Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/21188
Titre: Détection et Classification des Troubles de la Voix
Auteur(s): Mekhellet, Ahmed Yacine
Mots-clés: Classification , Voix pathologiques, Signal vocal Analyse en ondelettes , Extraction de paramètres , Méthodologie , Modèle La base de données VOICED.
Date de publication: 20-sep-2023
Editeur: University of Tlemcen
Résumé: Ce mémoire se consacre à la classification des voix pathologiques, un domaine vital pour la santé vocale. À travers trois chapitres, il explore les fondamentaux du signal vocal, présente une méthodologie intégrant le traitement du signal, y compris l'analy se en ondelettes et l'extraction des paramètres, puis dévoile les résultats prometteurs obtenus grâce à un modèle SVM pour la classification. L'objectif majeur est d'améliorer le diagnostic et la prise en charge des troubles vocaux en fournissant des outils plus performants aux professionnels de la santé, en se basant sur la base de données VOICED. Ce travail souligne l'importance cruciale de la santé vocale et la nécessité d'investir dans des méthodes de diagnostic plus précises et accessibles, tout en ouvrant de nouvelles perspectives pour les soins et la qualité de vie des individus touchés.
URI/URL: http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/21188
Collection(s) :Master en Génie Biomedical

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