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Correspondência entre alterações da voz e do eletrocardiograma

1. 0 2166 5000 Hz Wil ii AUI he T WM M II apoia mano M Ih O MI i coro l u PANA PO LAE RERO HU BTOB REL T dail HH A 75 Hz 2540916 o Visible part 2 542083 seconds 2542083 Total duration 2 542083 seconds Figura 5 9 Sinal de voz para an lise Para cada amostra foi necess rio fazer a sele o dos impulsos nos quais o sinal est estaci on rio representados na imagem a azul para obtenc o do Voice Report Um exemplo deste relat rio pode ser visto na figura 5 10 Os par metros extra dos foram dura o do registo me diana m dia desvio padr o m nimo e m ximo da frequ ncia fundamental n mero de impulsos m dia e desvio padr o do per odo fundamental jitter simples RAP PPQ5 DDP shimmer sim ples APQ3 APQ5 APR11 DDA autocorrela o m dia NHR Noise to harmonic ratio e HNR Harmonic to noise ratio Estes valores foram extra dos para cada uma das vogais a e i Para otimizar todo este processo foi criado um script para leitura de todos os ficheiros e uma rotina para extra o de valores num ricos dos relat rios de forma a ter todos os par metros organizados numa tabela Estes par metros foram alvo de uma an lise estat stica semelhante dos sinais eletrocardiogr ficos devidamente explicada no cap tulo 6 40 Processamento de Sinais
2. ai P sj E Em Er EJ 39 ET 70 Figura 5 6 Dete o de picos pelo m todo dos limiares Segmento de ECG Selecionar portos para recto i T T Amplitude riv I Em 0 4 J Mee A reni TA LA AA LA AAA y 2000 4000 5000 80 10000 12000 Am Figura 5 7 Complexos QRS ap s dete o No entanto este algoritmo tamb m apresenta uma limita o Os sinais de ECG tinham por vezes varia es que tornavam imposs vel desenhar uma reta em que os pontos de sinal de ECG que a superavam fossem exclusivamente pertencentes a complexos QRS Por vezes ocorria a dete o de ondas T que reduziam o per odo e para aqueles segmentos em espec fico faziam aumentar o jitter Um exemplo deste caso pode ser visto na figura 5 8 A resolu o desta vulnerabilidade consistiu na cria o do conceito de zona Se cada zona correspondesse a um complexo QRS bastaria incluir uma condi o que fizesse o valor das abcissas aumentar de metade do per odo do sinal para que n o fossem encontradas ondas T indevidas 38 Processamento de Sinais Segmento de ECG Selecionar pontos para recta 08 T T T T T T 0 6 04r Amplitude rv 2 is T 02h DA 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 Amostras Figura 5 8 Exemplo de detec o indevida de ondas T no algoritmo da reta em sinal de ECG com ru do que ocorrem sempre nesta janela temporal Esta
3. Voice report for 163 Sound Voz sujeito9 parte3 estl i Date wed May 23 14 16 36 2012 Time range of SELECTION rm 0 072062 to 1 226062 seconds duration 1 154000 seconds Pitc Median pitch 195 748 de Mean pitch 195 338 H Standard deviation 57 764 Hz minimum pitch 186 352 Hz Maximum pitch 233 107 Hz Pulses Number of pulses 225 Number of periods 224 Mean period 5 122550E 3 seconds Standard deviation of period 0 094453E 3 seconds Voicing Fraction of locally unvoiced frames 0 0 462 Number of voice breaks Degree of voice breaks O 0 seconds 1 154000 seconds Jitter Jitter local 0 510 Jitter local absolute 26 143E 6 seconds Jitter rap 0 301 Jitter ppq5 0 265 Jitter ddp 0 902 shimmer shimmer local 3 947 shimmer local dB 0 377 dB shimmer apq3 1 366 shimmer apq5 2 496 shimmer apg11 5 179 Shimmer dda 4 098 Harmonicity of the voiced parts only Mean autocorrelation 0 991516 Mean noise to harmonics ratio 0 009982 Mean harmonics to noise ratio 24 821 dB Figura 5 10 Exemplo de Voice Report do Praat Para efeitos de compara o foi obtido um conjunto de par metros nos sinais de voz utilizando o software Voice Studio Tendo em conta que as f rmulas para c lculo de jitter shimmer e outros par metros eram semelhantes esta abordagem apenas serviu para confirmar que os resultados eram coincidentes 5 3 Considera es finais Ao longo
4. allbladder Secretion of epinephrine and 9 g norepinephrine from kidney Contracts a b bladder UP UP Relaxes bladder Relaxes rectum D Contracts rectum Figura 2 9 Sistema nervoso aut nomo 15 No caso deste estudo as respostas que ir o ser avaliadas consistem apenas em mudangas no ritmo card aco Pretende se aferir at que ponto a actua o destes dois sistemas simp tico e parassimp tico conduz a varia es induzidas pela interpreta o dos est mulos a apresentar aos participantes do estudo 2 6 Avan os na avalia o de distor es na voz e no ECG 19 2 6 Avan os na avalia o de distor es na voz e no ECG Neste sub cap tulo ser feito um levantamento de alguns avan os feitos na rela o entre par metros de distor o de voz e ECG Numa investiga o feita por Skopin e Baglikov provado que a modula o dos impulsos car d acos influencia a voz humana e que essa informa o pode ser extra da no dom nio das frequ n cias 16 Esta extra o feita recorrendo ao espetro proveniente da fona o de uma vogal consi derando o modelo fonte filtro explicado anteriormente Tendo em conta que a laringe cont m m sculos cobertos por vasos sangu neos torna se igual mente poss vel relacionar os batimentos card acos com as varia es din micas de par metros da voz como o volume ou tempo de fona o O sistema de capta o consiste num microfone e um sistema port til de ECG 17 E
5. o 6 6 em que n o indice da observa o Xmed a m dia aritm tica das observa es e D os par metros da reta a estimar e E o erro aleat rio associado a cada observa o A equa o 6 6 assume que n o existe qualquer erro nos valores de X 33 Y a B Xn Xmed FE 6 6 6 5 Compara es entre distribui es 47 Para a cria o de um modelo deste g nero considera se que um conjunto de hip teses se encontra devidamente verificado 33 e E ter de ter valor esperado nulo e vari ncia constante e Os erros ser o mutuamente independentes e apresentam uma distribui o normal Os valores dos par metros de regress o s o tipicamente obtidos recorrendo ao m todo dos m nimos quadrados Este tipo de modelo de regress o analisado recorrendo a um gr fico de dispers o Este ter os pontos mais afastados para valores mais baixos do coeficiente de correla o Para evitar esta situa o existem modelos de regress o mais complexos que recorrem a outro tipo de fun es de aproxima o Em todo o caso todos eles partem de modelos linearizados aos quais aplicada uma transforma o de vari vel independente Para o estudo em quest o era necess rio primeiro criar um gr fico com a dispers o de pontos Depois face ao conjunto de fun es dispon veis no software para fazer a aproxima o linear logar tmica quadr tica c bica exponencial inversa entre outras encontrar aquela para a qual o
6. vis vel a diferen a exis tente no valor m dio do jitter maior no caso da presen a de est mulos mas poss vel verificar uma diferen a na curtose dos dois gr ficos mais acentuada quando na presen a de est mulo Frequ ncia Frequ ncia ECG PPOS repouso i men sou Figura 6 1 Fun es de distribui o do PPQS para situa o de repouso esquerda e com apresen tac o de est mulos direita 44 An lise estat stica de resultados 6 2 2 Sinais de voz Para os par metros de voz extra dos foi feita uma an lise estat stica descritiva na qual foi extra do um conjunto de descritores Estes valores foram obtidos para os seguintes casos e Vozeamento da vogal a em situac o de repouso e Vozeamento da vogal a com apresenta o de est mulo e Vozeamento da vogal i em situa o de repouso e Vozeamento da vogal i com apresenta o de est mulo Um exemplo de compila o destes descritores pode ser visto nas tabelas 6 2 e 6 3 no caso da an lise da totalidade de amostra com apresenta o de est mulo Tabela 6 2 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a totalidade da amostra Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 177 176 176 174 174 174 M dia 153 512 0 943 0 496 0 433 5 198 2 515 Mediana 152 083 0 617 0 318 0 323 4 708 2 258 Desvio Padrao 42 661 1 30
7. 72 Descritores estatisticos de par metros de sinais de voz vogal i Tabela D 2 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal em situa o de repouso para a totalidade da amostra Parte II Par metro APO5 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 144 144 171 171 171 M dia 3 119 4 265 0 958 0 064 21 073 Mediana 2 347 2 738 0 992 0 009 23 559 Desvio Padr o 2 109 3 877 0 081 0 134 6 464 Variancia 4 450 15 028 0 007 0 018 41 786 Enviesamento 2 245 2 982 2 309 2 385 1 354 Curtose 4 531 8 205 3 757 4 034 0 868 Minimo 1 611 1 952 0 732 0 002 5 622 Maximo 9 981 18 280 0 998 0 444 28 511 Tabela D 3 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 81 81 81 81 81 81 M dia 122 038 0 559 0 285 0 307 5 144 2 618 Mediana 139 486 0 523 0 284 0 277 3 739 1 698 Desvio Padr o 27 785 0 133 0 079 0 069 1 683 0 955 Variancia 771 979 0 018 0 006 0 005 2 831 0 911 Enviesamento 1 737 0 088 0 082 0 685 0 315 0 255 Curtose 1 550 1 647 1 213 0 545 1 501 1 611 Minimo 104 839 0 362 0 174 0 168 2 782 1 316 Maximo 190 524 0 715 0 417 0 386 7 245 3 721 Tabela D 4 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino Parte II P
8. es podem ser consultadas no anexo A 2 3 1 Recolha de amostras 23 Figura 3 2 Microfone Sennheiser Earset 1 25 3 1 5 Roland UA 25EX Este foi o dispositivo utilizado para fazer a pr amplifica o entre o microfone e o compu tador na obten o do sinal de voz O seu desenho foi feito especialmente de forma a garantir elevada mobilidade Tem capacidade para convers es A D de 24 bits 96 kHz fazendo uma compress o limita o apropriada para uma utiliza o num contexto de est dio profissional A pr amplifica o feita com um sistema de Phantom Power de 48V 26 As especifica es detalhadas deste dispositivo podem ser consultadas no anexo A 3 A grande variedade de entradas e sa das tamb m uma caracter stica que reforca a sua utili dade No caso desta capta o em espec fico foi necess ria a utiliza o de um adaptador XLR para Jack 3 5mm para ligar o microfone ao sistema A escolha recaiu sobre o MZA 9009 da Sennheiser 3 1 6 International Affective Picture System IAPS Esta base de dados de imagens foi utilizada para a escolha dos est mulos a serem exibidos aquando da recolha das amostras Baseado num enorme conjunto de exemplos cerca de mil com classifica o proveniente de um elevado n mero de pessoas de v rias idades e ambos os sexos o resultado final um conjunto de classifica es segundo tr s crit rios dom nio excita o e prazer Estes tr s crit rios culminam numa classifica
9. i em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino ParteI Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino Parte ID Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino Parte I Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino Parte ID Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mulos para a totalidade da amostra Parte D Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mulos para a totalidade da amostra Parte I Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mulos para a amostra do sexo masculino Parte I D 10 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mulos para a amostra do sexo masculino ParteID D 11 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mulos para a amostra do sexo feminino Parte D 12 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mu
10. primeira fase o caminho a seguir seria o aumento do n mero de recolhas uma vez que estas poderiam ser utilizadas juntamente com as anteriormente feitas 7 4 Observa es finais desej vel que esta disserta o venha a ser til no futuro motivo pelo qual s o dadas as indica es para futuros desenvolvimentos na sec o anterior Esta utilidade pode estar presente n o s num estudo semelhante como noutras tem ticas nas quais existam pontos coincidentes 56 Conclus es Anexo A Conjunto de especifica es Neste anexo constam as especifica es t cnicas do material utilizado no mbito deste estudo A 1 Biopac MP35 Analog Inputs Front panel DSUB 9f labeled CH1 CH4 Number of channels 4 isolated human safe universal biopotential transducer input amplifiers A D resolution 24 bit Gain ranges 10x to 50 000x in 12 steps Input voltage range Gain dependent 400 microvolts 2 V peak peak 10 V with SS70L page 39 Input Noise 0 222 yu Vsus 0 5 Hz 35 Hz CMRR 85 dB minimum Filters Programmable analog and digital IIR filters automatic or user adjustable Analog Output Back panel DSUB 9m labeled Analog Out Voltage Output Range 0 4 V Resolution 12 bit Pulse Output Width variable Repetition variable Pulse Level TTL compatible with BSLSTM Stimulator 0 10 V or 0 100 V with SS58L Stimulator 10 V to 10 V Input Triggering Options External Trigger Back panel BNC labeled Trigger T
11. 0 742 Variancia 1846 574 0 023 0 007 0 008 1 722 0 550 Enviesamento 0 427 0 466 0 193 0 307 0 013 0 133 Curtose 1 416 0 466 0 628 0 614 0 776 0 909 Minimo 104 504 0 220 0 113 0 124 2 782 1 316 Maximo 228 335 0 824 0 430 0 442 7 245 3 721 65 66 Descritores estat sticos de par metros de sinais de voz vogal a Tabela C 2 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a totalidade de amostra Parte II Par metro APO5 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 171 162 171 171 171 M dia 2 990 3 960 0 917 0 147 16 573 Mediana 3 021 3 673 0 977 0 024 18 610 Desvio Padrao 0 799 1 040 0 145 0 283 6 333 Variancia 0 638 1 081 0 021 0 080 40 107 Enviesamento 0 114 0 233 2 016 1 997 1 666 Curtose 0 135 0 482 2 344 2 228 1 620 Minimo 1 708 2 197 0 540 0 008 0 712 Maximo 4 783 6 240 0 992 0 878 22 489 Tabela C 3 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 81 81 81 81 81 81 M dia 122 038 0 559 0 285 0 307 5 144 2 618 Mediana 108 101 0 522 0 281 0 319 5 686 2 647 Desvio Padr o 27 785 0 133 0 079 0 069 1 683 0 955 Variancia 771 979 0 018 0 006 0 005 2 831 0 911 Enviesamento 1 737 0 088 0 082 0 685 0 315 0 255 Curtose 1 550 1 647 1 213 0 545 1 501
12. 59 61 65 71 77 79 xii CONTE DO Lista de Figuras 1 1 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 1 3 2 3 3 4 1 4 2 4 3 4 4 4 5 5 1 5 2 5 3 5 4 5 5 5 6 5 7 5 8 5 9 5 10 6 1 Especifica o da metodologia utilizada leen Mecanismo de despolariza o erepolarizag o 0 000 0 Alguns Eventos de um ECG 0 200002 ee eee Principais dispositivos de um ECG aoaaa 2000000004 Espetrograma de um violino ee Anatomia do ouvido humano ee Representa o de impulsos glotais esquerda e f rmula de c lculo do RAP diieit zou a ria a Bhan hk BROS Gm alt o e Nus AE E ae a CURTA ee A Representa o de impulsos glotais esquerda e f rmula de c lculo do APQ direit Sad ar Hed cet ay e e Ren EE A er en dp ees m reden GG cm des cni d Localiza o dos nervos associados ao trato vocal ee Sistema nervoso aut nomo s oo Aparelho Biopac MP35 Microfone Sennheiser Earset 1 aaa a Exemplo de interface no software SPSS Local de recolha de amostras eee Distribui o das idades dos participantes o oo a Liga o dos el trodos ao sistema Biopac MP35 oaoa Liga o dos el trodos para cada sujeito Sequ ncia do protocolo com indica o de marcadores Sinais de ECG para a parte 3 do protocolo experimental vozeamento de vogais Funcionamento do algoritmo
13. 60 7200474 9931528 1 0028740 113 0410000 1129810 2 5310000 1027490000 127 563 2300M estimulo 3004 100 1300000 1500 8 5979934 1 061 TU o 09e co 23 00 M estimulo 3005 200 1300000 1800 7 183031 amc OM seme SS Se a NO gt amli TE T 400 81936480 15590 Ele Edt Mew Data Trensform Inset Format Anayze DiedMarketing Graohs Utiities Adi H l 2300M estimulo 3007 1 00 1300 00 go 427201 s CHA A s my e A EA E A s D amp E ie 23 00 M estimula 3008 200 1300000 1400 64832178 66 2500 M estimulo 3009 3000 1500 00 1400 5 1132672 425i B8 7 Da 2300M estimulo 3001 1000 1300000 1500 4 853026 3631 BH 2300M estimulo 3002 2 00 1200100 mo srs ee E E E 2300M estimulo 3003 3000 13000 00 15 0 50713629 am B Frequencies Statistics 2300 M estimulo 3004 1 00 13000 00 1300 5 8680397 6424 Tite E66 lios 2300M estimulo 3005 200 1200100 1300 8 6251247 1 1184 i pe peer n Wed 2300M etinde 3006 30 00 13000 00 14 00 67720954 5164 S ice wissing i 2300M estimulo 3 007 100 1300 00 1300 4395485 271 i Histogram Mean 1803689754 2300 M estimulo 3008 200 1200 00 13 00 42860620 346 Std Error of Maan 1688370213 2300M estimulo 3009 3000 13000 0 1300 6 7024262 7064 wedan 894139712 22 00 M estimulo 3001 1 00 13000 00 23 00 21603985 0441 Moe anion 2200M estimulo 3002 2 00 13000 00 22 00 1 9989098 0319 Sie Devon cud 2200M estimulo 3003 30 00 13000 00 23 00 10637441 010 se ia
