Longitudinal evaluation of sleep-related breathing disorders in an orthodontic population

Introduction: Les troubles respiratoires du sommeil (TRS), qui représentent une préoccupation croissante pour la santé, ont des effets significatifs sur la santé, le comportement et la performance académique chez l’enfant. Les malformations craniofaciales, l’hypertrophie adéno-amygdalienne et l'obésité, représentent des facteurs de risque importants dans le développement de cette condition. Les symptômes des TRS ont été étudiés dans une étude prospective chez les enfants et adolescents durant leur traitement orthodontique dans un milieu universitaire. Cette étude a cherché à décrire la prévalence et les facteurs de risque principaux des TRS, ainsi que l'impact des différentes interventions orthodontiques sur les symptômes TRS. Matériel et méthodes: dans une étude cohorte prospective, un groupe de 168 sujets âgés de 12 à 21 ans ont été soumis, quatre ans après la prise de données initiale, à un examen craniofacial en plus d'être administré des questionnaires qui ont recueilli des données sur la situation socio-démographique, le bruxisme et les troubles d’ATM, le sommeil et le comportement diurne, et les facteurs neuropsychologiques. Résultats: l'indice de masse corporelle a été augmenté mais est demeurée dans la même catégorie aux deux moments de l'enquête. Il ya eu une augmentation du serrement des dents et des symptômes de l'ATM, une diminution de la taille des amygdales, et une augmentation de la somnolence diurne. La prévalence des TRS n'a pas changé entre l’étude initiale et l’étude de suivi. Aucune intervention orthodontique s'est avérée avoir un effet cliniquement significatif sur les voies aériennes supérieures. Conclusions: la prévalence des symptômes TRS était constante par rapport aux valeurs de base pour la population étudiée, mais a augmenté si rapportée à la population générale. Les traitements orthodontiques ne montrent aucun effet sur les TRS. Mots-clés : apnée du sommeil, craniofacial, prévalence, ronflement, traitement orthodontique, voies aériennes supérieures

De la difficulté des enfants dysphasiques à décoder des émotions de base : éclairages sur un syndrome méconnu

On évoque souvent des difficultés à interagir socialement chez les enfants ayant une dysphasie. Ces difficultés sont généralement attribuées aux troubles du langage, mais elles pourraient aussi provenir d’un problème à décoder les émotions des autres. Le but de la présente recherche est d’explorer cette voie chez les enfants dysphasiques de 9 à 12 ans. Différents stimuli émotionnels leur ont été présentés sous forme de vidéos ainsi qu’à des enfants d’un groupe contrôle selon cinq conditions : parole non filtrée, parole filtrée, visage dynamique, visage dynamique accompagné de la parole non filtrée, et visage dynamique avec parole filtrée. Les enfants dysphasiques et les enfants du groupe contrôle ne se comportent pas différemment de manière significative en fonction des émotions présentées et des conditions testées. Par contre, un sous-groupe d’enfants ayant une dysphasie mixte commet significativement plus d’erreurs pour l’ensemble de la tâche que le sous-groupe d’enfants sans dysphasie de même âge chronologique. En fait une part seulement des enfants dysphasiques mixtes ont des scores plus faibles. Ces mêmes enfants présentent un QI non verbal faible tandis que leur compréhension du langage est équivalente à celle de leur sous-groupe (enfants dysphasiques mixtes). Malgré ces différences significatives, les scores des enfants dysphasiques mixtes restent relativement élevés et les difficultés observées sont subtiles. Sur le plan clinique, les praticiens (orthophonistes, psychologues, éducateur) devront systématiser l’évaluation des habiletés de décodage des émotions chez l’enfant dysphasique dont les difficultés ne sont pas forcément évidentes dans la vie quotidienne. La recherche devra développer un outil de dépistage sensible aux troubles de décodage émotionnel et des stratégies thérapeutiques adaptées.

