Alves, Marco A. R.Silva, Gabriel A. R.Bispo, Bruno C.Dajer, María E.Rodrigues, Pedro M.2021-04-152021-04-152020-11http://hdl.handle.net/10400.14/32646Este trabalho tem como objetivo detectar distúrbios vocais relacionados com nódulo vocal, edema de Reinke e patologias neurológicas através de parâmetros cepstrais multibandada vogal sustentada /a/. A detecção é realizada entre pares de grupos de estudo e a análise multibanda é efetuada usando a transformada Wavelet. Para cada par de grupos, uma seleção de parâmetros é realizada. Estatísticas dos parâmetros selecionados são utilizadas como entrada para quatro classificadores com validação cruza da leave-one-out. Acurácias de classificação iguais ou superiores a 96,70% são obtidas para 6 pares de grupos de estudo enquanto apenas 74,20% é alcançado para o par Edema/Nódulo.This work aims to detect vocal disorders related to vocal nodule, Reinke’s edema and neurological pathologies through multiband cepstral measures of the sustained vowel/a/. Detection is performed between pairs of study groups and multiband analysis is accomplished using the Wavelet transform. For each pair of groups, a parameters selection is performed. Statistics of the selected parameters are used as input for four classifiers with leave-one-out cross validation. Classification accuracies equal or greater than 96.70% are obtained for 6pairs of study groups while only 74.20% is achieved for the Edema/Nodule pairporDistúrbios vocaisNódulo vocalEdema de ReinkePatologias neurológicasParâmetros cepstraisWaveletVoice disorders detectionVocal foldReinke’s edemaNeurological pathologiesCepstral measuresconference object10.14209/SBRT.2020.1570641723