14. 851 4 746 1 130 Curtose 42 857 4 659 16 595 28 039 2 692 Minimo 0 819 1 197 0 570 0 0003 1 255 Maximo 23 398 12 163 0 999 0 776 36 261 Tabela D 9 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal com apresenta o de est mulos para a amostra do sexo masculino Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 88 84 82 79 80 79 M dia 120 855 1 182 0 568 0 486 5 520 2 661 Mediana 115 536 0 601 0 254 0 287 4 482 2 244 Desvio Padrao 19 229 2 072 1 284 0 967 4 705 1 868 Vari ncia 369 789 4 292 1 650 0 935 22 141 3 488 Enviesamento 1 419 4 805 5 992 5 921 5 677 2 742 Curtose 1 163 27 278 40 815 35 322 40 380 8 873 Minimo 101 525 0 275 0 108 0 154 2 130 0 965 Maximo 172 568 15 289 10 193 6 788 40 756 10 803 Tabela D 10 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mulos para a amostra do sexo masculino Parte II Par metro APO5 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 78 72 88 88 88 M dia 3 318 3 528 0 968 0 043 21 19 Mediana 2 739 3 333 0 987 0 015 22 735 Desvio Padrao 2 959 1 090 0 053 0 075 5 303 Variancia 8 756 1 189 0 003 0 006 28 126 Enviesamento 5 027 0 614 2 795 2 854 1 734 Curtose 30 270 0 265 6 890 7 546 2 423 Minimo 1 106 1 630 0 758 0 002 5 538 Maximo 23 398 6 989 0 998 0 361 27 669 Descritores estatisticos de par metros de sinais de voz vogal i 75 T
15. 992 0 009 23 559 Desvio Padr o 2 786 5 475 0 108 0 181 8 424 Variancia 7 761 29 979 0 012 0 033 70 958 Enviesamento 2 010 2 010 1 299 1 331 0 814 Curtose 2 264 2 260 0 238 0 190 0 994 Minimo 1 611 1 952 0 732 0 003 5 622 Maximo 9 981 18 280 0 998 0 444 28 511 Tabela D 7 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mulos para a totalidade da amostra Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 174 169 164 161 162 160 M dia 156 058 1 047 0 469 0 423 4 934 2 246 Mediana 167 760 0 578 0 289 0 280 4 188 1 928 Desvio Padr o 41 763 1 912 0 965 0 802 3 612 1 471 Vari ncia 1744 173 3 655 0 932 0 644 13 047 2 165 Enviesamento 0 065 5 190 7 437 6 677 6 486 3 315 Curtose 1 596 30 801 66 508 46 101 60 372 15 296 M nimo 101 525 0 108 0 052 0 059 1 149 0 468 M ximo 227 375 15 289 10 193 6 788 40 756 10 803 74 Descritores estatisticos de par metros de sinais de voz vogal i Tabela D 8 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal com apresenta o de est mulos para a totalidade da amostra Parte II Par metro APQ5S APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 159 152 174 174 174 M dia 3 067 3 867 0 971 0 040 22 162 Mediana 2 573 3 463 0 989 0 013 23 219 Desvio Padrao 2 294 1 909 0 060 0 092 5 943 Variancia 5 261 3 643 0 004 0 008 35 328 Enviesamento 5 533 1 907 3
16. A medida de press o sonora em rela o perce o auditiva feita recorrendo a uma unidade logar tmica o deciBel dB 5 2 2 2 Frequ ncia fundamental F0 e formantes F1 F2 Fn A frequ ncia fundamental corresponde ao primeiro harm nico de uma onda sonora sendo a frequ ncia mais influente na perce o de um dado som No caso da voz existe varia o deste valor consoante a idade e o sexo Num homem adulto est entre os 85 e os 180 Hz e na mulher entre os 165 e os 255 Hz um dos principais elementos caracterizadores da voz Os formantes s o concentra es de energia numa regi o do espectro sonoro Desse modo os harm nicos que se encontram nessa regi o ser o realcados Trata se de uma informa o distintiva importante na voz falada e cantada O primeiro formante apresenta a menor frequ ncia e assim sucessivamente Os dois primeiros formantes Fl e F2 costumam ser suficientes para identificar uma vogal sustentada 5 2 2 3 Pitch timbre e intensidade subjetiva Na ac stica o pitch ou altura tonal reconhecido como a perce o da frequ ncia de vibra o do som ajudando distin o entre graves e agudos Um tom simples composto por apenas uma frequ ncia e um complexo por v rias sendo que a mais baixa indica o tom fundamental As 12 Revis o bibliogr fica Frequ ncia Hz Tempo s Figura 2 4 Espetrograma de um violino 7 frequ ncias dos tons seguintes s o m ltiplos da s
17. St 22 00 M estimulo 300 4 1 00 13000 00 23 00 1929620 0174 pou E 220M estimulo 3005 200 13000 00 24 00 144939 ord pr Ssi 2200M estimulo 3006 3000 1300 00 23 00 14102728 nadl Std Error of Kurtosis 360 2200M estimula 3007 100 13000 00 2400 12885005 0184 farm jaa 2200M estimulo 3008 200 1500000 23 00 1 6458727 0244 Minimum 9184167 2200 M estimulo 3009 3000 1300 00 23 00 1 0525422 0091 Naximum 162770236 2100F ouemi 3001 4 00 13000 00 23 00 24050561 oad sum 1189161558 2100 F estimulo 3002 200 13000 00 2300 3 5379413 d 2100F estimulo 3003 3000 13000 00 20 00 13 5463848 7 0268 21 00 F estimulo 3004 100 1300000 21 00 3 8923811 1314 21 00 F estimulo 3005 200 13000 00 21 00 2 9005648 0834 Histogram 2100 F estimulo 3006 3000 13000 00 19 00 42335838 2004 21 00 F estimulo 3007 100 1200000 49 00 4 3940823 210 404 2100 F estimulo 300 8 200 13000 00 20 0 31505277 0940 z E 21 00 F estimulo 3009 30 00 13000 00 19 00 4 2529780 2481 H IBM SPSS Statistics Proc ready H 3690 W 470 pt 3 3 Considera es finais Figura 3 3 Exemplo de interface no software SPSS IBM SPSS Statistics Precesser is ready Neste cap tulo apresentou se o conjunto de ferramentas utilizadas ao longo deste estudo Im porta destacar aquelas que tiveram um papel mais relevante na fase de processamento de sinal 26 Ferramentas utilizadas de que s o
18. TRS phone type 36 to 4 dBu 133 mm Maximum Input level Nominal Input Level 12 68 5 1 4 inches CITIZEN te 64 mm Output Jack L R 1 4 inch TRS phone type 2 9 16 inches 4 dBu balanced Weight Output Jack L R RCA phono type 0 6 kg 2 deu 1 Ibs 4 oz Maximum Output level Nominal Output Level 12 dB O diu 0 775 vems Figura A 4 Especifica es de Roland UA 25EX 26 60 Conjunto de especifica es Anexo B Descritores estat sticos de par metros de sinais de eletrocardiograma Neste anexo estar o presentes todos os descritores estat sticos de sinal de voz obtidos para os resultados deste estudo Servir para uma consulta mais pormenorizada procurando esclarecer situa es espor dicas relativas a grupos espec ficos deste estudo Estes descritores foram obtidos para as seguintes situa es e Em situa o de repouso para a totalidade da amostra para o sexo masculino e para o sexo feminino e Com apresentac o de est mulo para a totalidade da amostra tabela B 4 para o sexo mas culino tabela B 5 e para o sexo feminino tabela B 6 Tabela B 1 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma em situa o de repouso para a totalidade de amostra Par metro Jitter simples RAP PPQ5 PPQ11 BPM N amostras 180 180 180 27 180 M dia 4 778 0 224 0 242 0 0385 79 878 Mediana 4 278 0 174 0 172 0 005 78 258 Desvio Padrao 3 036 0 162 0 163 0 0
19. adobe com products audition features html Ultimo acesso a Mai 2012 Sennheiser Sennheiser ear set 1 microphone Dispon vel em http en de sennheiser com ear set 1 Ultimo acesso a Mai 2012 Roland Ua 25ex Products Roland Dispon vel em http www roland com products en UA 25EX ltimo acesso a Mai 2012 P J Lang et al International affective picture system iaps Technical manual and affective ratings Advances in Engineering Software 2005 Voicebox Speech processing toolbox for matlab Dispon vel em http www ee ic ac uk hp staff dmb voicebox voicebox html Ultimo acesso a Mar 2012 Physionet the research resource for complex physiologic signals Dispon vel em http ww physionet org ltimo acesso a Mar 2012 Praat doing phonetics by computer Dispon vel em http www fon hum uva nl praat ltimo acesso a Mar 2012 REFERENCIAS 81 31 Seegnal gt voice studio Disponivel em http www seegnal pt products voicestudio php Ultimo acesso a Mar 2012 32 Cornelia Kappeler Setz et al Towards long term monitoring of electrodermal activity in daily life Personal and Ubiquitous Computing paginas 1 11 33 Rui Campos Guimaraes et al Estatistica McGraw Hill 1997 34 Richard J Harris A primer of multivariate statistics Lawrence Erlbaum Associates 3 edic o 2001 35 William Rodrigues Estat stica Aplicada W C Rodrigues 6 edi o 2004 08 36 Sennheiser In
20. coloca o de um el trodo no pulso c um em cada tornozelo previamente humedecidos com gel uma cletrodermografia coloca o de dois el trodos na m o esquerda c capta o de sinal de voz com um microfone de headset Sera tamb m feita uma filmagem para futuro despiste de distor es inesperadas em algum dos sinais Em rela o ao exame de cletrocardiografia as seguintes contra indica es s o climinat rias embolia pulmonar enfermidade aguda febril ou grave limita o f sica ou psicol gica intoxica o medicamentosa O equipamento utilizado bem como os procedimentos adotados obedecem a todos os padr es de higiene e seguran a n o causam qualquer desconforto aos participantes No entanto poder desistir da experi ncia se c quando entender Todos os dados ser o registados tratados c arquivados de forma an nima c confidencial N o ser o analisados dados individuais c apenas se poder proceder divulga o cientifica de resultados de grupo sendo que as eventuais publica es que decorrerem do estudo poder o ser oferecidas aos participantes que as solicitarem A decis o de participar nesta investuga o totalmente livre c volunt ria n o resultando dessa decis o qualquer que cla seja nenhum preju zo ou beneficio pessoal Caso tenha alguma quest o ou pretenda esclarecimentos complementares poder obt los junto de Ricardo Dias cc07135 fe up pt ou M rio Barbosa ec06157 a fe up pt Aproveitamos
21. constatar o tipo de correla o mais apropriado para o estudo o de Pearson uma vez que nenhum dos par metros a analisar de natureza nominal ordinal ou na forma de intervalos Apenas s o comparados valores num ricos No caso pr tico da an lise em SPSS os valores de signific ncia considerados relevantes s o os que se encontram abaixo de 0 05 existindo um destaque visual fornecido para estes casos Um exemplo de uma das tabelas de correla es pode ser visto na figura 6 2 Como se pode ver a rela o linear entre os valores da frequ ncia fundamental em situa o de repouso forte r 0 802 p 0 001 No entanto para os outros casos analisados apesar do valor de signific ncia cumprir o requisito para que o resultado seja estatisticamente relevante o valor do coeficiente de 46 An lise estat stica de resultados correla o sugestivo de rela es fracas ou moderadas r lt 0 5 Como seria de esperar esta matriz de correla es sim trica e apresenta o valor 1 para rela es entre os mesmos par metros ECG BPMedi Voz A pitchm Voz A JitterR Voz A JitterP ECG_RAP ECG PPOS5 a edia AP PQ5 ECG RAP Pearson Correlation 123 039 Sig 2 tailed j i 104 604 N 177 176 ECG_PPQ5 Pearson Correlation Sig 2 tailed N ECG_BPMedia Pearson Correlation Sig 2 tailed N Voz A pitchmedia Pearson Correlation Sig 2 tailed N Voz A JitterRAP Pearson Correlation Sig 2 tailed N Voz A Ji
22. de est mulo para a totalidade da amostra Parte I Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a totalidade da amostra Parte ID Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a amostra do sexo masculino Parte I XV 43 44 44 61 62 62 62 63 63 65 66 66 66 67 67 67 68 68 xvi LISTA DE TABELAS C 10 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a amostra do sexo masculino Parte H C 11 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a amostra do sexo feminino Parte I C 12 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta D 1 D 2 D 3 D4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 o de est mulo para a amostra do sexo feminino Parte H Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i em situa o de repouso para a totalidade da amostra Parte I len Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i em situa o de repouso para a totalidade da amostra Parte ID en Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal
23. deste cap tulo foi descrito todo o processo de implementa o da algoritmia deste estudo Todo o conhecimento te rico adquirido previamente foi fundamental para que esta fase avan asse ao melhor ritmo poss vel O facto do algoritmo que estava previsto utilizar inicial mente peakfinder n o se ter relevado completamente funcional devido s varia es dos sinais eletrocardiogr ficos obrigou a algumas adapta es que fizeram com que a fase de extra o de caracter sticas durasse um pouco mais que o previsto A fase de teste do algoritmo utilizado revelou se importante para trazer maior rigor aos valo res extra dos apesar da demora verificada Numa fase de extra o de par metros optou se pelo princ pio de extrair a maior quantidade poss vel para que na an lise estat stica o n mero de pos sibilidades fosse maior Nessa fase seria feita uma filtragem eliminando os casos que fizessem menos sentido Capitulo 6 An lise estatistica de resultados Todos os estudos de vari veis m tricas necessitam de uma base estat stica s lida para suportar as suas conclus es de um modo cred vel Ao longo deste cap tulo ser o explicados os principais mecanismos que contribuem para o tratamento estat stico da informa o deste estudo Inicial mente ser provada a validade da amostra no que diz respeito sua dimens o e variabilidade Geralmente uma an lise estat stica feita segundo duas abordagens diferentes descritiva e i
24. do projeto 4 1 Local de Recolha A recolha das amostras no mbito deste estudo foi feita no Laborat rio de Neuropsicofisiolo gia da Faculdade de Psicologia e Ci ncias da Educa o da Universidade do Porto Foi necess rio o transporte de algum material da Faculdade de Engenharia sendo necess rio um termo de respon sabilidade de modo a prevenir qualquer problema associado ao transporte ou eventual danifica o do material O espa o utilizado na recolha de sinais est ilustrado na figura 4 1 4 2 Recolha de Volunt rios e caracteriza o da amostra Para a recolha de amostras foi definido um limiar m nimo de participa es e repeti es para o qual o poder estat stico dos resultados seria previsivelmente satisfat rio Esta explica o ser dada na sec o 6 2 Assim sendo definiu se que as recolhas seriam feitas em vinte participantes metade do sexo feminino e metade do sexo masculino 27 28 Procedimento Experimental Figura 4 1 Local de recolha de amostras As idades dos participantes est o compreendidas entre os 21 e os 52 anos com uma m dia de 24 9 anos idade t pica de um estudante universit rio em final de curso O m todo de recru tamento consistiu num e mail din mico enviado a toda a comunidade estudantil da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto Aqueles que demonstraram interesse preencheram um for mul rio com nome completo idade contacto e disponibilidade para colaborar no estudo U
25. e f rmula de c lculo do APQ a direita 10 neste par metro bem como uma modula o em amplitude junto aos picos do sinal de voz Fisi ologicamente o shimmer est associado rugosidade da mucosa redu o da resist ncia gl tica ou presen a de les es nessa regi o 9 Uma das f rmulas de c lculo o APQ Amplitude Perturbation Quotient Para as condi es referidas anteriormente este valor para os ciclos na sua vizinhan a n o dever ultrapassar os 3 10 2 4 4 Harmonic to noise ratio HNR O ru do o principal respons vel pela caracter stica n o peri dica dos sinais de voz da a import ncia da extra o de par metros com ele relacionados Uma voz patol gica ou com muito ru do pode apresentar uma pior inteligibilidade Separando as componentes peri dicas das n o peri dicas no sinal de voz poss vel relacionar as suas energias obtendo o Harmonic to noise ratio Esta grandeza exprime se em dB para se aproximar melhor da aprecia o percetiva por humanos da qualidade da voz Para as condi es de voz normal referidas anteriormente o HNR deve ser superior a 12 dB Est maioritariamente relacionado com soprosidade escape de ar e astenia ou fraqueza presentes na voz 5 O c lculo desta grandeza feito recorrendo equa o 2 1 EnergiGharmonica _ lios TIEA 2 1 Energiaruido J N f HNR 10l0g 10 2 4 5 Tempo maximo de fonac o Este par metro ajuda a medir a efic