Intervention orthophonique et neurobiologie du cerveau : apports de la neuroimagerie à la prise en charge de l’aphasie chronique

L’aphasie est un trouble acquis du langage entraînant des problèmes de communication pouvant toucher la compréhension et/ou l’expression. Lorsque l’aphasie fait suite à un accident vasculaire cérébral, une régression des déficits communicatifs s'observe initialement, mais elle peut demeurer sévère pour certains et est considérée chronique après un an. Par ailleurs, l’aphasie peut aussi être observée dans l’aphasie progressive primaire, une maladie dégénérative affectant uniquement le langage dans les premières années. Un nombre grandissant d’études s’intéressent à l’impact de la thérapie dans l’aphasie chronique et ont démontré des améliorations langagières après plusieurs années. L’hémisphère gauche semble avoir un rôle crucial et est associé à de meilleures améliorations langagières, mais la compréhension des mécanismes de plasticité cérébrale est encore embryonnaire. Or, l’efficacité de la thérapie dans l’aphasie progressive primaire est peu étudiée. À l’aide de la résonance magnétique fonctionnelle, le but des présentes études consiste à examiner les mécanismes de plasticité cérébrale induits par la thérapie Semantic Feature Analysis auprès de dix personnes souffrant d’aphasie chronique et d’une personne souffrant d’aphasie progressive primaire. Les résultats suggèrent que le cerveau peut se réorganiser plusieurs années après une lésion cérébrale ainsi que dans une maladie dégénérative. Au niveau individuel, une meilleure amélioration langagière est associée au recrutement de l’hémisphère gauche ainsi qu’une concentration des activations. Les analyses de groupe mettent en évidence le recrutement du lobule pariétal inférieur gauche, alors que l’activation du gyrus précentral gauche prédit l’amélioration suite à la thérapie. D’autre part, les analyses de connectivité fonctionnelle ont permis d’identifier pour la première fois le réseau par défaut dans l’aphasie. Suite à la thérapie, l’intégration de ce réseau bien connu est comparable à celle des contrôles et les analyses de corrélation suggèrent que l’intégration du réseau par défaut a une valeur prédictive d’amélioration. Donc, les résultats de ces études appuient l’idée que l’hémisphère gauche a un rôle prépondérant dans la récupération de l’aphasie et fournissent des données probantes sur la neuroplasticité induite par une thérapie spécifique du langage dans l’aphasie. De plus, l’identification d’aires clés et de réseaux guideront de futures recherches afin d’éventuellement maximiser la récupération de l’aphasie et permettre de mieux prédire le pronostic.

Comparing tolerability profile of second generation antipsychotics in schizophrenia and affective disorders : a meta-analysis

Les antipsychotiques de deuxième génération (ADG) sont de plus en plus employés dans le traitement de troubles psychiatriques. Selon de nombreuses observations cliniques, les effets secondaires reliés à la prise d’ADG diffèrent chez les patients atteints de schizophrénie (SCZ) et de maladies affectives (MA) éprouvent divers. Ainsi, il s’avère nécessaire d’étudier la fréquence et l'intensité des effets secondaires induits par les ADG qui pourraient différer selon le diagnostic. Pour ce faire, nous avons effectué une revue systématique de la littérature afin d’identifier l’ensemble des études rapportant les effets secondaires de cinq ADG (aripiprazole, olanzapine, quétiapine, rispéridone et ziprasidone) dans le traitement de la schizophrénie ou des maladies affectives. Les effets secondaires métaboliques et extrapyramidaux ont été recueillis séparément pour les deux groupes de patients, puis ont été combinés dans une méta-analyse. Des méta-régressions ainsi que des sous-analyses ont également été effectuées dans le but de regarder l’effet de différents modérateurs (i.e. âge, genre, et dose). Dans la présente méta-analyse, 107 études ont été inclues. Les résultats montrent que le traitement avec l’olanzapine a occasionné une plus importante prise de poids chez les patients SCZ comparativement aux patients MA. De plus, le traitement à la quétiapine a amené une hausse significative du taux de LDL et de cholestérol total dans le groupe SCZ par rapport au groupe MA. Selon nos résultats, les symptômes extrapyramidaux étaient plus fréquents dans le groupe MA, excepté pour le traitement à l'olanzapine qui a induit davantage de ces symptômes chez les patients SCZ. Également, nos résultats suggèrent que les patients SCZ seraient plus vulnérables à certains effets métaboliques induits par les ADG dû à une possible susceptibilité génétique ou à la présence de facteurs de risque associés au style de vie. D'autre part, les patients MA en comparaison aux SCZ étaient plus enclins à souffrir de troubles du mouvement induits par les ADG. Bref, les ADG semblent exacerber certains types d’effets secondaires tout dépendant de la maladie dans laquelle on les utilise.

