Speech Assessment for the Classification of Hypokinetic Dysthria in Parkinson Disease

The aim of this thesis is to investigate computerized voice assessment methods to classify between the normal and Dysarthric speech signals. In this proposed system, computerized assessment methods equipped with signal processing and artificial intelligence techniques have been introduced. The sentences used for the measurement of inter-stress intervals (ISI) were read by each subject. These sentences were computed for comparisons between normal and impaired voice. Band pass filter has been used for the preprocessing of speech samples. Speech segmentation is performed using signal energy and spectral centroid to separate voiced and unvoiced areas in speech signal. Acoustic features are extracted from the LPC model and speech segments from each audio signal to find the anomalies. The speech features which have been assessed for classification are Energy Entropy, Zero crossing rate (ZCR), Spectral-Centroid, Mean Fundamental-Frequency (Meanf0), Jitter (RAP), Jitter (PPQ), and Shimmer (APQ). Naïve Bayes (NB) has been used for speech classification. For speech test-1 and test-2, 72% and 80% accuracies of classification between healthy and impaired speech samples have been achieved respectively using the NB. For speech test-3, 64% correct classification is achieved using the NB. The results direct the possibility of speech impairment classification in PD patients based on the clinical rating scale.

Benchmark Evaluation of HOG Descriptors as Features for Classification of Traffic Signs

The purpose of this paper is to analyze the performance of the Histograms of Oriented Gradients (HOG) as descriptors for traffic signs recognition. The test dataset consists of speed limit traffic signs because of their high inter-class similarities.   HOG features of speed limit signs, which were extracted from different traffic scenes, were computed and a Gentle AdaBoost classifier was invoked to evaluate the different features. The performance of HOG was tested with a dataset consisting of 1727 Swedish speed signs images. Different numbers of HOG features per descriptor, ranging from 36 features up 396 features, were computed for each traffic sign in the benchmark testing. The results show that HOG features perform high classification rate as the Gentle AdaBoost classification rate was 99.42%, and they are suitable to real time traffic sign recognition. However, it is found that changing the number of orientation bins has insignificant effect on the classification rate. In addition to this, HOG descriptors are not robust with respect to sign orientation.

Decision Tree Classification Model In Water Supply Network

With the service life of water supply network (WSN) growth, the growing phenomenon of aging pipe network has become exceedingly serious. As urban water supply network is hidden underground asset, it is difficult for monitoring staff to make a direct classification towards the faults of pipe network by means of the modern detecting technology. In this paper, based on the basic property data (e.g. diameter, material, pressure, distance to pump, distance to tank, load, etc.) of water supply network, decision tree algorithm (C4.5) has been carried out to classify the specific situation of water supply pipeline. Part of the historical data was used to establish a decision tree classification model, and the remaining historical data was used to validate this established model. Adopting statistical methods were used to access the decision tree model including basic statistical method, Receiver Operating Characteristic (ROC) and Recall-Precision Curves (RPC). These methods has been successfully used to assess the accuracy of this established classification model of water pipe network. The purpose of classification model was to classify the specific condition of water pipe network. It is important to maintain the pipeline according to the classification results including asset unserviceable (AU), near perfect condition (NPC) and serious deterioration (SD). Finally, this research focused on pipe classification which plays a significant role in maintaining water supply networks in the future.

O mobralense e o domínio do léxico

Na presente pesquisa de campo, abordou-se, primeir~ mente, o estudo da comunicação entre os homens por códigos verbais, as relações entre a linguagem e o pensamento e a visão do mundo percebida pelo individuo ou pela comunidade através do uso da lin guagem. A seguir examinou-se o sistema escola, comprometido com a transmissão de uma determinada cosmovisão, caracteristica de uma nacionalidade dada, e/ou com a manutenção de valores e modos de vi da que identificam uma certa comunidade. As considerações feitas justificam a importância dada à alfabetização e aos programas de alfabetização em massa nos paises em desenvolvimento, c omo o Brasil. Levando-se em conta estas colocações, planejou-se investigar o vocabulário corrente de trinta e sete alunos do MOBRAL, em Nova Friburgo, relacionando-o com os indices sociais dos informantes (procedência, anos de vida na área geográfica considerada, idade, sexo e profissão), com as variáres temáticas (alimentação, saúde/ doença, profissão/afazeres, expectativas de vida, lembranças de vi da, lazer/diversões), escolhidas após sondagem prévia das condições de vida e dos interesses dos informantes, e com as variáveis lingüisticas, ou seja, as classes de palavras. Neste estudo explQ ratório, propôs-se ainda verificar em que medida o material escri to dos livros de leitura continuada do MOBRAL e dos jornais clas se A (Jornal do Brasil) e C (O Dia e Oltima Hora) se relacionam com o vocabulário utilizado pelos alunos do MOBRAL, em Nova Fribur go. Visando ao levantamento do vocabulário dos entrevistados,foram gravadas cinqüenta falas de acordo com a metodologia utilizada em trabalhos de natureza sociolingüistica . Os dados obtidos neste "corpus" gravado foram anali sados quantitativamente, aplicando-se um programa computacional cQ nhecido como SPSS. O estudo das rel ações entre as variáveis(classi ficação morfológica, tema, idade, sexo, profissão) conduziu à for mação de tabelas de contingência multivariada . A análise dos resultados ofereceu algumas conclusões como o uso constante de substantivos e verbos nas elocuções . Embora se tenha introduzido a técnica de captar as palavras disponíveis durante as entrevistas, não foi alterado o número de substan I tivos nesta pesquisa, porque os informantes não indicaram o nome das coisas isoladamente, fizeram-no por enunciados completos. Ba seando-se neste resultado, propuseram-se algumas sugestões de in teresse pedagógico para utilização do MOBRAL: a primeira -- nao en fatizar os nomes (processo estático da língua) em detrimento dos verkos (processo dinâmico); a segunda -- o uso de frases nas estra tégias de alfabetização. No exame das relações entre as variáveis, a grande variação detectada deveu-se ao tema. Quando se investigou a variedade dos vocábulos usa dos pelos entrevistados em Nova Friburgo, observou-se que das 11.337 ocorrências de substantivos, encontraram-se 2.222 substanti vos diferentes e 1.590 vocábulos; das 17.604 ocorrências de verbos, encontraram-se 2.365 verbos diferentes e 588 vocábulos; das 1.980 ocorrências de adjetivo~, encontraram-se 660 adjetivos diferentes e 488 vocábulos. Concluiu-se que o vocabulário deste grupo pode ser diferente dos de outras áreas, dos de outras cfu~adas sociais inse ridas em outros contextos, mas não é limitado, nem re stri to.Expre~ sa a visão e a expectativa do mundo que os cerca. Outra recomendação ao MOBRAL: a escolha das palavras a ensinar seria colhida nas diversas comunidades, onde funcionam as classes de alfabetização e a motivação para sua seleção deveria estar ligada às necessidades cotidianas dos adultos com a palavra geradora integrada em frases.