26. esta despolariza o promovida a cada ciclo card aco pelas c lulas do n dulo sino auricular Esta estrutura respons vel por enviar os impulsos el tricos que percorrem as aur culas e estimu lam o n dulo aur culo ventricular que posteriormente transmitir impulsos aos ventr culos pelo que tem um papel fundamental no controlo da frequ ncia dos batimentos card acos 1 2 1 2 Aplicabilidade A electrocardiografia um exame cl nico muito utilizado em an lises de rotina quando um paciente admitido nas urg ncias ou antes de uma interven o cir rgica de modo a detetar ano malias at ent o desconhecidas ou para efeitos de monitoriza o Em todo o caso existe alguma flexibilidade nos regulamentos quanto obrigatoriedade da sua realiza o nestas situa es A an lise do eletrocardiograma unanimemente considerada o melhor m todo de dete o de qualquer arritmia card aca 1 Este particularmente indicado para encontrar anomalias no tecido condutor onde os sinais el tricos s o transmitidos ou anomalias nas contra es card acas causadas por problemas na despolariza o Nos casos de ocorr ncia de enfartes do mioc rdio poss vel na maior parte das vezes verificar que zonas do m sculo card aco ficaram afetadas 2 1 Caracteriza o do eletrocardiograma 7 Endocardio Epicardio ms aa a Figura 2 1 Mecanismo de despolariza o e repolariza o A principa
27. inst ncia Caso 2 2 Caracteriza o de par metros do som 11 se pretenda uma confirma o ter de se proceder a um conjunto de exames complementares mais detalhados Tendo em conta que este estudo n o visa aplica es diagn sticas nem cl nicas n o se apro fundar mais esta abordagem 2 2 Caracteriza o de par metros do som O som produzido por uma onda mec nica que representa uma oscila o de press o transmi tida por um meio f sico s lido l quido ou gasoso composto por uma ou mais frequ ncias Estas frequ ncias podem ou n o estimular os mecanismos de audi o isto serem ou n o aud veis Um som no seu estado natural resulta de combina es complexas entre v rias ondas sinu soidais Cada um destes sinais caracterizado atrav s de um conjunto de par metros como a frequ ncia ou amplitude O ser humano capaz de ouvir numa gama de frequ ncias compreen dida entre os 20 e os 20 kHz sendo que os sons cujas frequ ncias s o menores ou maiores que esta gama se denominam por infrassom e ultrassom respetivamente Neste sub cap tulo apresenta se um conjunto de par metros caracterizadores do som que auxiliam na sua an lise ac stica 2 2 1 Intensidade sonora E a perce o da amplitude da onda sonora A perce o desta grandeza pelo ouvido humano apresenta uma caracter stica logar tmica Isto implica que varia es apenas s o percecionadas no caso das amplitudes variarem exponencialmente
28. no qual o estudo poderia melhorar em termos de validade estatistica seria no numero de volunt rios Fazendo se tamb m um aumento na dura o do teste poder se ia apresentar um maior n mero de est mulos aumentando significativamente o n mero de casos a avaliar Tamb m se poderia aumentar o n mero de vogais analisadas a i e u por exemplo e Para evitar a quantidade de ru do existente nos sinais de eletrocardiografia poder se ia au mentar o n mero de deriva es colocando as no peito e nos membros Este processo exi giria que todas as recolhas fossem refeitas em novos volunt rios uma vez que os que j fizeram o teste desenvolveram habitua o relativamente aos est mulos apresentados Al m disso seria necess rio criar condi es no local de recolha para que os sujeitos estivessem deitados e com a apresenta o de est mulos no local correto possivelmente direcionados para o teto e No caso do sinal de eletrocardiografia apresentar menor quantidade de ru do poderia ser alvo de uma an lise mais detalhada Poderiam ser analisadas outras ondas P T ou U e intervalos caracterizando melhor o sinal como um todo Esta an lise em paralelo com uma an lise de voz mais detalhada e direcionada para a vertente patol gica poderia contribuir para um estudo de rela es entre os dois sinais ao n vel do diagn stico m dico Para al m destes casos existiriam outros com menor prioridade no que toca a melhoria Numa
29. os testes de correla o de t Student ou de qui quadrado ou c lculo de m dias Apresenta tamb m outras funcionalidades relacionadas com previs o de valores num ricos de que exemplo a regress o linear Este tipo de t cnicas s o um aux lio importante em contextos de apoio decis o A vers o mais recente do software a 20 0 datada de Agosto de 2011 Um exemplo da interface deste software pode ser visto na figura 3 3 A stimulisav DataSet IBM SPSS Statistics Data Editor la zj E E Ee ee ee ee Co SHB DB gt S65 fh He E a Visible 121 of 121 Variables Sujeto Wade Sexo TipoRegsto Pato Estimuio Imm ECE TamRe ECG NrPico ECC ECG Jitera ECG RAP ECG PPGS ECG PPA ECO BPMed ECG Tlmedi V A pitch Fa pitch Voz A pi eal ud RN SENI ao seo TE E lei me SD an Mak 2300M estimulo 100 1200000 13 00 3025699 2702998 6214763321 9677855 1135100 22590000 109 8860000 12042507 2300M estimulo 3002 200 1300000 13 00 87840387 4415462 216493 2670328 9 3534682 1 0150209 R497080 110 8100000 1108670 27220000 105 7340000 133587 2300 M estimulo 3003 3000 12000 00 43 00 4 9528518 4030374 2151729 2134212
30. 1 611 Minimo 104 839 0 362 0 174 0 168 2 782 1 316 Maximo 190 524 0 715 0 417 0 386 7 245 3 721 Tabela C 4 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino Parte II Par metro APO5 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 81 72 81 81 81 M dia 2 957 3 876 0 943 0 098 17 429 Mediana 3 175 3 574 0 9766 0 033 18 493 Desvio Padr o 0 989 1 201 0 089 0 181 4 120 Variancia 0 638 1 081 0 021 0 080 40 107 Enviesamento 0 275 0 670 2 384 2 414 1 274 Curtose 0 828 0 465 4 033 4 124 1 170 Minimo 1 708 2 322 0 697 0 010 7 596 Maximo 4 783 6 240 0 990 0 600 22 489 Descritores estatisticos de par metros de sinais de voz vogal a 67 Tabela C 5 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 90 90 90 90 90 90 M dia 166 581 0 568 0 293 0 314 4 618 2 304 Mediana 182 834 0 608 0 288 0 318 4 710 2 338 Desvio Padr o 43 392 0 165 0 087 0 102 0 782 0 430 Vari ncia 1882 864 0 027 0 008 0 010 0 612 0 185 Enviesamento 0 461 0 666 0 400 0 239 0 849 0 355 Curtose 1 185 0 088 0 217 0 959 0 654 0 260 Minimo 104 504 0 220 0 113 0 124 2 815 1 392 Maximo 228 335 0 824 0 430 0 442 5 778 3 036 Tabela C 6 Descritores estat sticos dos par metros
31. 1 90 M dia 4 218 0 254 0 311 0 037 83 697 Mediana 3 832 0 215 0 276 0 026 83 978 Desvio Padr o 2 099 0 179 0 192 0 038 9 320 Vari ncia 4 409 0 032 0 037 0 001 86 863 Enviesamento 1 534 3 820 2 594 2 362 0 455 Curtose 3 557 22 533 11 509 6 213 0 664 M nimo 1 201 0 072 0 092 0 004 61 157 M ximo 13 547 1 459 1 417 0 193 107 491 64 Descritores estatisticos de par metros de sinais de eletrocardiograma Anexo C Descritores estat sticos de par metros de sinais de voz vogal a Neste anexo estar o presentes todos os descritores estat sticos de sinal de voz vogal a ob tidos para os resultados deste estudo Servir para uma consulta mais pormenorizada procurando esclarecer situa es espor dicas relativas a grupos espec ficos deste estudo Estes descritores foram obtidos para as seguintes situa es e Em situa o de repouso para a totalidade da amostra e para elementos dos sexos masculino e feminino e Com apresenta o de est mulo para a totalidade da amostra e para elementos dos sexos masculino e feminino Tabela C 1 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a totalidade de amostra Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 171 171 171 171 171 171 M dia 145 482 0 563 0 289 0 310 4 867 2 453 Mediana 113 127 0 573 0 288 0 319 4 871 2 342 Desvio Padrao 42 972 0 150 0 083 0 088 1 312
32. 1 919 0 095 0 184 5 316 Vari ncia 2 731 3 683 0 009 0 034 28 257 Enviesamento 1 693 1 873 2 781 3 032 1 446 Curtose 3 560 5 549 7 771 9 310 1 695 Minimo 1 100 1 600 0 535 0 008 0 719 Maximo 10 018 13 232 0 993 0 929 24 993 Descritores estatisticos de par metros de sinais de voz vogal a 69 Tabela C 11 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a amostra do sexo feminino Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 89 89 89 89 89 89 M dia 188 196 0 637 0 354 0 328 4 671 2 297 Mediana 191 198 0 577 0 324 0 315 4 443 2 257 Desvio Padr o 30 769 0 319 0 182 0 154 2 115 1 038 Vari ncia 946 734 0 102 0 033 0 024 4 473 1 078 Enviesamento 1 252 0 843 0 904 0 647 0 808 0 792 Curtose 2 344 0 932 1 361 0 440 0 589 0 548 M nimo 106 702 0 131 0 066 0 076 1 773 0 790 M ximo 245 020 1 665 1 013 0 793 12 021 5 710 Tabela C 12 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a amostra do sexo feminino Parte IT Par metro APQ5 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 89 89 89 89 89 M dia 2 999 3 982 0 935 0 113 17 977 Mediana 2 160 3 599 0 978 0 026 19 099 Desvio Padr o 1 573 2 212 0 134 0 265 6 726 Vari ncia 2 474 4 892 0 018 0 070 45 240 Enviesamento 1 438 1 157 2 670 2 699 1 423 Curtose 3 429 0 653 5 361 5 489 1 9
33. 250 Hz 1000 Hz Frequency response curve Ear Set 1 500 1000 2000 5000 10000 20000 Hz Figura A 3 Especifica es do microfone Sennheiser Earset 1 Resposta em frequ ncia e direcio nalidade 36 A 3 Roland UA 25EX 59 A 3 Roland UA 25EX Residual Noise Level Number of Audio Record Playback Channels Output Jack Record 96 dBu S N ratio 105 dB input terminated with 1 k 2 OUTPUT VOLUME max 1 pair of stereo INPUT MONITOR min IMF A typ te 1 pair of stereo DIGITAL IN SWITCH Off Full duplex except for 96 khz setting PHANTOM POWER 48 V ANALOG LIMITER COMPRESSOR DIGITAL IN SWITCH ON Recording cely Connectors Signal Processing PC interface q 48 4 TRS pm TT G Ta XR type balanced phantom power V 1 4 inch phone type AD DA Conversion Input Jack R high impedance is supported m a Headphone Jack Stereo 1 4 inch phone type Rear Panel Digital Input Connector Optical type Digital output Digtal Output Connector Optical type 44 1 48 96 kHz Output Jack L R 1 4 inch TRS phone type balanced RCA phono type MIDI Connectors IN OUT Digital input USB Connector B type sea um AD DA Conversion 44 1 48 96 kHz Kawar sl ADVANCE SWITCHeOFF 44 1 kez only USB Bus Power erm 96 0 kHz 480 mA 20 Mz to 40 kz 0 d8 2 dB Accessories 485 0 khz Owner s Manual 20 Hz to 22 khz 0 68 1 48 a 44 1 kHz C wan Input Jack L R XLR type 164 mm 60 to 20 dBu a Input Jack L R 1 4 inch
34. 4 0 758 0 610 2 621 1 273 Variancia 1819 945 1 700 0 574 0 372 6 869 1 620 Enviesamento 0 268 5 262 6 200 8 079 1 746 1 535 Curtose 1 373 32 396 45 459 78 543 4 812 3 590 Minimo 101 135 0 131 0 066 0 076 1 773 0 790 Maximo 245 020 11 076 7 258 6 917 17 203 8 171 Tabela 6 3 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a totalidade da amostra Parte II Par metro APQS 97 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 171 168 177 177 177 M dia 3 164 4 132 0 936 0 107 17 653 Mediana 2 862 3 796 0 977 0 026 18 715 Desvio Padr o 1 6160293 2 0792488 0 1158767 0 2276207 6 0576330 Vari ncia 2 612 4 323 0 013 0 052 36 695 Enviesamento 1 546 1 372 2 196 2 906 1 403 Curtose 3 401 2 267 6 640 7 200 1 960 Minimo 1 046 1 415 0 515 0 0021 0 257 Maximo 10 018 13 232 0 998 0 957 28 395 As tabelas referentes a todos os casos analisados poder o ser consultadas nos anexos C e D 6 3 Testes de correla o 45 6 3 Testes de correlacao Depois da amostra estudada estar validada e caracterizada estatisticamente importa compre ender quais os m todos a utilizar para provar as rela es entre os v rios par metros a serem ana lisados Para tal uma ferramenta indispens vel s o os testes de correla o De um modo muito simplificado pode definir se o coeficiente de correla o como uma medida da rela o linear entre duas vari veis num ricas Dentro d
35. 49 12 271 Variancia 9 219 0 026 0 026 0 002 150 589 Enviesamento 1 755 1 057 0 334 0 749 0 283 Curtose 3 687 0 52 1 324 1 560 0 612 Minimo 1 229 0 036 0 0217 0 005 61 203 Maximo 14 882 0 664 0 514 0 106 104 13 61 62 Descritores estat sticos de par metros de sinais de eletrocardiograma Tabela B 2 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino Par metro Jitter simples RAP PPQ5 PPQ11 BPM N amostras 90 90 90 18 90 M dia 4 375 0 197 0 214 0 055 79 067 Mediana 4 544 0 174 0 172 0 055 77 32 Desvio Padrao 1 868 0 109 0 149 0 052 14 234 Variancia 3 489 0 012 0 022 0 003 202 612 Enviesamento 0 143 0 613 0 698 0 000 0 544 Curtose 0 763 0 775 0 504 2 267 0 821 Minimo 1 229 0 056 0 028 0 005 61 579 Maximo 7 701 0 399 0 514 0 106 104 130 Tabela B 3 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino Par metro Jitter simples RAP PPQ5 PPQ11 BPM N amostras 90 90 90 9 90 M dia 5 180 0 252 0 271 0 005 80 689 Mediana 3 786 0 181 0 257 0 005 80 998 Desvio Padr o 3 837 0 198 0 173 0 9 946 Variancia 14 724 0 039 0 030 0 000 98 927 Enviesamento 1 507 0 769 0 002 0 252 Curtose 0 763 0 775 0 504 2 267 0 821 Minimo 2 074 0 036 0 022 0 005 61 203 Maximo 14 882 0 664 0 512 0 005 97 559 Tabela B 4 Descritores e
36. 7 um balan o do estudo verificando se os objetivos definidos foram cumpridos e identificando um conjunto de dificuldades encontradas Introdu o Capitulo 2 Revis o bibliogr fica Tendo em conta que este estudo envolve o processamento de sinais de voz e de eletrocardi ografia importa primeiro fornecer um conjunto de conhecimentos fundamentais para a sua com preens o Ser feita uma breve caracterizag o do sinal eletrocardiogr fico atrav s de um enqua dramento que explique os processos fisiol gicos que o fundamentam Ser tamb m identificado um conjunto de situa es comuns nas quais o exame feito bem como os seus principais eventos Apesar da identifica o destes eventos n o ter no contexto do processamento de sinal relev ncia para o estudo compreender a sua sequ ncia importante para o despiste de outro tipo de varia es que apresenta de que exemplo o ru do bem como para auxiliar compreens o do fundamento te rico subjacente ao procedimento Os riscos associados ao eletrocardiograma s o uma tem tica que n o podia ser ignorada bem como os dispositivos comummente utilizados Por ltimo e apesar das diferen as relativamente ao tipo de recolha e montagem utilizados cuja justifica o ser dada mais tarde descrito o modo como tipicamente a eletrocardiografia levada a cabo e que tipo de anomalias se conseguem detetar atrav s da sua an lise Compreender a estrutura de um sinal de som
37. 86 M nimo 1 046 1 415 0 515 0 002 0 257 M ximo 9 982 9 845 0 998 0 957 28 395 70 Descritores estat sticos de par metros de sinais de voz vogal a Anexo D Descritores estat sticos de par metros de sinais de voz vogal i Neste anexo estar o presentes todos os descritores estat sticos de sinal de voz vogal i obti dos para os resultados deste estudo Servir para uma consulta mais pormenorizada procurando esclarecer situa es espor dicas relativas a grupos espec ficos deste estudo Estes descritores foram obtidos para as seguintes situa es e Em situa o de repouso para a totalidade da amostra e para elementos dos sexos masculino e feminino e Com apresenta o de est mulo para a totalidade da amostra e para elementos dos sexos masculino e feminino Tabela D 1 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal em situa o de repouso para a totalidade da amostra Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 171 171 171 153 171 153 M dia 153 222 1 117 0 605 0 296 8 840 2 063 Mediana 139 486 0 523 0 284 0 277 3 739 1 698 Desvio Padr o 40 750 1 487 0 838 0 166 12 474 1 168 Vari ncia 1660 557 2 211 0 703 0 028 155 603 1 364 Enviesamento 0 279 2 041 1 988 1 586 2 401 1 457 Curtose 2 344 0 932 1 361 0 440 0 589 0 548 M nimo 102 330 0 242 0 097 0 128 2 351 1 031 M ximo 232 963 5 053 2 788 0 783 44 297 4 614 71