Investigation des circuits neuronaux de la lecture à l’aide de la spectroscopie près du spectre de l’infrarouge

Pour la plupart des gens, la lecture est une activité automatique, inhérente à leur vie quotidienne et ne demandant que peu d’effort. Chez les individus souffrant d’épilepsie réflexe à la lecture, le simple fait de lire déclenche des crises épileptiques et les personnes doivent alors renoncer à la lecture. Les facteurs responsables du déclenchement de l’activité épileptique dans l’épilepsie réflexe à la lecture demeurent encore mal définis. Certains auteurs suggèrent que le nombre ainsi que la localisation des pointes épileptiques seraient en lien avec la voie de lecture impliquée. Des études en imagerie cérébrale, menées auprès de populations sans trouble neurologique, ont dévoilé que la lecture active un réseau étendu incluant les cortex frontaux, temporo-pariétaux et occipito-temporaux bilatéralement avec des différences dans les patrons d’activation pour les voies de lecture lexicale et phonologique. La majorité des études ont eu recours à des tâches de lecture silencieuse qui ne permettent pas d'évaluer la performance des participants. Dans la première étude de cette thèse, qui porte sur une étude de cas d'un patient avec épilepsie réflexe à la lecture, nous avons déterminé les tâches langagières et les caractéristiques des stimuli qui influencent l'activité épileptique. Les résultats ont confirmé que la lecture était la principale tâche responsable du déclenchement de l’activité épileptique chez ce patient. En particulier, la fréquence des pointes épileptiques était significativement plus élevée lorsque le patient avait recours au processus de conversion grapho-phonémique. Les enregistrements électroencéphalographiques (EEG) ont révélé que les pointes épileptiques étaient localisées dans le gyrus précentral gauche, indépendamment de la voie de lecture. La seconde étude avait comme objectif de valider un protocole de lecture à voix haute ayant recours à la spectroscopie près du spectre de l’infrarouge (SPIR) pour investiguer les circuits neuronaux qui sous-tendent la lecture chez les normo-lecteurs. Douze participants neurologiquement sains ont lu à voix haute des mots irréguliers et des non-mots lors d’enregistrements en SPIR. Les résultats ont montré que la lecture des deux types de stimuli impliquait des régions cérébrales bilatérales communes incluant le gyrus frontal inférieur, le gyrus prémoteur et moteur, le cortex somatosensoriel associatif, le gyrus temporal moyen et supérieur, le gyrus supramarginal, le gyrus angulaire et le cortex visuel. Les concentrations totales d’hémoglobine (HbT) dans les gyri frontaux inférieurs bilatéraux étaient plus élevées dans la lecture des non-mots que dans celle des mots irréguliers. Ce résultat suggère que le gyrus frontal inférieur joue un rôle dans la conversion grapho-phonémique, qui caractérise la voie de lecture phonologique. Cette étude a confirmé le potentiel de la SPIR pour l’investigation des corrélats neuronaux des deux voies de lecture. Une des retombées importantes de cette thèse consiste en l’utilisation du protocole de lecture en SPIR pour investiguer les troubles de la lecture. Ces investigations pourraient aider à mieux établir les liens entre le fonctionnement cérébral et la lecture dans les dyslexies développementales et acquises.

Les neurosciences cognitives du langage, de l'autisme et des styles cognitifs

VERSION ANGLAISE DISPONIBLE AU DÉPARTEMENT; THÈSE RÉALISÉE CONJOINTEMENT AVEC L'ÉCOLE DES SCIENCES DE LA COMMUNICATION DE L'UNIVERSITÉ MCGILL (DRS. K. STEINHAUER ET J.E. DRURY).

