Análise da Voz em Pacientes com Doenças Neurológicas

Neste estudo, os investigadores avaliarão as características clínicas de participantes saudáveis ​​e participantes com distúrbios neurológicos por meio da aplicação de escalas clínicas específicas. Além disso, os investigadores avaliarão o comprometimento da voz usando ferramentas de exame perceptivo. Em seguida, os pesquisadores aplicarão a análise espectral para avaliar os principais componentes de frequência da voz em participantes saudáveis ​​e em pacientes afetados por distúrbios neurológicos com comprometimento vocal proeminente. Para distinguir entre participantes saudáveis ​​e pacientes afetados por várias doenças neurológicas, os pesquisadores aplicarão uma análise de voz baseada no classificador de máquina de vetor de suporte (SVM) que incluiu um grande número de recursos, além dos principais componentes de frequência da voz.

Para esses fins, os investigadores avaliarão em detalhes a sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo e precisão de todos os testes diagnósticos. Além disso, os investigadores calcularão a área sob as curvas da característica de operação do receptor (ROC) para verificar o limiar de diagnóstico ideal conforme refletido pelo critério associado (Ass. Crit.) e Índice de Youden (YI). Para avaliar possíveis correlações clínico-instrumentais, os investigadores também usarão um algoritmo modificado de análise SVM para calcular um valor numérico contínuo (a razão de verossimilhança [LR]) fornecendo uma medida da gravidade do comprometimento da voz para cada participante.

As gravações de voz serão realizadas solicitando aos participantes que produzam uma tarefa de fala específica com sua intensidade, tom e qualidade de voz habituais. A tarefa de fala consistirá em uma emissão sustentada de uma vogal frontal não arredondada /e/ por pelo menos 5 segundos. As gravações de voz serão coletadas por meio de um gravador de áudio de alta definição colocado a uma distância de 5 cm da boca. As amostras de voz serão gravadas no formato PCM linear (.wav) a uma taxa de amostragem de 44,1 kHz, com tamanho de amostra de 24 bits. A análise de voz consistirá em três processos separados: extração de recursos, seleção e classificação. Para a extração de características, os investigadores utilizarão o software dedicado OpenSMILE (audEERING GmbH, Alemanha). Em seguida, os investigadores selecionarão e classificarão o recurso de voz usando o algoritmo SVM incluído no Weka.