38. A portabilidade e consequente aceita o de novos dispositivos de medi o de ECG especi almente em pacientes de idade mais avan ada deve ser um fator a ter em conta no seu projeto contribuindo para uma monitoriza o mais permanente 3 2 1 6 Exame t pico O exame mais comum o ECG de 12 deriva es Cada deriva o corresponde a uma diferen a de potencial entre dois el trodos colocados em zonas diferentes do corpo Antes de iniciar o procedimento o examinador dever explicar as etapas do processo A sala ter de apresentar uma 10 Revis o bibliogr fica Visual display Amplifier 7 selector system Computer rocessor ECG electrodes P storage Figura 2 3 Principais dispositivos de um ECG 1 temperatura agrad vel e o paciente dever estar relaxado antes do procedimento Deve se tamb m conhecer a medica o consumida no curto per odo de tempo anterior ao exame Depois de colocar o paciente em dec bito dorsal deve determinar se a posi o das deriva es Normalmente quatro ir o para os membros e as seis restantes para posi es do peito De seguida colocado o gel de condu o nos respetivos locais ligando se os el trodos ao aparelho de me di o Pode ser necess ria uma tricotomia especialmente no caso masculino Ap s capta o e amplifica o os sinais s o registados para visualiza o on line ou an lise especializada posterior 1 O tipo de eletrocardiograma a ser
39. FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO Correspond ncia entre altera es da voz e do eletrocardiograma Ricardo Jorge Macedo Pereira de Sousa Dias Mestrado Integrado em Engenharia Electrot cnica e de Computadores Orientador Prof Dr An bal Jo o de Sousa Ferreira Co orientador Prof Manuel dos Santos Barbosa FPCEUP Ricardo Jorge Macedo Pereira de Sousa Dias 2012 Resumo A voz um dos principais meios de intera o entre os seres humanos Este rg o de comuni ca o tem sido alvo dos mais variados estudos de que s o exemplo a identifica o de patologias ou a identifica o de oradores em contextos forenses Este estudo visa estabelecer um conjunto de correspond ncias entre varia es existentes nos sinais de voz e de eletrocardiografia Esta compa ra o foi feita em dois contextos distintos em situa o de repouso e mediante a apresenta o de um conjunto de est mulos visuais de v rias naturezas Tendo como ponto de partida comum os mecanismos neurol gicos que desencadeiam os mo vimentos nas pregas vogais e no cora o pretende se chegar a um conjunto de conclus es ino vadoras sobre a forma como a voz nos diz algo sobre o estado do nosso cora o Cruzando os dom nios do processamento de sinal e da medicina procura se compreender melhor o modo como as pessoas interagem e sentem Porque expressar emo es a partir da fala em larga medida o que faz de n s humanos Foi feita uma r
40. TL positive or negative edge Analog Trigger Any of four input channels front panel CH1 CH4 Threshold going positive or negative Digital trigger Any of 8 input lines back panel DSUB 25m Sample Rate 400 k samples second aggregate across four channels 100 k s s on all four channels for short durations 100 k s s on three channels continuously 50 k s s on all four channels continuously Impedance Range 0 100 KO Checks electrode impedance from Vin and Vin leads with respect to GND lead Serial InterfaceType USS Certification Complies with IEC60601 1 EMC complies with IEC60601 1 2 CE Marked Dimensions 7 cm x 29 cm x 25 cm Weight 14 kg Figura A 1 Especifica es do aparelho Biopac MP35 22 57 58 A 2 Sennheiser Earset 1 Frequency response Pick up pattern Nominal impedance at 1 kHz Min terminating impedance Sensitivity at 1 kHz Diameter of mic capsule Max sound pressure level Equivalent noise level Supply current Power supply Operating temperature Cable length Diameter of boom arm Weight without cable Connector Conjunto de especifica es 20 to 20 000 Hz 3 dB omni directional 1kQ 4 7kQ 5 mV Pa 2 5 dB 3 3mm 143 dB 27 dB A appprox 240 uA 4 5to15V 10 C to 50 C 1 6 m 1 1 mm 2 3g see Variants on page 11 Figura A 2 Especifica es do microfone Sennheiser Earset 1 Gerais 36 Polar diagram Ear Set 1 500 Hz 125 Hz
41. a o til n o superior a quinze minutos 4 6 2 Tempo de exposi o dos est mulos e intervalo interest mulos A dura o definida para cada ensaio foi de quinze segundos Este valor justifica se pelo fato da resposta mais lenta entre os sinais a serem captados eletrocardiografia e eletrodermografia rondar no pior dos casos cerca de 6 7 segundos 32 A este valor acrescenta se uma margem de seguran a para cobrir erros nos processos de marca o da ocorr ncia de est mulos no registo e de segmenta o dos registos Para cada ensaio foi utilizado um intervalo interest mulo com ponto de fixa o Portanto cada ensaio estruturava se na apresenta o do est mulo durante um per odo de dois segundos seguido de um ecr preto durante os seguintes treze durante este per odo que o participante fornece a resposta pedida dependendo da fase do teste em que se encontre palavra imagem seguida da classifica o ou vogais a e i 4 6 3 Marca o e segmenta o de est mulos Entre cada est mulo eram acionados marcadores nos registos dos sinais de eletrodermografia e eletrocardiografia Uma vez que os dispositivos utilizados para a capta o eram diferentes esta foi feita de modo manual sendo despistados eventuais erros de marca o ap s a recolha estar finalizada O instante temporal exato onde os marcadores foram aplicados correspondia ao momento em que cada imagem era apresentada Esta segmenta o criada para todos
42. a o NHR dB HNR dB N amostras 171 168 177 177 177 M dia 3 163942 4 131679 0 936266 0 107435 17 653141 Mediana 2 862000 3 795500 0 977356 0 026354 18 715000 Desvio Padr o 1 6160293 2 0792488 0 1158767 0 2276207 6 0576330 Vari ncia 2 612 4 323 0 013 0 052 36 695 Enviesamento 1 546 1 372 2 796 2 906 1 403 Curtose 3 401 2 267 6 640 7 200 1 960 Minimo 1 0460 1 4150 0 5146 0 0021 0 2570 Maximo 10 0180 13 2320 0 9979 0 9566 28 3950 Tabela C 9 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a amostra do sexo masculino Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 88 87 87 85 85 85 M dia 118 434 1 255 0 642 0 543 5 749 2 743 Mediana 112 986 0 666 0 311 0 328 4 800 2 261 Desvio Padr o 15 776 1 778 1 045 0 847 2 976 1 451 Variancia 248 884 3 160 1 092 0 717 8 859 2 104 Enviesamento 1 336 3 748 4 447 5 899 1 900 1 620 Curtose 0 626 15 556 22 442 40 434 4 421 3 178 Minimo 101 135 0 320 0 170 0 192 2 162 0 905 Maximo 157 394 11 076 7 258 6 917 17 203 8 171 Tabela C 10 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a amostra do sexo masculino Parte II Par metro APO5 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 82 79 88 88 88 M dia 3 343 4 300 0 938 0 102 17 325 Mediana 2 869 3 898 0 977 0 027 18 709 Desvio Padr o 1 653
43. a captando um m nimo de cem impulsos glotais para avalia o Avalia se tamb m a frequ ncia fundamental n mero de impulsos gl ticos por segundo em termos de m dia desvio padr o ou outros descritores Este crit rio foi o utilizado ao longo deste estudo 5 frequente o uso de avalia o ac stica e percetiva simultaneamente de modo a encontrar modelos que as correlacionem Este tipo de abordagem ainda alvo de intensa investiga o 2 4 2 Jitter O jitter a variabilidade do per odo fundamental de um sinal de voz ciclo a ciclo Do ponto de vista pr tico manifesta se atrav s de vozes rugosas ou speras Este par metro pode ter muitas origens fisiol gicas como o movimento involunt rio de m sculos lar ngeos a pulsa o sangu nea assimetrias nas pregas vocais vibra es na tir ide entre outras 9 Existem v rios m todos para o seu c lculo entre os quais o RAP Relative Average Perturba tion ou o PPQ Period Perturbation Quotient Para uma gama normal em vogal sustentada gt 100 ciclos o RAP n o dever ser superior a 1 5 10 2 4 3 Shimmer O shimmer a variabilidade involunt ria da amplitude dos ciclos glotais estando relacionado com a rouquid o da voz Do ponto de vista pr tico uma pessoa rouca apresenta valores elevados 16 Revis o bibliogr fica ICA 4 4 A 2 3 i Aa Aya APQ a i i A A m dio k l Figura 2 7 Representa o de impulsos glotais esquerda
44. a na Faculdade de Psicologia e Ci ncias da Educa o A sua elabora o foi feita com a colabora o de elementos do Laborat rio de Neuropsicofisiologia da referida faculdade 77 78 Consentimento informado Univers e do Porto FERR de Faculdade de ware i FEUP amp no europsicofisiologia EEC0020 Disserta o C ncia cntre al des da voz c do eletrocardi Estudo c contextuali do Poligrafo a An lise de Voz ECG c EDR Orientador Prof Anibal Ferreira A investiga o para a qual contamos com a sua colabora o desenrola se no mbito da Unidade Curricular Dissertac o do Mestrado Integrado em Engenharia Electrot cnica c de Computadores da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto As disserta es para as quais os testes a serem feitos ir o contribuir pretendem estudar varia es em sinais de voz eletrocardiografia c elctrodermografia em situa o de repouso como rea o a um conjunto de est mulos validados pela comunidade cientifica Caso aceite colaborar nesta investiga o o que muito agradecemos a sua tarefa consistir simplesmente em observar um conjunto de imagens de car cter agrad vel desagrad vel e neutro Em alguns dos casos pode ser necess rio atribuir lhes uma classifica o devidamente justificada Nesta tarefa n o existem respostas certas nem cerradas Durante esta tarefa de observa o de imagens a experi ncia envolve a realiza o simult nea de uma eletrocardiografia
45. aaa 22 3 1 4 Microfone Sennheiser EARSET1 llle 22 31 5 Roland UA25EX o ss Soi O do I ov 23 3 1 6 International Affective Picture System IAPS 23 3 1 7 Material adicional eee 23 3 2 Processamento da Informa o ees 24 3 2 1 Algoritmia de Processamento de Sinal ls 24 3 212 ZPrdd ds Seca ty enn a earn Sh ae Pte hak ge phe Rn Re heed ats 24 3213 Voice Studio a i aca RU he ya Beh La OR te 24 3 2 4 Statistic Package for the Social Sciences SPSS 25 3 3 Considera es finais ee 25 Procedimento Experimental 27 4 1 Local de Recolha 0 0000000000004 27 4 2 Recolha de Volunt rios e caracteriza o da amostra 27 4 3 Consentimento Informado 0 000000 02 ee eee 29 4 4 Escolha de imagens do IAPS 00 02 0020 0000 29 4 5 Exame de eletrocardiograma eee 29 4 6 Protocolo experimental es 30 4 6 1 Fasesdoprotocolo 31 4 6 2 Tempo de exposi o dos est mulos e intervalo interest mulos 32 4 63 Marca o e segmenta o de est mulos leen 32 4 7 Considera es finais aoaaa 32 Processamento de Sinais 33 5 1 Sinais de eletrocardiografia 0 000000 0000005 33 5 1 1 Principais funcionalidades lll ee ee 33 5 1 2 Extra o de Picos m todo autom tico sn 35 5 1 3 Extra o de Picos m todo semi autom tico usando peakfinder 35 5 1 4 Ex
46. abela D 11 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mulos para a amostra do sexo feminino Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 86 85 82 82 82 81 M dia 192 081 0 914 0 369 0 362 4 364 1 841 Mediana 194 547 0 536 0 302 0 254 4 054 1 792 Desvio Padrao 23 989 1 741 0 454 0 603 1 916 0 752 Variancia 575 492 3 032 0 206 0 364 3 670 0 566 Enviesamento 1 849 5 808 5 306 7 478 0 870 0 483 Curtose 5 249 37 892 30 729 61 198 0 504 0 019 Minimo 103 197 0 108 0 052 0 059 1 149 0 468 Maximo 227 375 13 712 3 258 5 383 9 713 3 749 Tabela D 12 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal i com apresenta o de est mulos para a amostra do sexo feminino Parte II Par metro APQS 9 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 81 80 86 86 86 M dia 2 825 4 171 0 974 0 036 23 157 Mediana 2 463 3 558 0 991 0 011 23 520 Desvio Padr o 1 357 2 387 0 066 0 107 6 414 Vari ncia 1 842 5 696 0 004 0 011 41 134 Enviesamento 1 252 1 524 4 461 5 232 0 999 Curtose 1 251 2 090 21 209 30 368 2 932 Minimo 0 819 1 197 0 570 0 0003 1 255 Maximo 7 031 12 163 0 999 0 776 36 261 76 Descritores estat sticos de par metros de sinais de voz vogal i Anexo E Consentimento informado Este anexo cont m o consentimento informado que se apresentou a cada volunt rio antes da recolha efetuad
47. abordagem assume o pressuposto que os dois primeiros complexos QRS est o isolados e acima da reta o que devido ao facto do m todo ser semi autom tico uma condi o de simples verifica o Depois de extra dos os picos a metodologia usada para c lculo dos par metros desejados feita de um modo semelhante para os m todos anteriores Para efeitos de valida o deste algoritmo foi feito um conjunto de testes de sujeitos e est mulos aleat rios provenientes da amostra recolhida Cruzando os resultados obtidos pelo algoritmo e pela visualiza o e leitura manuais do valor dos picos conseguiu se uma capacidade discriminativa de 100 zero falsos alarmes e zero omiss es para 10 da amostra total valor que conferiu confian a suficiente para avan ar para a extra o de caracter sticas utilizando este algoritmo 5 1 5 Par metros da an lise de sinais de eletrocardiografia Antes da an lise preliminar de resultados nos sinais de ECG importa conhecer os par metros exatos que foram extra dos destes sinais Foram eles o tamanho do registo em amostras n mero de picos complexos QRS jitter simples jitter quadr tico em vez da diferen a absoluta foi calculado o quadrado dessa diferen a RAP PPQ5 PPO11 batimentos por minuto e per odo fundamental m dio Foi tamb m ensaiada a f rmula de c lculo do PPQ55 no entanto como os segmentos n o ultrapassavam os 13 segundos o seu c lculo n o foi poss vel uma vez qu
48. ar metro APQS5 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 81 72 81 81 81 M dia 2 957 3 876 0 943 0 098 17 423 Mediana 3 175 3 574 0 977 0 033 18 493 Desvio Padr o 0 989 1 201 0 089 0 181 4 120 Variancia 0 979 1 442 0 008 0 033 16 976 Enviesamento 0 275 0 670 2 384 2 414 1 274 Curtose 0 828 0 465 4 033 4 124 1 170 Minimo 1 708 2 322 0 697 0 010 7 596 Maximo 4 783 6 240 0 990 0 600 22 489 Descritores estatisticos de par metros de sinais de voz vogal i 73 Tabela D 5 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 81 81 81 63 81 63 M dia 181 567 1 491 0 825 0 251 13 460 1 809 Mediana 186 585 0 523 0 284 0 283 3 685 1 476 Desvio Padr o 32 186 1 921 1 061 0 083 16 878 1 033 Vari ncia 1035 955 3 689 1 124 0 007 284 863 1 068 Enviesamento 0 537 1 342 1 330 0 134 1 251 1 886 Curtose 0 428 0 172 0 185 1 466 0 313 2 004 M nimo 128 008 0 242 0 097 0 128 2 351 1 031 M ximo 232 963 5 053 2 788 0 366 44 297 4 261 Tabela D 6 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino Parte IT Par metro APQ5 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 63 63 81 81 81 M dia 3 275 5 101 0 931 0 109 19 611 Mediana 2 349 2 137 0
49. are livre para an lise de sinais de fala Foi desenvolvido por Boersma e Weenick da Universidade de Amsterd o A sua vers o mais recente a 5 1 datada do final de janeiro de 2009 A possibilidade de cria o de scripts para an lise e extra o de par metros da voz jitter shimmer entre outros faz com que o seu uso se revele mais pr tico relativamente a outras op es 30 3 2 3 Voice Studio Tamb m direcionado para processamento de sinais de voz oferece um conjunto de ferramentas intuitivas e expeditas numa interface amig vel Neste software poss vel a grava o atrav s de um 3 3 Considera es finais 25 microfone e a escrita instant neas em formatos comprimido e n o comprimido tamb m poss vel a obten o dos principais par metros objetivos de qualidade da voz nomeadamente frequ ncia fundamental jitter shimmer HNR entre outros todos eles descritos anteriormente Para al m disto destaca se o facto de estas fun es de an lise conseguirem correr em tempo real 31 Este software n o foi usado para a extra o de par metros mas serviu como um auxiliar para confronta o de parte dos resultados obtidos 3 2 4 Statistic Package for the Social Sciences SPSS O SPSS possibilita um estudo estat stico transformando e organizando toda a recolha feita de um modo que a torne relevante para o estudo Este ambiente possibilitar tamb m a realiza o de testes estat sticos de que s o exemplo