A Psychophysical Assessment of Multisensory Processing and Multiple Object Tracking in Autism Spectrum Disorders

Les troubles du spectre autistique (TSA) sont actuellement caractérisés par une triade d'altérations, incluant un dysfonctionnement social, des déficits de communication et des comportements répétitifs. L'intégration simultanée de multiples sens est cruciale dans la vie quotidienne puisqu'elle permet la création d'un percept unifié. De façon similaire, l'allocation d'attention à de multiples stimuli simultanés est critique pour le traitement de l'information environnementale dynamique. Dans l'interaction quotidienne avec l'environnement, le traitement sensoriel et les fonctions attentionnelles sont des composantes de base dans le développement typique (DT). Bien qu'ils ne fassent pas partie des critères diagnostiques actuels, les difficultés dans les fonctions attentionnelles et le traitement sensoriel sont très courants parmi les personnes autistes. Pour cela, la présente thèse évalue ces fonctions dans deux études séparées. La première étude est fondée sur la prémisse que des altérations dans le traitement sensoriel de base pourraient être à l'origine des comportements sensoriels atypiques chez les TSA, tel que proposé par des théories actuelles des TSA. Nous avons conçu une tâche de discrimination de taille intermodale, afin d'investiguer l'intégrité et la trajectoire développementale de l'information visuo-tactile chez les enfants avec un TSA (N = 21, âgés de 6 à18 ans), en comparaison à des enfants à DT, appariés sur l’âge et le QI de performance. Dans une tâche à choix forcé à deux alternatives simultanées, les participants devaient émettre un jugement sur la taille de deux stimuli, basé sur des inputs unisensoriels (visuels ou tactiles) ou multisensoriels (visuo-tactiles). Des seuils différentiels ont évalué la plus petite différence à laquelle les participants ont été capables de faire la discrimination de taille. Les enfants avec un TSA ont montré une performance diminuée et pas d'effet de maturation aussi bien dans les conditions unisensorielles que multisensorielles, comparativement aux participants à DT. Notre première étude étend donc des résultats précédents d'altérations dans le traitement multisensoriel chez les TSA au domaine visuo-tactile. Dans notre deuxième étude, nous avions évalué les capacités de poursuite multiple d’objets dans l’espace (3D-Multiple Object Tracking (3D-MOT)) chez des adultes autistes (N = 15, âgés de 18 à 33 ans), comparés à des participants contrôles appariés sur l'âge et le QI, qui devaient suivre une ou trois cibles en mouvement parmi des distracteurs dans un environnement de réalité virtuelle. Les performances ont été mesurées par des seuils de vitesse, qui évaluent la plus grande vitesse à laquelle des observateurs sont capables de suivre des objets en mouvement. Les individus autistes ont montré des seuils de vitesse réduits dans l'ensemble, peu importe le nombre d'objets à suivre. Ces résultats étendent des résultats antérieurs d'altérations au niveau des mécanismes d'attention en autisme quant à l'allocation simultanée de l'attention envers des endroits multiples. Pris ensemble, les résultats de nos deux études révèlent donc des altérations chez les TSA quant au traitement simultané d'événements multiples, que ce soit dans une modalité ou à travers des modalités, ce qui peut avoir des implications importantes au niveau de la présentation clinique de cette condition.

The Experience of Treatment of Persons Presenting with Concomitant Psychotic and Borderline Personality Disorders

Essai doctoral présenté à la Faculté des arts et des sciences en vue de l'obtention du grade de doctorat en psychologie (D.Psy.) option psychologie clinique

Impact of the ego-dystonic nature of obsessions on treatment outcome in eating disorders

