Комп’ютерне моделювання алгоритмів діагностики голосової системи людини

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДенисенко, О. І.
dc.date.accessioned2022-11-30T14:29:18Z
dc.date.available2022-11-30T14:29:18Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenEvery year, people are faced with an increasing number of diseases that require timely detection and diagnosis without causing discomfort to the patient. Thus arose the systems of objective and subjective assessment of the quality of hearing, as well as the first systems of analysis of the state of the vocal tract. The problem of voice pathology is inherent in a fairly large risk group, which includes teachers, artists, call center operators. The specifics of the development of such systems is that the hardware and software complex developed by the engineer should be convenient for use by a doctor and relevant in terms of existing solutions to identify certain acoustic parameters of the voice. The study of the voice spectrum can be the main diagnostic test in the diagnosis of persistent voice disorders and, along with the study of the voice field and vibrometry, allows you to determine the form of voice disorders in professionals. Acoustic tests for the presence of high and low singing forms in the singing voice can be highly important in determining the singer's performance and professional prognosis, can serve as a criterion in the diagnosis of persistent voice disorders, and their use in early stages of occupational laryngeal diseases will help prevent preventive measures. MATLAB software comes with a large number of tools, which facilitates the implementation of many engineering, mathematical, computational issues of development and research of various processes related to any field of research. Based on these tools, there are a large number of basic functions of digital signal analysis, including audio signals. FFT - fast Fourier transform algorithms are chosen as a basis, which with a certain modification are divided into parametric and nonparametric. In this case, the nonparametric Welch method and the parametric Berg method are chosen. The user is given access to choose between the parameters required for their operation. For the first it is the dimension of the weight function, for the second it is the order of the autoregressive model. All this gives opportunity to analyze the spectrum of vowel phonemes. The AppDesigner package provides great opportunities for creating interfaces in software development. By manipulating the functions of Callback, you can bring the program to the finest settings, which at first may seem invisible, but generally create comfort when working. It is important to build a certain algorithm of action of each component. It often happens that it is necessary to take into account such details for which a certain component in itself is not responsible. For example, this could be changing the signatures of other components. To simplify code writing, it is important to create m-functions. However, this must be taken into account when editing them after entering them in the main script. Using the above toolbox, a software interface was developed, which is divided into two working areas: time and spectral parts. In addition, the interface is filled with controls for input data and spectrum analyzer parameters, as well as spectrum analysis tools.uk
dc.description.abstractukСеред методів діагностування патологій, найпопулярнішими з яких є неінвазійні, що є найбільш комфортними для пацієнтів. Одним з таких методів є спектральний аналіз формантного складу голосних звуків. Для цього необхідно розробити зручний та актуальний в сенсі наявних рішень по виявленню патологій апаратно-програмний комплекс. У даній роботі виконано порівняння методів спектрального аналізу голосних звуків та вибір найкращого варіанту, а також наведено вигляд графічного інтерфейсу отриманого програмного забезпечення для допомоги лікарям фоніатрам.uk
dc.format.pagerangeС. 254174-1-254174-6uk
dc.identifier.citationДенисенко, О. І. Комп’ютерне моделювання алгоритмів діагностики голосової системи людини / Денисенко О. І. // Мікросистеми, Електроніка та Акустика : науково-технічний журнал. – 2022. – Т. 27, № 1(120). – С. 254174-1-254174-6. – Бібліогр.: 10 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2523-4455.mea.254174
dc.identifier.orcid0000-0001-5148-922Xuk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51243
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.sourceМікросистеми, Електроніка та Акустика : науково-технічний журнал, 2022, Т. 27, № 1(120)uk
dc.subjectдискретне перетворення Фур’єuk
dc.subjectшвидке перетворення Фур’єuk
dc.subjectобертонuk
dc.subjectформантаuk
dc.subjectdiscrete Fourier transformuk
dc.subjectrapid Fourier transformuk
dc.subjectovertoneuk
dc.subjectthe formantuk
dc.subject.udc534.4uk
dc.titleКомп’ютерне моделювання алгоритмів діагностики голосової системи людиниuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
MEA_1_2022_07_254174-1-254174-6.pdf
Розмір:
1.02 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Мікросистеми, Електроніка та Акустика: науково-технічний журнал, Т. 27, № 1(120)