50. as possibilidades existentes no software utilizado podem se destacar dois tipos de testes de Pearson ou de Spearman A correla o de Pearson utilizada para dados num ricos com uma distribui o normal sendo o coeficiente de correla o dado pela equa o 6 3 em que X e Y s o as amostras a serem relacionadas 34 cov X Y 6 3 F var X var Y S Para a correla o de Spearman o m todo de c lculo ligeiramente diferente uma vez que entra com as diferen as de valores de X e Y E mais utilizado para an lise de correla o de dados n o param tricos e o seu coeficiente calcula se segundo a equa o 6 4 em que d a diferen a entre cada valor X e Y e n o n mero de pares de dados 35 _ SEd m n Fs 6 4 Os valores para estes coeficientes de correla o variam entre 1 associa o negativa completa e 1 associa o positiva completa Este fator de correla o uma medida da rela o linear entre duas var aveis sendo tanto maior quanto melhor esta for O quadrado do valor deste coeficiente denomina se por coeficiente de determina o r O valor deste coeficiente s por si n o suficiente para exprimir a relev ncia da rela o entre as vari veis Para isso existe um outro par metro a signific ncia Esta pode ser calculada atrav s da equa o 6 5 em que r o coeficiente de correla o e n o n mero de graus de liberdade 35 p n 2 6 5 Como se pode facilmente
51. astante funcional este software j inclu a rotinas parame trizadas para o tipo de captac o que iria ser feita 23 Esta caracter stica aliada ao uso de um manual com indica es importantes para coloca o de el trodos e outras informa es teis faci litou bastante o processo de aprendizagem 3 1 3 Adobe Audition CS5 5 Foi o software utilizado para aquisi o do sinal de voz Apesar de todas as funcionalidades de edi o e processamento em tempo real a nica da qual se tirou partido foi a grava o em formato WAV a uma frequ ncia de amostragem de 48000 kHz e com 16 bits Durante este processo foi feita uma monitoriza o em tempo real da capta o Depois foi necess ria a segmenta o manual de v rias por es de registo de voz para as quais o software se revelou muito pr tico diminuindo o tempo da tarefa 24 3 1 4 Microfone Sennheiser EARSET 1 Para capta o dos sinais de voz o dispositivo utilizado foi este microfone de headset de ele vada precis o especialmente projetado para capta o de sinais de voz Para al m da inteligibili dade dos sinais dele resultantes n o capta ru do proveniente de movimenta es de ar e apresenta dimens es muito pequenas adaptando se anatomicamente orelha e cara Com um design bas tante flex vel torna se poss vel a utiliza o de diversos componentes neste mesmo dispositivo 25 A fisionomia deste dispositivo pode ser vista na figura 3 2 e as suas especifica
52. aut nomo se encontra dividido em dois grandes ramos os sistemas simp tico e parassimp tico Ambos operam atrav s de uma s rie de neur nios interli gados que comunicam entre os sistemas nervoso central e perif rico atrav s de sinapses O sistema simp tico o que permite ao nosso corpo funcionar em condi es de maior press o desencadeando um conjunto de rea es fisiol gicas de que s o exemplo o aumento do ritmo car d aco o aumento do peristaltismo do es fago ou a dilata o pupilar Estas altera es processam se de forma autom tica e involunt ria 13 O sistema parassimp tico tem uma fun o oposta sendo respons vel por desencadear o con junto de respostas fisiol gicas perante situa es de relaxamento como o descanso ou o adormecer Deste modo estes mecanismos traduzem se numa redu o da frequ ncia card aca da adrenalina ou do a car no sangue Uma distin o entre os efeitos destes dois sistemas pode ser vista na figura 2 9 14 Parasympathetic Sympathetic ganglia Sympathetic Constricts pupil b VA LN Dilates pupil SA Inhibits Stimulates salivation Inhibits heart Fe Cervical Constricts bronchi salivation te Relaxes bronchi D r Accelerates heart Thoracic i Inhibits digestive activity Stimulates digestive jo activity 2 4 p Stimulates glucose 7 release by liver Stimulates Lumbar ye i
53. autom tico o o ooa leen Funcionamento do algoritmo semi autom tico usando peakfinder Representa o de picos de correla o provenientes do algoritmo semi autom tico peakfinder caso de sucesso Funcionamento do algoritmo semi autom tico dos limiares Dete o de picos pelo m todo dos limiares len Complexos QRS ap s dete o Exemplo de dete o indevida de ondas T no algoritmo da reta em sinal de ECG Conr ruido aree pu Roh Rer RT op erige a Sinal de voz para an lise a Exemplo de Voice Report do Praat Fun es de distribui o do PPO para situa o de repouso esquerda e com apre senta o de est mulos direita xiv 6 2 6 3 6 4 6 5 6 6 Al A 2 A 3 A4 E 1 LISTA DE FIGURAS Exemplo de matriz de coeficientes de correla o para rela o entre par metros de ECO 6 N02 i prado bee ore dete A Ned hb We eo eui E Rd Bei alte Exemplo de modelo de regress o para rela o entre PPQS de eletrocardiograma e voz no vozeamento da vogal Compara o de fun es de distribui o para jitter sem N e com S apresenta o de estimulo es se cvs assum ae ae ERES E WEIL SI pede Compara o das distribui es de valores da frequ ncia fundamental sem N e com S apresenta o de est mulo lens Compara o das distribui es de valores do shimmer sem N e com S apresen ta o de st mulo
54. ciados a respostas pro venientes do sistema nervoso humano Ao longo deste sub cap tulo pretende se explicar de um modo simples como que este processo se desenrola nos dois casos 2 5 1 Nervo lar ngeo recorrente O c rebro respons vel pela coordena o da voz atrav s de sinais enviados por termina es nervosas espec ficas Para a movimenta o dos m sculos do trato vocal os respons veis s o o nervo lar ngeo recorrente e o nervo lar ngeo superior O primeiro assim chamado devido ao seu trajeto proveniente do nervo vago at ao peito e voltando para o pesco o para terminar na laringe ver figura 2 8 brain E m QU OUT superior f D laryngeal j f nerve A vagus nerve thyroid cartilage left recurrent laryngeal nerve X aorticarch Figura 2 8 Localiza o dos nervos associados ao trato vocal 11 18 Revis o bibliogr fica Esta localiza o pode colocar o nervo em perigo em situa es de cirurgia de peito aberto cau sando danos ou eventual paralisia Vozes patol gicas s o frequentemente associadas a problemas no fecho total das pregas vocais por defeitos no envio da informa o ao longo destas termina es nervosas 12 Neste estudo o prop sito n o passa pela an lise deste tipo de vozes mas sim de encontrar pequenas varia es inerentes interpreta o feita a est mulos visuais 2 5 2 Sistema nervoso simp tico e parassimp tico Pode se dizer que o sistema nervoso
55. de algum material foi determinante para ultrapassar este obst culo Numa fase anterior foram tentados outros contactos nomeadamente com empresas do sector e com a Faculdade de Desporto No entanto o custo proibitivo da primeira solu o e a indisponibilidade de recursos da segunda levaram integra o de dois m dulos independentes e defini o de um sistema de marca o e sincroniza o pr prios A recolha de volunt rios tamb m levantou alguns problemas especialmente no que diz res peito ao sexo feminino Este problema foi ultrapassado com o estabelecimento de contactos adici onais para al m do e mail din mico enviado comunidade estudantil O processo de segmenta o manual e organiza o da base de dados de sinais tamb m foi uma tarefa que exigiu bastante paci ncia mas indispens vel ao sucesso do estudo O ru do nos eletrocardiogramas na sua maior parte devido a movimentos indevidos durante as recolhas dificultou a fase de processamento destes sinais Foi necess ria a cria o de um novo algoritmo para lidar com situa es pouco desej veis em que existiam varia es na morfologia das ondas do sinal que embora n o comprometessem em termos de fiabilidade os resultados dificultaram no processo de extra o de par metros 7 3 Trabalho futuro 55 7 3 Trabalho futuro O tema deste estudo apresenta potencial para ser melhorado em algumas vertentes das quais se destacam os seguintes casos e Um dos pontos
56. de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino Parte IT Par metro APQ5 APO11 Autocorrela o NHR dB HNR dB N amostras 90 90 90 90 90 M dia 3 020 4 028 0 894 0 191 15 802 Mediana 2 979 3 732 0 980 0 022 18 616 Desvio Padrao 0 581 0 892 0 178 0 346 7 751 Variancia 0 338 0 795 0 032 0 119 60 079 Enviesamento 0 343 0 437 1 521 1 523 1 364 Curtose 0 619 0 574 0 327 0 331 0 127 Minimo 1 755 2 197 0 540 0 008 0 712 Maximo 4 058 5 022 0 993 0 878 22 093 Tabela C 7 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a totalidade da amostra Parte I Par metro Pitch Hz Jitter RAP PPQ5 Shimmer APQ3 N amostras 177 176 176 174 174 174 M dia 153 512 0 943 0 496 0 433 5 198 2 515 Mediana 152 083 0 617 0 318 0 323 4 708 2 258 Desvio Padr o 42 661 1 304 0 758 0 610 2 621 1 273 Vari ncia 1819 945 1 700 0 574 0 372 6 869 1 620 Enviesamento 0 268 5 262 6 200 8 079 1 746 1 535 Curtose 1 373 32 396 45 459 78 543 4 812 3 590 M nimo 101 135 0 131 0 066 0 076 1 773 0 790 M ximo 245 020 11 076 7 258 6 917 17 203 8 171 68 Descritores estat sticos de par metros de sinais de voz vogal a Tabela C 8 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a totalidade da amostra Parte II Par metro APQ5 APO11 Autocorrel
57. e n o havia picos suficientes no eletrocardiograma Uma vez que n o foi poss vel extrair valores de shimmer ou de ru do o conjunto de par metros apresentou se como o mais apropriado dadas as limita es existentes 5 2 Sinais de voz 39 Para os par metros de ECG extra dos foi feita uma an lise estat stica na qual foram calcula dos descritores como m ximo m nimo m dia desvio padr o e vari ncia que ser o descritos em maior pormenor no cap tulo 6 5 2 Sinais de voz Neste sub cap tulo descreve se o processamento aplicado nos sinais de voz ap s a sua recolha A sua an lise foi feita efetuando uma segmenta o manual cuidada em cada uma das grava es de modo a isolar os impulsos de cada vogal sustentada para proceder aos c lculos seguintes com rigor No caso dos sinais de voz n o houve muita algoritmia envolvida uma vez que o objetivo era apenas o de analisar os sinais num ambiente apropriado como o caso do Praat Este software capaz de produzir um relat rio com um grande conjunto de par metros para serem usados noutro ambiente de an lise Um exemplo de um sinal de voz a apresenta se na figura 5 9 File Edt Query View Select Spectrum Pitch Intensity Formant Pulses 0001167 0 3295 0 00086 tnus s P Pm P
58. e procedimentos usados obedeciam aos padr es de higiene e seguran a e que o procedimento n o causaria qualquer tipo de dor Este consentimento informado foi criado com o aux lio do Laborat rio de Neuropsicofisiologia Foi tamb m pedido um parecer a um m dico cardiologista relativamente ao seu conte do O consen timento pode ser visto no anexo E 4 4 Escolha de imagens do IAPS Como foi referido na sec o 3 1 as imagens usadas como est mulos s o integrantes do Inter national Affective Picture System Recorrendo aos valores normativos que o estudo obteve para o grau de agradabilidade dos est mulos para a val ncia classifica o intervalar entre 1 para um est mulo mais desagrad vel e 9 para um est mulo mais agrad vel foram selecionados 27 est mu los este n mero ser explicado na sec o 4 6 O crit rio utilizado foi o de potenciar ao m ximo rea es fisiol gicas nos sujeitos a analisar pelo que se optou pelas classifica es mais elevadas para est mulos agrad veis nas mais baixas para desagrad veis e nas interm dias para neutros O tempo que seria utilizado no caso de uma escolha mais cuidada seria bastante especialmente devido ao tamanho da base de dados Este fator aliado tentativa de seguir escolhas o mais objetivas poss vel levou a que se optasse por esta solu o 4 5 Exame de eletrocardiograma O exame de aquisi o eletrocardiogr fica que foi feito neste estudo seguiu um procedimento diferen
59. e quais s o seus principais par metros caracteri zadores um requisito importante para quem pretenda lidar com estes sinais Depois desta breve explica o feito um enquadramento geral sobre como a voz ouvida e produzida bem como uma enumera o do conjunto de mecanismos que o permitem A sec o que aborda a medi o de par metros de voz complementa a anterior e um dos suportes te ricos mais importantes desta disserta o De seguida explicado como que o nosso sistema nervoso reage a situa es de maior ou menor stress e de que forma que isso poder refletir se em altera es nos sinais de voz e eletrocardiogr ficos Por ltimo s o enumerados os estudos que mesmo parcialmente se relacionem com o estudo que foi feito 2 1 Caracteriza o do eletrocardiograma A eletrocardiomiografia foi inventada por Willen Einthoven da Universidade de Leiden na Holanda Tal inven o valeu lhe o pr mio Nobel da Medicina em 1924 Trata se de uma an lise 6 Revisao bibliografica transtor cica que mede a atividade eletromec nica no cora o durante um per odo de tempo atrav s de um conjunto de el trodos em contacto com a pele Esta t cnica utilizada para o diagn stico e tratamento de praticamente todos os tipos de doen as card acas Trata se de um exame que fruto de uma s rie complexa de processos fisiol gicos e tecnol gicos 1 Para al m de medir a frequ ncia card aca o eletrocardiograma p
60. ecolha de amostras em vinte sujeitos divididos igualmente entre sexo mascu lino e feminino Os est mulos apresentados durante as recolhas s o integrantes do International Affective Picture System sendo alvo de uma marca o distintiva individual Os sinais de voz ana lisados consistiram nas vogais sustentadas a e i Depois da organiza o da base de dados de sinais o implementa o teve por objetivo a extra o de caracter sticas de sinal de ECG jitter batimentos card acos per odo m dio e outros e de voz jitter shimmer frequ ncia fundamental Harmonic to noise ratio e outros Efetuou se uma an lise estat stica dos resultados recorrendo a um conjunto de descritores e testes apropriados para o espa o amostral em quest o Foram confrontadas diversas situa es e comprovaram se rela es associadas a tend ncias coincidentes nas distribui es destes sinais no meadamente no que diz respeito a varia es no jitter e na frequ ncia fundamental Tamb m foi poss vel tirar conclus es sobre a influ ncia do g nero nestas varia es Uma an lise mais deta lhada destes sinais direcionada para uma vertente patol gica poder contribuir para um estudo de rela es ao n vel do diagn stico m dico ii Abstract Voice is one of the most important means of interaction between humans This organ of communication has been the target of a variety of studies such as the detection of pathological voices or the identificati
61. edi o pode ser importante para prevenir taquiarritmias ou morte s bita S o detet veis outros eventos na medi o do ECG No entanto estes s o considerados os mais importantes para a compreens o gen rica de um gr fico para a an lise cl nica do electrocardio grama resultante da electrocardiografia 2 1 Caracteriza o do eletrocardiograma 9 2 1 4 Erros no eletrocardiograma Tal como noutros exames m dicos o ECG apresenta uma margem de erro A efic cia deste exame como ferramenta de diagn stico est dependente de fatores como as indica es existentes para o procedimento o contexto cl nico no qual feito o uso correto dos dispositivos e a capaci dade do examinador O ru do no sinal devido s for as que atuam nos el trodos especialmente s altas frequ ncias pode potenciar ainda mais a ocorr ncia de erros A an lise do ECG feita sem conhecimento do historial cl nico do paciente pode ser limitativa Torna se relevante por exemplo saber que medica o est a ser consumida uma vez que esta pode perturbar os resultados A exist ncia de registos de ECG anteriores para efeitos comparativos pode tamb m ter utilidade Outro problema comum que pode levar a problemas de diagn stico est relacionado com erros t cnicos por exemplo troca de el trodos Situa es destas podem conduzir a posteriores testes e que implicam o desperd cio de recursos bem como realiza o de tratamentos que podem colocar em p