Il s'agit d'une hypothèse largement répandue que l’égo-dystonie et l’égo-syntonie caractérisent les obsessions dans les troubles des conduites alimentaires (TCA) et que ces facteurs sont cliniquement pertinents pour la conceptualisation et le traitement des TCA. Cependant, les résultats empiriques sur ce sujet sont rares. Compte tenu du chevauchement reconnu entre les TCA, notamment l'anorexie et la boulimie (BN), et le trouble obsessionnel-compulsif (TOC) dans la phénoménologie et les caractéristiques psychologiques, un programme de thérapie cognitive basée sur les inférences (TBI) de 24 semaines, démontré efficace dans le traitement des TOC, a été adapté pour traiter les TCA. La recherche sur le TOC suggère que la transformation des pensées intrusives en obsessions est liée à la mesure dans laquelle les pensées intrusives menacent des perceptions fondamentales du soi et de l’identité. Cette thèse a pour objectif d'examiner le lien entre l’égo-dystonie et les TCA. Pour se faire, nous avons exploré le lien entre la nature égo-dystone des obsessions chez les patients souffrant d'un TCA et la peur de l'image de soi. Nous avons également étudié la relation entre la sévérité des symptômes TCA et l’égo-dystonie dans les obsessions. En outre, nous avons investigué les différences dans la présence de pensées égo-dystones et de peur face à son identité entre des sujets non-cliniques et des personnes atteintes d’un TCA. Enfin, nous avons comparé le degré d’égo-dystonie dans les pensées de personnes atteintes d’un TCA à celui dans les pensées d’individus souffrant d’un TOC. L’égo-dystonie dans les pensées a été mesurée par l'Ego Dystonicity Questionnaire (EDQ) et le degré de peur face à l’identité a été mesuré par le Fear of Self Questionnaire (FSQ) d’une part dans un échantillon de femmes souffrant d’un TCA (n = 57) et d’autre part dans un échantillon de participantes non-cliniques (n = 45). Les résultats révèlent que l’égo-dystonie et la peur face à l’identité étaient fortement corrélées à la fois dans l’échantillon clinique et non-clinique. Les scores de l’EDQ n’étaient pas significativement corrélés à la sévérité des symptômes TCA à l'exception de la sous-échelle d’irrationalité de l’EDQ qui était fortement associée à la sévérité des comportements compulsifs compensatoires. Les participantes souffrant d'un TCA avaient des scores significativement plus élevés à l’EDQ et au FSQ que les sujets non-cliniques. Ensuite, une étude de cas décrit l’application du programme de thérapie cognitive TBI pour une femme de 35 ans avec un diagnostic de BN. La pathologie TCA s’est significativement améliorée au cours de la TBI et six mois suivant la thérapie. Cette étude de cas met en évidence l'importance de cibler les idées surévaluées, les doutes et le raisonnement face au soi et à l’identité dans le traitement psychologique pour les TCA. Enfin, l’objectif final de cette thèse était d’examiner les changements au niveau (1) des symptômes TCA, (2) du degré d’égo-syntonie dans les obsessions, et (3) des mesures de peur face à l’identité, de motivation, d’humeur et d’anxiété au cours de la TBI et au suivi post six mois. L’égo-dystonie, la peur face à l’identité, les symptômes TCA et le stade motivationnel ont été mesurés chez 15 femmes souffrant de BN au cours du traitement et six mois après la TBI. Quatre vingt pourcent de l’échantillon, soit 12 des 15 participantes, ont démontré une diminution cliniquement significative des symptômes TCA et 53% ont cessé leurs comportements compensatoires au suivi post six mois. Les retombées cliniques relatives au traitement des TCA sont discutées.

Permutation Entropy Based Analysis of Complex Signals for Characterising Change in System Dynamics

