Aplicação de uma rede neural artificial para a avaliação da rugosidade e soprosidade vocal

A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.

Ensino da avaliação perceptivoauditiva da voz por meio de um ambiente virtual de aprendizagem

A avaliação vocal é realizada predominantemente por meio da avaliação perceptivoauditiva, sendo dependente de conhecimentos teóricos prévios e de treinamento prático e dinâmico. Entretanto, ainda são escassas as iniciativas educacionais que se utilizam das novas tecnologias para o ensino da avaliação perceptivoauditiva da voz. A utilização de estratégias com novas tecnologias de informação e comunicação, hoje tão presentes e familiarizadas no meio universitário, apresentam o intuito de facilitar e otimizar o processo de ensino e aprendizagem. Desta forma, este estudo teve o propósito de elaborar e avaliar um curso a distância em um ambiente virtual de aprendizagem sobre essa temática. Elaborou-se um curso a distância sobre a avaliação perceptivoauditiva da voz organizado em quatro módulos principais: 1. Noções básicas de anatomia e fisiologia da fonação; 2. Ouvindo vozes; 3. Avaliação perceptivoauditiva da voz e 4. Aplicabilidade da avaliação perceptivoauditiva da voz, além de um adicional com vídeos sobre curiosidades e sugestão de material complementar para estudo. O ambiente virtual de aprendizagem (AVA) também apresentou diversas ferramentas educacionais como textos, imagens ilustrativas, videoaulas, vídeos, arquivos de áudio, atividades práticas individuais, fóruns, além de recursos de interatividade entre alunos e tutora. Este material foi antecipadamente avaliado por três especialistas que avaliaram o material positivamente como uma inovadora e importante ferramenta educacional que poderá ser utilizada na formação de estudantes na área de voz. Foram convidados a participar do curso a distância, 133 alunos do 1o ao 4o ano de um curso de graduação em Fonoaudiologia de uma Universidade do interior paulista. Concordaram em participar 33 estudantes e desses, nove concluíram o curso. Os alunos responderam a avaliações de conteúdo nos momentos pré e pós-curso, de forma presencial e a avaliações de cada módulo, realizadas por meio de questões específicas e atividades práticas, no próprio site. Ao término do curso os alunos também responderam a uma avaliação motivacional do AVA. Observou-se diferença estatisticamente significante na média de acertos nas provas pré e pós-curso dos alunos, nas questões teóricas (p= 0,031), nas práticas (p=0,000) e no total (p=0,002), demonstrando que o material elaborado foi capaz de aumentar o conhecimento dos estudantes a respeito de seu tema. O AVA apresentou alto índice de satisfação motivacional e foi avaliado por todos os participantes como um curso impressionante, de acordo com o instrumento de avaliação motivacional utilizado. Conclui-se que foi possível elaborar um ambiente virtual de aprendizagem (AVA), em formato de curso a distância, sobre a temática da avaliação perceptivoauditiva da voz e que o material elaborado apresenta um importante potencial de ensino e aprendizagem sobre esse tema.