62. entaram se como a alternativa mais discriminativa abrindo um maior conjunto de possibilidades Atrav s dos testes de an lise de vari ncia foi poss vel comparar as distribui es dos v rios par metros atrav s da confronta o entre condi es de repouso e apresenta o de est mulos bem como de tend ncias coincidentes apresentadas nas distribui es de sinais de voz e eletrocardio grafia Deste modo poss vel concluir que o aumento das diversas variantes de jitter de sinal de eletrocardiografia acompanhado por um aumento de jitter de voz numa situa o de exposi o a est mulos visuais 6 6 Considerac es finais 51 No que diz respeito ao g nero conclui se que para o sinal eletrocardiogr fico os batimentos card acos e o jitter PPQ5 t m aumentos mais significativos no sexo feminino quando se apresenta um est mulo acontecendo o mesmo no caso da frequ ncia fundamental dos sinais de voz Quanto frequ ncia fundamental os maiores aumentos d o se igualmente no sexo feminino nesta mesma situa o sendo que as maiores varia es em termo desta se encontram nos homens J no que diz respeito ao Jitter de voz o seu aumento mais notado entre a amostra do sexo masculino Destaque tamb m para o aumento nos valores do shimmer para o caso da vogal i na presenca de est mulos 52 An lise estatistica de resultados Capitulo 7 Conclus es Este estudo permitiu tirar um conjunto de conclus es que permi
63. erente 3 1 1 Biopac MP35 Este foi o dispositivo utilizado para a captac o dos eletrocardiogramas tamb m capaz de efetuar registos de outros sinais fisiol gicos como eletromiografias ou eletroencefalografias Pos sui quatro canais para aquisic o de dados e acompanhado de um software para controlar as aquisi es e efetuar os registos em tempo real Tem diversas op es de visualiza o e an lise bem como a capacidade de exporta o de dados para outros formatos e ferramentas de an lise de sinal A taxa de amostragem utilizada para recolha de sinais de ECG foi de mil amostras por segundo Como os sinais captados s o de amplitude muito baixa o dispositivo disp e de capacidade de amplifica o Al m disso filtra ru do proveniente do sistema el trico e de outros sinais de interfer ncia fazendo a convers o necess ria para que o software de capta o consiga exibir as formas de onda 22 As especifica es detalhadas deste dispositivo podem ser consultadas no anexo A 1 A figura 3 1 ilustra este dispositivo 21 22 Ferramentas utilizadas A S mm Y TE o BIOPAC Systems inc Figura 3 1 Aparelho Biopac MP35 22 3 1 2 Biopac Student Lab BSL Foi o software utilizado para aquisi o do sinal de eletrocardiografia Foi fornecido juntamente com o aparelho Biopac uma vez que necess ria uma licen a v lida para utiliza o deste num contexto de captac o Com uma interface simples mas b
64. erigo o paciente Conhecer os padr es de leitura deste tipo de erros ajuda no seu despiste Os erros na interpreta o de sinais de ECG t m aumentado nos ltimos anos Estes culminam em falhas na dete o e triagem de pacientes com doen as que os podem colocar em situa es perigosas Estudos concluem que erros de grande propor o podem ser identificados em 4 a 32 das interpreta es 1 Al m deste tipo de erros devem se ter igualmente em conta os erros computacionais Apesar de os computadores fornecerem uma ajuda significativa em termos de processamento e algoritmia os instrumentos de medida ainda apresentam limita es que impe dem a dete o de problemas mais complexos Novas t cnicas baseadas em intelig ncia artificial aliadas a avan os no hardware tentar o colmatar esta falha da melhor maneira poss vel 2 1 5 Dispositivos utilizados Para realizar uma eletrocardiografia necess rio um conjunto de el trodos para captar as diferen as de potencial tamb m necess rio um sistema de visualiza o ver figura 2 3 A qua lidade desta visualiza o est dependente do tipo de sistemas eletr nicos usado para amplifica o filtragem e digitaliza o da informa o obtida Depois deste tratamento de informa o o registo normalmente impresso num papel quadriculado com dimens es pr prias num gr fico de tens o el trica versus tempo Antes da medi o pr tica comum o uso de um sinal de calibra o
65. ermite tamb m analisar o efeito de medicamentos ou regular o funcionamento de dispositivos que auxiliam ao funciona mento do cora o de que exemplo o pacemaker A palavra eletrocardiograma deriva do grego elektro eletricidade kardio cora o graph escrever 2 1 1 Enquadramento fisiol gico A explica o fisiol gica deste exame feita recorrendo ao conceito de fluxo de i es que cir culam entre v rios locais do cora o em correntes Inicialmente estas correntes de origem i nica formam se ao longo da membrana celular e das suas c lulas adjacentes Estas s o sincronizadas com a ativa o card aca e geram um campo el trico dentro e em torno do cora o que variam ao longo de um ciclo card aco Este campo el trico atravessa outras estruturas do nosso corpo sendo poss vel detetar ecos da atividade do cora o nestes locais As correntes i nicas transmembranares s o as principais respons veis pelos sinais captados e registados num ECG Considera se de um modo arbitr rio que estas correntes se representam por movimentos de cargas positivas Numa situa o de repouso cada c lula do m sculo card aco apre senta uma carga negativa Esta anulada atrav s de um fluxo de i es com carga positiva como o S dio Nat ou o C lcio Ca a este fen meno chama se despolariza o ver figura 2 1 Este evento o principal respons vel pelo desencadear das contra es card acas No caso convencio nal
66. escritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma com apre senta o de est mulos para a totalidade de amostra Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma com apre senta o de est mulos para a amostra do sexo masculino Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma com apre senta o de est mulos para a amostra do sexo feminino Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a totalidade de amostra Parte I sess Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a totalidade de amostra Parte ID Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino ParteI Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino Parte ID ss Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino Parte Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino Parte ID aoaaa aaa Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o
67. est mulos para capta o de sinais fisiol gicos Na terceira parte apresentou se novo bloco de est mulos solicitando se uma resposta o su Jeito teria de dizer a palavra imagem devido ao n mero de vogais presentes nesta seguida de uma classifica o dada a esse est mulo Neste processo houve uma adapta o da escala re lativamente original que estava definida de 1 a 9 sendo o valor 5 associado a um est mulo desagrad vel O a um neutro e 5 a um agrad vel Na ltima parte apresentou se um ltimo bloco de est mulos No final de cada est mulo solicitava se o vozeamento das vogais a e i A figura 4 5 ilustra a sequ ncia de todas as par tes bem como a sua dura o Cada M representado corresponde a um marcador pelo que este diagrama foi a principal refer ncia para que as marca es na recolha fossem todas feitas com sucesso Per odo de ECG EDR ECG EDR Voz normaliza o 2 min sem resposta palavra imagem ECG EDR Voz ECG EDR Voz Explica o da estrutura do protocolo e vogal a vogal i recomenda es principais C M7 a M10 repetido Est mulo agrad vel Est mulo neutro Est mulo desagrad vel tr s vezes 15 segundos 15 segundos Figura 4 5 Sequ ncia do protocolo com indica o de marcadores 32 Procedimento Experimental De todas as partes referidas apenas a terceira n o foi utilizada no mbito deste estudo No total o teste teve uma dur
68. esultado final de uma articula o sincronizada entre os rg os constituintes do aparelho fonat rio O estudo de distor es associadas a sinais de voz implica o conhecimento de todo este mecanismo No mbito desta disserta o pretende se estabelecer um conjunto de correspond ncias entre varia es existentes nos sinais de voz e de eletrocardiografia Esta compara o ser feita em dois contextos distintos em situa o de repouso e mediante a apresenta o de um conjunto de est mu los de natureza agrad vel desagrad vel e neutra Este estudo pretende conduzir a um conjunto de conclus es inovadoras sobre a forma como a voz nos diz algo sobre o funcionamento card aco Ao movimento dos m sculos respons veis pela fona o est associado o envio de impulsos ao longo do nervo lar ngeo recorrente Altera es neurol gicas involunt rias desencadeadas pela exposi o a determinados est mulos podem originar mudan as no envio desta informa o e por consequ ncia na natureza destes movimentos alterando a frequ ncia de vibra o das pregas vo cais Esta vibra o a frequ ncia fundamental da voz de mais simples identifica o no caso da fona o ser feita com vogais sustentadas Outras altera es associadas aos sistemas nervosos simp tico e parassimp tico poder o ter como consequ ncia a varia o da frequ ncia card aca ou da press o arterial Tendo como ponto de partida comum o nosso sistema nervoso
69. exemplo o Matlab ou o Praat No entanto a utilizac o de algumas ferramentas com plementares e at ent o desconhecidas de que exemplo o sistema IAPS trouxe o complemento ideal qualidade deste conjunto de recursos De destacar tamb m a fiabilidade do material de capta o de som conferindo maior seguran a an lise Capitulo 4 Procedimento Experimental Identificadas as principais ferramentas utilizadas importa saber de que modo foram utilizadas para alcangar os resultados que aqui se apresentam Neste cap tulo o enfoque ser na fase de recolha Ser descrito o local onde esta ocorreu o modo como se recrutaram os participantes para o estudo e o seu consentimento o crit rio para escolha de est mulos e o protocolo experimental Este trabalho foi realizado com a colabora o de um colega da Faculdade de Engenharia criando um procedimento comum que satisfizesse os requisitos de ambos os estudos O projeto deste procedimento foi feito de um modo cuidadoso uma vez que a complexidade inerente ao elevado n mero de est mulos e marcag es a efetuar exigia o m ximo rigor Um simples erro conduziria irremediavelmente realiza o de uma nova aquisi o Esta repeti o n o poderia ser feita no mesmo sujeito uma vez que se assim fosse j estaria criada habitua o aos est mulos visuais comprometendo a validade das respostas fisiol gicas obtidas Por ltimo tirar se o as devidas conclus es relativamente a esta fase
70. exis tentes s diferentes condi es de aquisi o de amostras com e sem est mulo e ao n mero de est mulos apresentado a cada participante nove verifica se que estes dois requisitos s o cum pridos indiciando que a quantidade de amostras recolhidas assegura a qualidade das estat sticas visadas 6 2 An lise descritiva Nesta sec o ser feita uma an lise estat stica descritiva de todos os par metros extra dos procurando caracteriz los do modo mais completo poss vel Para cada um dos par metros dos sinais de voz e eletrocardiograma foi extra do o seguinte conjunto de descritores n mero de amostras m dia mediana desvio padr o vari ncia enviesamento curtose m nimo e m ximo N o ser feita uma an lise exaustiva de todo este conjunto de descritores As tabelas que re nem toda esta informa o podem ser consultadas no anexos B Ce D 6 2 1 Sinais de eletrocardiograma Para esta an lise os valores destes descritores foram obtidos para condi es de repouso e com apresenta o de est mulos Um exemplo destes descritores pode ser visto na tabela 6 1 onde se apresenta o conjunto de descritores para a totalidade da amostra com apresenta o de est mulos Os valores m ximos t o elevados de jitter justificam se pelo facto de em algumas situa es as capta es de sinal de ECG terem sido relativamente curtas Isto conduziu a casos em que uma varia o no per odo devido ao baixo n mero de picos
71. feito no mbito deste estudo ter menos deriva es que aquele que tipicamente realizado num contexto m dico O princ pio de funcionamento o mesmo mas aplica se apenas uma deriva o com um el trodo colocado no pulso e outro no tor nozelo acrescidos de um el trodo de liga o terra Este procedimento ser explicado em maior detalhe no cap tulo 4 que incide sobre o procedimento adotado para este estudo em concreto 2 1 7 Exemplos de anomalias Por an lise dos eventos anteriormente descritos torna se poss vel para um profissional trei nado fazer um diagn stico diretamente a partir da leitura do ECG Por exemplo um intervalo QT prolongado encurtado pode indicar hipercalcemia ou uma anomalia gen tica Uma onda T invertida ou achatada isquemia coron ria ou hipertrofia no ventr culo esquerdo Uma onda T hiperaguda pode ser sugestiva de um futuro enfarte no mioc rdio Uma extrass stole ventricu lar diagnosticada gracas presenca de um complexo QRS prematuro e de morfologia larga ou deformada com dura o superior a 120 ms seguido de uma pausa compensadora Como estes existem muitos outros exemplos de varia es nos eventos que apontam para um diagn stico bem como mecanismos autom ticos para classifica o de v rios tipos de arritmias 4 No entanto importa salientar que este exame n o uma ferramenta isolada na dete o de anomalias funcionando apenas como um auxiliar na sua dete o numa primeira
72. fessor Fernando Barbosa da Faculdade de Psicologia e Ci ncias da Educa o da Universidade do Porto quer pela ced ncia do local para recolhas no Laborat rio de Neuropsicofisiologia com o devido consentimento da Lab Manager Cassilda Reis como tamb m pela ajuda prestada noutros temas relacionados com a rea da psicofisiologia A todos os volunt rios que deram o seu contributo para o estudo Por ltimo mas n o menos importante a todos com quem partilhei esta viagem e a quem mesmo de fora me motivou sempre que necess rio A vossa ajuda foi fundamental Ricardo vi vil Para ser grande s inteiro nada Teu exagera ou exclui S todo em cada coisa P e quanto s No m nimo que fazes Assim em cada lago a lua toda Brilha porque alta vive Ricardo Reis viii Conte do 1 Introduc o 1 LI Motiva o iba O te ie a 1 12 OBJEM VOS a ede Sian Oar Be ete Paes baer et ae ar BS 2 1 3 Metodologia sa su ee Be RE BO o ed e AR ae 2 1 4 ESUE TCR 3 2 Revis o bibliogr fica 5 2 Caracteriza o doeletrocardiograma leen 5 2 1 1 Enquadramento fisiol gico en 6 2 1 2 Aplicabilidade ee ee 6 211 3 EVENTOS z oi bl ay oe at OD ahi al Oe A P 7 2 1 4 Erros no eletrocardiograma 2000000000 9 2 1 5 Dispositivos utilizados aaa 9 21 6 Exame tipic 204 saras doceat uem E ag o ga Ge ia Soa aS 9 2 1 7 Exemplos de anomalias 0 000000 022s 10 2 2 Caracteriza o de par metr
73. go ia i amp E 02 02 0 4 04 04 0 2 4 6 8 10 12 0 2 4 6 8 10 12 0 2 4 6 8 10 12 tempo s tempo s tempo s ECG Parte 3 Estimulo 4 ECG Parte 3 Estimulo 5 ECG Parte 3 Estimulo 6 06 05 06 s 04 s 04 so al E E E g 02 g 02 2 02 zo zo Poo E E q 02 02 a2 04 04 04 0 2 4 6 8 10 12 0 2 4 6 8 10 12 0 2 4 6 8 10 12 ternpo s tempo s tempo s ECG Parte 3 Estimulo 7 ECG Parte 3 Estimulo 8 ECG Parte 3 Est mulo 9 08 dg 06 05 04 04 S 04 s E E 02 E 02 02 E E 2 E n Em E i amp 02 02 02 04 6 8 6 tempo s tempo 6 tempo s Figura 5 1 Sinais de ECG para a parte 3 do protocolo experimental vozeamento de vogais Depois da an lise visual ser feita os par metros quantitativos foram extra dos e escritos para um ficheiro XLS Microsoft Excel Format para depois serem usados em ambiente SPSS 5 1 Sinais de eletrocardiografia 35 5 1 2 Extra o de Picos m todo autom tico Numa fase inicial a dete o de picos no sinal de eletrocardiografia foi feita recorrendo a um algoritmo de dete o de picos peakfinder da autoria de Yoder 2009 A base de funcionamento deste algoritmo consiste em fazer uma correla o entre um conjunto P QRS T escolhido arbitrari amente com o resto do sinal de ECG Para os valores de correla o acima de um limiar estipulado a fun o deteta um pico e retorna posi o amostra em que este se encontra Com a localiza o dos picos e a frequ ncia de a
