pour la discrimination entre les voix normales (VN) et les voix parkinsoniennes (VP). L'idée principale des RNA est de simuler l'organisation des neurones biologiques humains et leurs interconnexions pour traiter les informations (Dreyfus, 2004). Parce que les RNA sont bien adaptés à la reconnaissance des formes, et parce que la reconnaissance vocale est essentiellement un problème de reconnaissance de formes, de nombreux chercheurs ont essayé d'appliquer les réseaux de neurones pour la reconnaissance vocal et par suite donc à la reconnaissance des voix pathologiques.

Publié dans la revue: SCIENCES DE L’HOMME