Timely detection of sudden change in dynamics that adversely affect the performance of systems and quality of products has great scientific relevance. This work focuses on effective detection of dynamical changes of real time signals from mechanical as well as biological systems using a fast and robust technique of permutation entropy (PE). The results are used in detecting chatter onset in machine turning and identifying vocal disorders from speech signal.Permutation Entropy is a nonlinear complexity measure which can efficiently distinguish regular and complex nature of any signal and extract information about the change in dynamics of the process by indicating sudden change in its value. Here we propose the use of permutation entropy (PE), to detect the dynamical changes in two non linear processes, turning under mechanical system and speech under biological system.Effectiveness of PE in detecting the change in dynamics in turning process from the time series generated with samples of audio and current signals is studied. Experiments are carried out on a lathe machine for sudden increase in depth of cut and continuous increase in depth of cut on mild steel work pieces keeping the speed and feed rate constant. The results are applied to detect chatter onset in machining. These results are verified using frequency spectra of the signals and the non linear measure, normalized coarse-grained information rate (NCIR).PE analysis is carried out to investigate the variation in surface texture caused by chatter on the machined work piece. Statistical parameter from the optical grey level intensity histogram of laser speckle pattern recorded using a charge coupled device (CCD) camera is used to generate the time series required for PE analysis. Standard optical roughness parameter is used to confirm the results.Application of PE in identifying the vocal disorders is studied from speech signal recorded using microphone. Here analysis is carried out using speech signals of subjects with different pathological conditions and normal subjects, and the results are used for identifying vocal disorders. Standard linear technique of FFT is used to substantiate thc results.The results of PE analysis in all three cases clearly indicate that this complexity measure is sensitive to change in regularity of a signal and hence can suitably be used for detection of dynamical changes in real world systems. This work establishes the application of the simple, inexpensive and fast algorithm of PE for the benefit of advanced manufacturing process as well as clinical diagnosis in vocal disorders.

Speech sample estimation from composite zerocrossings and encoding via adaptive switching of transforms

This thesis investigates the potential use of zerocrossing information for speech sample estimation. It provides 21 new method tn) estimate speech samples using composite zerocrossings. A simple linear interpolation technique is developed for this purpose. By using this method the A/D converter can be avoided in a speech coder. The newly proposed zerocrossing sampling theory is supported with results of computer simulations using real speech data. The thesis also presents two methods for voiced/ unvoiced classification. One of these methods is based on a distance measure which is a function of short time zerocrossing rate and short time energy of the signal. The other one is based on the attractor dimension and entropy of the signal. Among these two methods the first one is simple and reguires only very few computations compared to the other. This method is used imtea later chapter to design an enhanced Adaptive Transform Coder. The later part of the thesis addresses a few problems in Adaptive Transform Coding and presents an improved ATC. Transform coefficient with maximum amplitude is considered as ‘side information’. This. enables more accurate tfiiz assignment enui step—size computation. A new bit reassignment scheme is also introduced in this work. Finally, sum ATC which applies switching between luiscrete Cosine Transform and Discrete Walsh-Hadamard Transform for voiced and unvoiced speech segments respectively is presented. Simulation results are provided to show the improved performance of the coder

Modeling Of Work-Related Musculoskeletal Disorders In Chemical Process Industry In India

In this modern complex world, stress at work is found to be increasingly a common feature in day to day life. For the same reason, job stress is one of the active areas in occupational health and safety research for over last four decades and is continuing to attract researchers in academia and industry. Job stress in process industries is of concern due to its influence on process safety, and worker‘s safety and health. Safety in process (chemical and nuclear material) industry is of paramount importance, especially in a thickly populated country like India. Stress at job is the main vector in inducing work related musculoskeletal disorders which in turn can affect the worker health and safety in process industries. In view of the above, the process industries should try to minimize the job stress in workers to ensure a safe and healthy working climate for the industry and the worker. This research is mainly aimed at assessing the influence of job stress in inducing work related musculoskeletal disorders in chemical process industries in India

Development of a Biometric Personal Authentication System Based on Fingerprint and Speech