74. i ncia gl tica Mede o tempo m ximo durante o qual se d a emiss o de uma vogal com intensidade e pitch constantes Esta medi o feita por duas ou tr s vezes obtendo se o melhor resultado Caso este valor seja inferior a 14 segundos pode se estar perante um quadro patol gico 5 2 4 6 Estima o de impulsos glotais Este mecanismo de enorme import ncia tendo em conta a modeliza o destes impulsos para s ntese artificial da voz A estima o feita recorrendo por exemplo a uma eletroglotografia 2 5 Influ ncia do sistema nervoso na voz e ritmo cardiaco 17 Nesta t cnica mede se a resist ncia el trica do contacto das pregas vocais colocando lhes sime tricamente dois el trodos As formas de onda obtidas indicam as suas fases de abertura e fecho Este m todo imune a ru do uma vez que n o influenciado pelo trato vocal a medi o feita diretamente na fonte A dete o de desvios na posi o e no tempo de abertura fecho nas pregas vocais pode relacionar se com certas patologias Entre as limita es do teste est a dificuldade de capta o devido a uma deficiente coloca o dos el trodos especialmente devido a varia es na estrutura da laringe dos examinados 2 5 Influ ncia do sistema nervoso na voz e ritmo card aco Como foi explicado na sec o 1 1 a natureza dos movimentos associados fona o e as altera es no nosso ritmo card aco s o eventos que est o diretamente asso
75. i o uomo ee ee DS RR o Especifica es do aparelho Biopac MP35 llle Especifica es do microfone Sennheiser Earset 1 Gerais Especifica es do microfone Sennheiser Earset 1 Resposta em frequ ncia e dire cionalidade so sso E OR E A O a aG Especifica es de Roland UA 25EX aoaaa ee Consentimento informado apresentado a cada volunt rio antes do inicio do teste 46 48 49 50 78 Lista de Tabelas 6 1 6 2 6 3 B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 B 6 C 1 C2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma com apre senta o de est mulos para a totalidade de amostra Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a totalidade da amostra Parte I Descritores estat sticos dos par metros de sinal de voz vogal a com apresenta o de est mulo para a totalidade da amostra Parte ID Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma em situa o de repouso para a totalidade de amostra o o ooa Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma em situa o de repouso para a amostra do sexo masculino Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma em situa o de repouso para a amostra do sexo feminino D
76. iencedaily com articles s sympathetic nervous system htm Ultimo acesso a Jun 2012 Parasympathetic nervous system Dispon vel em http www sciencedaily com articles p parasympathetic_nervous_system htm Ultimo acesso a Jun 2012 Autonomic nervous system Disponivel em http genericlook com img uploads anatomy autonomic nervous system gif Ultimo acesso a Jun 2012 Dmitriyi Skopin Heartbeat feature extraction from vowel speech signal using 2d spectrum representation Ying Chien Wei et al A portable ecg signal monitor and analyser 2008 Nivedita Deshpande et al Assessment of systolic and diastolic cycle duration from speech analysis in the state of anger and fear 2012 Ana Leonor Pereira As cores da voz express o das emo es no timbre da voz cantada Tese de mestrado Universidade Cat lica Portuguesa 2007 Jos Moreira et al Assessment of systolic and diastolic cycle duration from speech analysis in the state of anger and fear 2009 Characterization of healthy and pathological voice through measures based on nonlinear dy namics Trans Audio Speech and Lang Proc 17 6 1186 1195 Agosto 2009 Update do mp36 system Dispon vel em http www biopac com upgrade mp36 system mac ltimo acesso a Mai 2012 BIOPAC Systems Inc Physiology Lessons for use with the Biopac Student Lab BIOPAC Systems Inc 2007 Adobe Audio editing mastering mixing software adobe audition Disponivel em http www
77. l limita o deste tipo de t cnica que n o consegue medir a capacidade de bom beamento do cora o sendo para isso necess rio recorrer a t cnicas de ultrassom como o eco cardiograma ou outro tipo de meios na rea da medicina nuclear Estes meios complementares de diagn stico s o de enorme import ncia uma vez que poss vel um ser humano com um si nal de ECG perfeitamente normal entrar em paragem card aca num fen meno chamado pulseless electrical activity 2 1 3 Eventos A an lise t pica de um sinal de ECG envolve um conjunto de eventos fundamentais onda P complexo QRS onda T e onda U esta ltima visivel em cerca de metade dos exames A linha horizontal do ECG comummente designada de linha de base ou isoel trica Para al m destes elementos outros s o obtidos por an lise indireta intervalos PR ST ou OT Alguns destes exemplos encontram se ilustrados na figura 2 2 e Linha de base ou isoel trica ponto de partida para a atividade el trica inerente s despo lariza es e repolariza es e Onda P durante a despolariza o auricular normal o vetor campo el trico est orientado do n sino auricular para o n aur culo ventricular distribuindo se da aur cula direita para a esquerda originando a onda P Apresenta dura o t pica de 80 ms e Complexo QRS reflete as varia es r pidas na despolariza o ventricular Como os ven tr culos apresentam maior massa muscular comparativamente co
78. lmente em sinais peri dicos O espetrograma representa a varia o temporal de um espetro de frequ ncias atrav s de um gr fico com um eixo horizontal que representa o tempo um vertical que representa a fregu ncia e varia es na cor que indicam a magnitude de uma dada frequ ncia Um exemplo desta represen ta o pode ser visto na figura 2 4 2 3 Produg o e perceg o da voz 13 Estribo ligado Janela Oval Canais Semicirculares Bigorna Nervo Martelo Vestibular Nervo Ac stico C clea ato Auditivo Externo Trompa de Eust quio Timpano Pavilhao JanelaRedonda Figura 2 5 Anatomia do ouvido humano 5 2 3 Produ o e perce o da voz Ap s caracteriza o dos par metros fundamentais do som importa perceber quais os meca nismos desencadeados pelo ser humano para os produzir ouvir 2 3 1 Perce o auditiva Compreender o modo como s o captados os sons implica algum conhecimento da anatomia do ouvido De um modo simplificado este composto pelo ouvido externo onde as ondas sonoras s o refletidas e atenuadas fornecendo a informa o necess ria ao c rebro sobre a fonte do som No canal auditivo os sons entre 3 e 12 kHz s o amplificados Depois de atingida a membrana timp nica o som atinge o ouvido m dio Aqui atravessa um conjunto de oss culos martelo bigorna e estribo que aumentam a press o das vibra es para preparar a etapa seguinte O ouvido i
79. los para a amostra do sexo feminino Parte ID 68 69 69 71 72 72 72 73 73 73 74 74 74 75 45 Abreviaturas e Simbolos ANOVA APQ BPM CAPE V DFT ECG EGG ET FFT GRBAS HNR IAPS NHR PPQ RAP SPSS SPT WAV XLS Analysis of Variance Amplitude Perturbation Quotient Batimentos por minuto Consensus Auditory perceptual Evaluation of Voice Discrete Fourier Transform Eletrocardiograma Estima o de impulsos glotais Estat stica de teste Fast Fourier Transform Grade roughness breathiness asteny strain Harmonic to noise ratio International Affective Picture System Noise to harmonic ratio Period Perturbation Quotient Relative Average Perturbation Statistic Package for the Social Sciences Speech Processing Toolbox WAVEform audio format Microsoft Excel Format xvii Capitulo 1 Introducao Ao longo da primeira sec o deste documento ser feita uma descri o do tema escolhido e dos principais objetivos a serem alcan ados Numa fase seguinte ser indicado um conjunto de abordagens a seguir para os atingir Ser tamb m apresentada a estrutura de todo o documento 1 1 Motiva o A voz um dos principais meios de intera o entre os seres humanos Este rg o de comuni ca o tem sido alvo dos mais variados estudos de que s o exemplo a identifica o de patologias ou a identifica o de oradores em contextos forenses A produ o de voz o r
80. m gr fico circular representativo da distribui o de idades dos volunt rios pode ser consultado na figura 4 2 As recolhas foram feitas entre os dias 23 de Abril e 4 de Maio de 2012 agendadas conforme a disponibilidade dada pelos volunt rios 21 anos W22 anos 123 anos 24 anos 125 anos Il 26 anos 130 anos 31 anos 152 anos Figura 4 2 Distribui o das idades dos participantes 4 3 Consentimento Informado 29 4 3 Consentimento Informado Antes do in cio de cada recolha foi necess rio apresentar um documento a cada participante para que existisse total conhecimento priori da natureza do teste Esta situa o para al m de prevenir situa es de desconforto inesperadas dava a possibilidade a cada participante de colabo rar ou n o no estudo de forma informada ou de o abandonar quando quisesse Al m de explicar as montagens dos el trodos indicava que o procedimento seria filmado para efeitos de despiste de interfer ncias sendo sempre garantido o total anonimato Foram tamb m despistadas as contra indica es para a realiza o do ECG embolia pulmonar enfermidade aguda limita o f sica ou psicol gica e intoxica o medicamentosa alguns deles j identificados na sec o 2 1 Em todo o caso a situa o foi novamente verificada perguntando se diretamente a cada volunt rio se sofria de alguma condi o cl nica que inviabilizasse o estudo Foi tamb m dada a garantia que todo o equipamento
81. m tico peakfinder caso de sucesso 5 1 4 Extrac o de Picos m todo semi autom tico dos limiares Neste algoritmo o paradigma totalmente diferente relativamente s anteriores Consiste na defini o de um limiar de amplitude atrav s do desenho de uma reta definindo dois pontos que a formar o diretamente no sinal de ECG com aux lio do rato que no caso ideal isole os picos do sinal de ECG Depois para todos os pontos que estejam acima desse limiar verifica se a posi o no eixo das abcissas daquele com maior amplitude retornando o seu ndice Por ltimo segue se uma abordagem semelhante s anteriores no que diz respeito a c lculo do per odo e dos outros par metros a ele associados O seu princ pio de funcionamento est esquematizado na figura 5 5 Ap s a fixa o do limiar bem vis vel a dete o dos complexos QRS ver figura 5 7 onde se apresenta um gr fico amostras versus tens o el trica mV Desenho reta manual Par metros Jitter BPM etc Algoritmo Reta Figura 5 5 Funcionamento do algoritmo semi autom tico dos limiares 5 1 Sinais de eletrocardiografia 37 A figura 5 6 ilustra o funcionamento deste algoritmo Os pontos a verde s o os que t m amplitudes superiores as do limiar a vermelho logo potenciais picos Seymento de ECG Selecionar portos para recte T Amplitude riv I 1
82. m as aur culas a amplitude da onda ser muito maior que na onda P Apresenta uma dura o t pica em torno dos 80 120 ms 8 Revis o bibliogr fica QRS Y Intervalo PR i Intervalo ORS ee Intervalo QT Figura 2 2 Alguns Eventos de um ECG 1 e Onda T representa a repolarizac o ventricular Divide se pelo pico em duas regi es distin tas per odo refrat rio absoluto e relativo ou vulner vel dura o t pica de 160 ms e Onda U repolariza o do septo interventricular Normalmente apresenta amplitude baixa ou quase nula Caso tal n o ocorra poder se estar perante patologias como hipertiroidismo ou hipercalcemia 2 e Intervalo PR demarcado pelo in cio da onda P e in cio do complexo QRS Reflete o tempo que o impulso el trico demora a atravessar desde o n sinusal at ao n aur culo ventricular antes de entrar nos ventr culos Tem a dura o t pica de 120 200 ms e Segmento PR semelhante ao anterior mas come ando no final da onda P Representa o intervalo entre o fim da despolariza o auricular e o in cio da polariza o ventricular Tem a dura o t pica de 50 a 120 ms e Segmento ST intervalo entre o final da onda S e in cio da onda T representa o intervalo de excita o ventricular Tem a dura o de 80 a 120 ms e Intervalo QT vai desde o in cio do complexo QRS at ao final da onda T representando o tempo de s stole el trica A sua m
83. minino no anexo C Por ltimo relacionaram se os sinais de vozeamento para a vogal i com e sem est mulos Verificaram se distribui es distintas para o caso do jitter especialmente o PPQ5 e para o shim mer APQ3 ver figura 6 6 H 5 686 df 1 e p 0 017 Como se pode constatar existe um valor bastante superior na mediana para a apresenta o de est mulo aumento de 1 698 para 1 928 o N e e B 8 e e C Voz ShimmerAPQ3 Figura 6 6 Compara o das distribui es de valores do shimmer sem N e com S apresenta o de est mulo De salientar tamb m para a amostra total a menor diferen a na frequ ncia fundamental que apenas aumentou de 153 para 156 Hz No caso masculino houve uma descida da frequ ncia fundamental em 6 Hz de 127 para 121 na presen a de est mulos n o t o acentuada como a subida no caso feminino de 182 para 192 No entanto as maiores varia es do jitter 0 4029 0 1616 e 0 1578 para dois tr s e cinco pontos mant m se coerentes com a an lise feita para a vogal a Os valores dos par metros nos quais as conclus es tiradas se baseiam podem todos ser consultados nas tabelas do anexo D 6 6 Considera es finais Ao longo deste cap tulo sobre an lise estat stica chegou se conclus o que uma an lise de correla o linear n o chega para relacionar de forma suficientemente precisa os par metros de sinal de eletrocardiograma e de voz Os modelos de regress o apres
84. mostragem do sinal mil amostras por se gundo o c lculo do per odo instant neo do sinal simples de fazer O esquema da figura 5 2 ilustra o seu funcionamento Estima o TO arbitr ria Par metros Jitter BPM etc gt Algoritmo gt Peakfinder Figura 5 2 Funcionamento do algoritmo autom tico A principal limita o deste m todo reside no facto de utilizar uma estima o totalmente auto m tica e por consequ ncia sujeita a erros do per odo do sinal de ECG para extra o do conjunto P QRS T para se fazer a correla o Esta situa o associada a sinais com maior quantidade de ru do nos quais a amplitude da onda T se aproxime da do complexo QRS pode levar dete o de falsos picos que contribuir o para uma degrada o na fiabilidade dos resultados Posto isto tentou se fazer uma adapta o deste algoritmo tornando o mais eficiente 5 1 3 Extra o de Picos m todo semi autom tico usando peakfinder Ap s alguns testes ao m todo autom tico chegou se conclus o que a introdu o de um m todo semi autom tico iria trazer uma maior fiabilidade ao algoritmo Se o per odo do sinal de ECG pudesse ser estimado manualmente selecionando os picos do sinal com o rato faria com que a sua previs o n o estivesse t o sujeita a erros como no caso anterior em que o per odo era um valor constante utilizado indiscriminadamente em todos os segmentos Para garantir melhores resul
85. ndamental comparando as situa es sem e com apresenta o de est mulo 113 e 152 Hz respetivamente na m dia este valor difere um pouco menos de 145 para 153 Hz tamb m de assinalar um aumento em todas as variantes do shimmer Os par metros de ru do NHR e HNR n o sofrem altera es significativas Para compara o entre valores de jitter shimmer HNR e NHR consultar tabelas C 1 em repouso e C 7 com est mulo do anexo C 250 00 N e e e VozA Pitch Figura 6 5 Compara o das distribui es de valores da frequ ncia fundamental sem N e com S apresenta o de est mulo Comparando os sujeitos do sexo masculino e feminino conclui se que existe uma variac o em dois sentidos diferentes na frequ ncia fundamental quando se est na presenca de um est mulo Enquanto que no caso masculino esta baixa ficando a voz um pouco mais grave nas mulheres sobe ficando mais aguda Esta variac o maior no caso feminino ultrapassando mesmo os 20 Hz de 166 para 188 Hz Relativamente a varia es no jitter estas s o mais acentuadas no sexo masculino com RAP e PPO a variarem 0 26 e 0 236 respetivamente A compara o para este caso pode ser vista atrav s da consulta das tabelas C 3 valores em repouso no sexo masculino C 5 valores em repouso no sexo feminino C 9 valores com est mulo para o sexo masculino e 50 An lise estat stica de resultados C 11 valores com est mulo para o sexo fe
