Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Titolo
Riconoscimento automatico delle interiezioni da segnale vocale per lo studio dei disturbi psichiatrici
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Parole chiave
- disturbi psichiatrici
- disturbo bipolare
- interiezioni
- MFCC
- parole
- segnali audio
- segnali vocali
- Support Vector Machines (SVM)
Data inizio appello
05/10/2018
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
05/10/2088
Riassunto (Italiano)
Il lavoro di questa tesi si pone l'obiettivo di estrarre delle features che permettano di riuscire a distinguere le interiezioni dalle parole all'interno di segnali vocali. Dato l'alto contenuto di informazioni emotive che le interiezioni contengono riuscire ad identificarle e ad analizzarle può avere dei risvolti molto importanti nello studio di disturbi dell'umore e della psiche dell'individuo, come per esempio i disturbi bipolari. A partire da segnali audio registrati durante una test psicologico di scioltezza verbale da un campione di soggetti, una parte dei quali presentava disturbi bipolari, son stati calcolati 12 coefficienti MFCCs e successivamente per ognuno dei coefficienti sono state estratte diverse statistiche. Una volta ottenute queste statistiche siamo passati all'ultima fase del nostro studio, ovvero alla classificazione, cercando di riuscire a distinguere i segnali relativi alle parole da quelli relativi alle interiezioni tramite le features ottenute precedentemente. Per il lavoro di classificazione è stato utilizzato un approccio di tipo SVM (Support Vector Machines). Dopo tali prove con delle analisi statistiche si verificherà se le features utilizzate siano più o meno valide.