Biometrics deals with the physiological and behavioral characteristics of an individual to establish identity. Fingerprint based authentication is the most advanced biometric authentication technology. The minutiae based fingerprint identification method offer reasonable identification rate. The feature minutiae map consists of about 70-100 minutia points and matching accuracy is dropping down while the size of database is growing up. Hence it is inevitable to make the size of the fingerprint feature code to be as smaller as possible so that identification may be much easier. In this research, a novel global singularity based fingerprint representation is proposed. Fingerprint baseline, which is the line between distal and intermediate phalangeal joint line in the fingerprint, is taken as the reference line. A polygon is formed with the singularities and the fingerprint baseline. The feature vectors are the polygonal angle, sides, area, type and the ridge counts in between the singularities. 100% recognition rate is achieved in this method. The method is compared with the conventional minutiae based recognition method in terms of computation time, receiver operator characteristics (ROC) and the feature vector length. Speech is a behavioural biometric modality and can be used for identification of a speaker. In this work, MFCC of text dependant speeches are computed and clustered using k-means algorithm. A backpropagation based Artificial Neural Network is trained to identify the clustered speech code. The performance of the neural network classifier is compared with the VQ based Euclidean minimum classifier. Biometric systems that use a single modality are usually affected by problems like noisy sensor data, non-universality and/or lack of distinctiveness of the biometric trait, unacceptable error rates, and spoof attacks. Multifinger feature level fusion based fingerprint recognition is developed and the performances are measured in terms of the ROC curve. Score level fusion of fingerprint and speech based recognition system is done and 100% accuracy is achieved for a considerable range of matching threshold

Modified Block Adaptive Predictive Coder For Speech Processing

This thesis investigated the potential use of Linear Predictive Coding in speech communication applications. A Modified Block Adaptive Predictive Coder is developed, which reduces the computational burden and complexity without sacrificing the speech quality, as compared to the conventional adaptive predictive coding (APC) system. For this, changes in the evaluation methods have been evolved. This method is as different from the usual APC system in that the difference between the true and the predicted value is not transmitted. This allows the replacement of the high order predictor in the transmitter section of a predictive coding system, by a simple delay unit, which makes the transmitter quite simple. Also, the block length used in the processing of the speech signal is adjusted relative to the pitch period of the signal being processed rather than choosing a constant length as hitherto done by other researchers. The efficiency of the newly proposed coder has been supported with results of computer simulation using real speech data. Three methods for voiced/unvoiced/silent/transition classification have been presented. The first one is based on energy, zerocrossing rate and the periodicity of the waveform. The second method uses normalised correlation coefficient as the main parameter, while the third method utilizes a pitch-dependent correlation factor. The third algorithm which gives the minimum error probability has been chosen in a later chapter to design the modified coder The thesis also presents a comparazive study beh-cm the autocorrelation and the covariance methods used in the evaluaiicn of the predictor parameters. It has been proved that the azztocorrelation method is superior to the covariance method with respect to the filter stabf-it)‘ and also in an SNR sense, though the increase in gain is only small. The Modified Block Adaptive Coder applies a switching from pitch precitzion to spectrum prediction when the speech segment changes from a voiced or transition region to an unvoiced region. The experiments cont;-:ted in coding, transmission and simulation, used speech samples from .\£=_‘ajr2_1a:r1 and English phrases. Proposal for a speaker reecgnifion syste: and a phoneme identification system has also been outlized towards the end of the thesis.

COMBINED FEATURE EXTRACTION TECHNIQUES AND NAIVE BAYES CLASSIFIER FOR SPEECH RECOGNITION

Speech processing and consequent recognition are important areas of Digital Signal Processing since speech allows people to communicate more natu-rally and efficiently. In this work, a speech recognition system is developed for re-cognizing digits in Malayalam. For recognizing speech, features are to be ex-tracted from speech and hence feature extraction method plays an important role in speech recognition. Here, front end processing for extracting the features is per-formed using two wavelet based methods namely Discrete Wavelet Transforms (DWT) and Wavelet Packet Decomposition (WPD). Naive Bayes classifier is used for classification purpose. After classification using Naive Bayes classifier, DWT produced a recognition accuracy of 83.5% and WPD produced an accuracy of 80.7%. This paper is intended to devise a new feature extraction method which produces improvements in the recognition accuracy. So, a new method called Dis-crete Wavelet Packet Decomposition (DWPD) is introduced which utilizes the hy-brid features of both DWT and WPD. The performance of this new approach is evaluated and it produced an improved recognition accuracy of 86.2% along with Naive Bayes classifier.