Identification Des Troubles De La Voix Par L’analyse Temps-fréquence Et Les Machines À Vecteurs De Support
Résumé: Le travail que nous présentons dans ce mémoire consiste à concevoir un système d’aide au diagnostic qui permet l’identification des troubles vocaux à partir des ondes acoustiques. Le système proposé est basé sur la transformée en ondelettes continue et les statistiques d’ordre supérieur pour l’extraction d’attributs. Une échelle d’ondelette modifiée basée sur la gamme fréquentielle audiométrique de perception humaine a été exploitée. La technique de Fisher a été utilisée en vue de sélectionner les attributs. Ce système classifie les sons de la voix en utilisant les machines à vecteurs de supports (En anglais : Support Vector Machines - SVMs). La décision finale consiste à indiquer s’il s’agit d’une voix saine ou pathologique. Les bases de données « Saarbrücken Voice Database -SVD- » et « Massachusetts Eye & Ear Infirmary - MEEI » ont été utilisées dans la partie expérimentale. Les mesures de performances utilisées dans cette étude sont : le taux de bonne classification (TBC), taux de vrais positif (TVP), taux de vrais négatif (TVN), la courbe ROC et l’AUC (Area Under roc Curve). Les résultats obtenus nous ont permis de donner des conclusions importantes sur les bases de données des voix pathologiques.
Mots-clès:
Nos services universitaires et académiques
Thèses-Algérie vous propose ses divers services d’édition: mise en page, révision, correction, traduction, analyse du plagiat, ainsi que la réalisation des supports graphiques et de présentation (Slideshows).
Obtenez dès à présent et en toute facilité votre devis gratuit et une estimation de la durée de réalisation et bénéficiez d'une qualité de travail irréprochable et d'un temps de livraison imbattable!
Aucun fichier associé
Si le fichier est volumineux, l'affichage peut échouer. Vous pouvez obtenir le fichier directement en cliquant sur le bouton "Télécharger".