86. nferencial Numa an lise descritiva obtido um conjunto de medidas que caracterizam as fun es densidade de probabilidade para cada um dos par metros extra dos como m dia desvio padr o vari ncia mediana entre outros A outra perspetiva consiste numa an lise inferencial na qual s o levantadas hip teses que mediante o resultado do teste estat stico efetuado s o ou n o confirmadas Estas duas abordagens ser o abordadas por esta ordem ao longo deste cap tulo Para esta an lise estat stica utilizou se a vers o mais recente do software SPSS Statistic Pac kage for the Social Sciences que se encontra descrito na sec o 3 2 Antes de passar para a an lise nesta ferramenta necess rio garantir que toda a informa o se encontra organizada no formato correto 6 1 Testes da qualidade da amostra Para avaliar a validade estat stica da amostra a ser analisada necess rio fazer testes de qua lidade de ajuste O teste geralmente escolhido para este fim o qui quadrado Este teste permite para uma amostra aleat ria aferir a proximidade entre o valor te rico esperado para uma distri bui o e o seu valor real 33 Depois de definidas as hip teses do teste deve proceder se ao agrupamento das amostras em classes ou categorias n o sobrepostas cujos valores sejam qualitativos ou quantitativos discretos No caso deste estudo em concreto tal situa o cumpre se uma vez que estamos perante elementos dos dois sexo
87. novamente para agradecer a sua colabora o que muito contribuir para o sucesso deste estudo Eu nome completo em letra leg vel declaro que li integralmente o texto acima e que me foi dada a oportunidade de esclarecer todas as d vidas que considerci importantes para tomar uma decis o sobre a minha colabora o na investiga o em apre o pelo que me considero esclarecido a sobre a mesma e accito nela participar de forma voluntaria Porto dc de 2012 Assinatura legivel Figura E 1 Consentimento informado apresentado a cada volunt rio antes do in cio do teste Refer ncias 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Douglas P Zipes e Peter Libby Eugene Braunwald Robert O Bonow Braunwald s Heart Disease A Textbook of Cardiovascular Medicine Elsevier Inc 8 edi o 2008 Andrew Houghton e David Gray Making Sense of the ECG Cases for self assessment Hodder Arnold 2009 Comparison of four different mobile devices for measuring heart rate and ecg with respect to aspects of usability and acceptance by older people Applied Ergonomics 43 3 582 587 2012 Oscar Castillo et al Hybrid intelligent system for cardiac arrhythmia classification with fuzzy k nearest neighbors and neural networks combined with a fuzzy system Expert Systems with Applications An International Journal 2011 Fernando Pereira et al Comunica es Audiovisuais Tecnologias No
88. nte aplicado um filtro que no caso mais simples ser composto unicamente por p los cujos coeficientes s o obtidos atrav s de mecanismos de predi o linear 5 2 4 Medi o de par metros de voz Depois de compreender os mecanismos que geram e captam a voz importa introduzir um conjunto de medidas que a avaliam e quantificam objetivamente Estas medidas poder o ter em conta v rios crit rios 2 4 Medi o de par metros de voz 15 D SIL tT o 2 225 3 TO T RAP m dio Tu E Tum Figura 2 6 Representa o de impulsos glotais esquerda e f rmula de c lculo do RAP direita 10 2 4 1 Crit rios de avalia o Existem tr s crit rios fundamentais para avaliar um sinal de voz fisiol gico percetivo e ac s tico No caso de se tratar de uma avalia o fisiol gica exames cl nicos como a laringoscopia ou a estroboscopia s o os mais indicados Numa avalia o percetiva existe um conjunto de protocolos que ajudam a classificar uma voz Os mais utilizados neste tipo de avalia o s o por exemplo o GRBAS grade roughness breathiness asteny strain ou o CAPE V Consensus Auditory perceptual Evaluation of Voice No entanto a sua elevada subjetividade conduz a an lises que podem ser inconsistentes Na avalia o ac stica da voz existe um conjunto de par metros objetivos que permitem uma compara o objetiva e quantificada Nesta avalia o promove se o uso de fona o sustentad
89. nterno fundamentalmente constitu do pela c clea que cont m os terminais nervo sos respons veis pela audi o Trata se de um tubo sseo espiral composto por tr s compartimen tos membranares e um central que cont m as c lulas que ajudam a conferir a sensa o de audi o atrav s dos movimentos dos flu dos no seu interior 5 2 3 2 Produ o de voz Define se produ o de fala como o processo a partir do qual palavras faladas s o escolhidas e articuladas recorrendo ao aparelho vocal humano Normalmente a fala criada atrav s da press o promovida pelos pulm es gerando som por fona o na glote A caracter stica da vibra o das pregas vocais varia conforme a palavra a articular Consideram se tr s fases de processamento 14 Revis o bibliogr fica na fona o conceptualiza o no qual se define a inten o de criar o fonema cria o do lemma palavra sem som associado e articula o que envolve todas as mudan as f sicas inerentes fala 8 2 3 3 Modos e pontos de articula o O modo como a fala produzida depende do modo como o ar chega ao exterior No caso de se tratar de um fluxo peri dico de ar por vibra o das cordas vocais estamos perante fala vozeada No caso do fluxo de ar ser for ado atrav s de uma constri o por exemplo na glote gera se uma turbul ncia que d lugar produ o de sons n o vozeados A exist ncia dos modos vozeado e n o vozeado permite a distin o e
90. ntre estes fonemas de que s o exemplo o ou o A7 No caso das vogais o ponto de articula o caracteriza se pela posi o da lingua pela abertura do maxilar e pelo arredondamento da boca No caso das consoantes a nica informa o dispon vel o local da constri o que normalmente supra gl tica 5 2 3 4 Mecanismos de fonac o O tipo de som que produzimos pode ser classificado de acordo com a disposi o das pregas vocais Se estiverem est ticas considera se a situa o de fona o n o vozeada Se a glote for comprimida existe um ponto interm dio onde a vibra o das pregas vocais m xima este ponto define a voz modal presente nas vogais 5 Existe tamb m a voz murmurada quando existem por es sem vozeamento por exemplo na palavra japon s Outros exemplos poderiam ser considerados como a voz nasalada ou de falsete 2 3 5 Modelo Fonte Filtro Para o estudo dos mecanismos anteriormente descritos muito utilizado o modelo fonte filtro em que a fonte s o os impulsos ru dos glotais e o filtro as influ ncias de resson ncia do trato vocal oral e nasal Por ser uma aproxima o simplificada e precisa utilizada nas mais variadas aplica es nomeadamente em compress o de sinais de fala e udio Como os impulsos glotais t m um comportamento peri dico o seu espetro ser um conjunto de harm nicos da frequ ncia fundamental cuja magnitude decresce raz o de 12 dB por oitava A esta fo
91. o nica que reflete o dominio intensidade e val ncia das emo es induzidas por cada imagem O modo como estes est mulos devem ser aplicados para potenciar as rea es emocionais de sejadas est expl cito no manual t cnico deste sistema Torna se importante que os sujeitos n o tenham sido expostos previamente s imagens para que n o se crie qualquer tipo de habitua o 27 3 1 7 Material adicional Para al m dos recursos anteriormente mencionados foi necess rio reunir material adicional para que a recolha pudesse ser feita com sucesso Para sinais de eletrocardiograma e voz foi utilizado um computador port til pessoal Para a apresenta o dos est mulos foi necess rio um 24 Ferramentas utilizadas monitor em frente ao sujeito cedido pela Faculdade de Psicologia Os el trodos utilizados no sinal de eletrocardiograma s o descart veis e foram fornecidos juntamente com o dispositivo Durante a maior parte das recolhas foi utilizada uma c mara de filmar para fazer despiste de eventuais artefactos no sinal designadamente os motores movimentos volunt rios ou involunt rios que interferissem no sinal 3 2 Processamento da Informa o Na fase de processamento a reuni o de recursos foi mais simplificada uma vez que grande parte destes eram software Numa primeira fase foram utilizados em paralelo o Matlab e o Praat ou Voice Studio para processamento de sinais de eletrocardiografia e voz respetivamente De
92. on of speakers in forensic contexts This study aims to establish a set of correspondences between variations existing in the speech and eletrocardiography signals This comparison will be made in two different contexts in the resting condition and upon presentation of a set of visual stimuli with different natures Taking as the common starting point the neurological mechanisms that originate movements in the vocal chords and heart the study intends to draw a set of innovative conclusions about how the voice tells us something about the state of our heart Interconnecting the fields of signal processing and medicine this research wants to better understand how people interact and feel Because the expression of emotions through the voice plays a huge part on the definition of our identity as human beings Samples were taken in twenty subjects divided equally between male and female The featu red stimuli are part of the International Affective Picture System and to all samples was attributed an individual marker The voice signals consisted in sustained vowels a and i After organizing the signal database the implementation was made with the purpose of feature extraction on the ECG jitter beats per minute average period and others and on the voice signals jitter shimmer Harmonic to noise ratio and others A statistical analysis was performed using a set of descriptors and suitable statistical tests for the sample used Several situation
93. or the Social Sciences SPSS Um esquema da metodologia utilizada pode ser visto na figura 1 1 Recolha de Processamento de sinais de An lise estat stica gt amostras voz e eletrocardiografia dos resultados Figura 1 1 Especifica o da metodologia utilizada 1 4 Estrutura 3 1 4 Estrutura Esta dissertac o divide se em sete cap tulos O prop sito da primeira foi j descrito no inicio deste cap tulo No cap tulo 2 ser feita a revis o bibliogr fica para o tema escolhido abordando todas as tem ticas que ajudem melhor compreens o do estudo de uma forma muito breve para al m dos avancos relativos ao tema propriamente dito No cap tulo 3 ser o descritas as ferramen tas utilizadas nas duas principais fases do estudo a recolha e o processamento destes sinais O cap tulo 4 especificar todo o procedimento experimental justificando as escolhas feitas relativamente s tarefas experimentais efetuadas sua dura o e ao local onde foi feita a recolha das amostras Toda a explica o relativa ao processamento dos sinais de eletrocardiografia e voz encontra se presente no cap tulo 5 onde se confronta um conjunto de algoritmos para extra o de par metros destes sinais No cap tulo 6 utiliza se a informa o obtida anteriormente para fazer um tratamento estat s tico procurando justificar as rela es encontradas utilizando os testes mais apropriados Por l timo o cap tulo
94. os do som 00 00000 11 2 2 1 Intensidade sonora 1 2 ee 11 2 2 2 Frequ ncia fundamental FO e formantes F1 F2 Fn 11 2 2 8 Pitch timbre e intensidade subjetiva 0 11 2 2 4 Representa o e an lise de Fourier 12 2 3 Produ o e perce o davoz 22222 ee 13 2 3 1 Perce o auditiva oba a bu xs aea a do ba ea x 13 2 3 2 Produ o ide VOZ sinal E Bes ee we ue eae s 13 2 3 3 Modos e pontos de articula o ee 14 2 3 4 Mecanismos de fona o een 14 2 3 5 Modelo Fonte Filtro 14 2 4 Medi o de par metros de voz 14 2 4 1 Crit rios de avaliac o lccllcc ee 15 DADs MERO oum dog ei aa EX aa o DRA EARS Se eA S 15 DAS SShimmer x5 RAO Set e Se ee DR ENT ES 15 2 4 4 Harmonic to noise ratio HNR ee 16 2 4 5 Tempo m ximo de fona o 0 002000 0000 16 2 4 6 Estima o deimpulsosglotais 16 2 5 Influ ncia do sistema nervoso na voz e ritmo card aco i n 17 2 5 1 Nervo lar ngeo recorrente 0 002000 2 eee 17 2 5 2 Sistema nervoso simp tico e parassimpatico 18 2 6 Avan os na avalia o de distor es na voz e no ECG aa 19 2 7 Considera es finais 0 0 19 1X CONTEUDO Ferramentas utilizadas 21 3 1 Recolha de amostras eh 21 Selly BiopacMP35 uoa Bene se le OW ee Bad Aude Baad 21 3 1 2 Biopac Student Lab BSL 0 0 0 2000 4 22 3 1 3 Adobe Audition CS5 5 aaau
95. os est mulos partes e sinais foi feita manualmente para cada participante Este processo apesar de demorado 27 est mulos x 3 sinais x 20 participantes 1620 segmentos justifica se para que n o existisse qualquer tipo de erro que comprometesse os resultados finais deste estudo Ao verificar cada segmento de sinal tal cen rio era garantido com elevado grau de confian a 4 7 Considera es finais Ao longo deste cap tulo foi descrito todo o processo de recolha de amostras desde a obten o do espa o e de todo o material at segmenta o dos sinais Na fase inicial nem sempre foi f cil conseguir reunir todas as condi es para que as aquisi es se iniciassem Para que tal acontecesse a contribui o de todas as pessoas envolvidas foi determinante sem a qual n o seria poss vel dar sequ ncia a este conjunto de eventos No entanto uma vez terminada esta fase que envolveu maior log stica com fatores externos incontrol veis o processo desenrolou se de uma forma controlada e din mica Capitulo 5 Processamento de Sinais Depois de feita a recolha este capitulo ir descrever as abordagens utilizadas para o tratamento e an lise dos sinais recolhidos O software utilizado para o tratamento desta informa o encontra se descrito no Cap tulo 3 Assim sendo este ir conter duas partes fundamentais uma que abrange o tratamento dos sinais de eletrocardiografia e outro que abrange os sinais de voz No caso dos primei
96. oz e eletrocardiograma foram recolhidos em duas condi es dife rentes definidas pela aus ncia ou presen a de est mulo pode se facilmente ver se as distribui es diferem nomeadamente em termos de mediana que o par metro que define a hip tese nula neste teste Os par metros extra dos s o o valor da estat stica de teste H o n mero de graus de liberdade df e a signific ncia p Para a realiza o deste teste consideraram se relevantes valores de signific ncia para p lt 0 05 48 An lise estat stica de resultados PPQ5 ECG Figura 6 3 Exemplo de modelo de regress o para rela o entre PPQ5 de eletrocardiograma e voz no vozeamento da vogal i Esta situa o de varia o de mediana efetivamente verificada para o caso do jitter do eletro cardiograma como se pode ver pelo gr fico da figura 6 4 Para este caso tem se H 5 577 df 1 e p 0 018 Nestes gr ficos a linha preta representa a mediana da distribui o e os conjuntos de valores acima e abaixo representam os quartis a 75 e 25 respetivamente Os tracos representam a sua gama de valores e os outros pontos valores isolados na distribui o outliers Jitter ECG N S Figura 6 4 Compara o de fun es de distribui o para jitter sem N e com S apresenta o de est mulo Para al m desta varia o no jitter destaca se ainda o aumento do valor m dio dos batimentos card acos na situac o em que se apresenta um e
97. pois de obter todos os par metros destes sinais foi utilizado o SPSS Statistic Package for the Social Sciences para uma an lise estat stica 3 2 1 Algoritmia de Processamento de Sinal Para efetuar as medi es e compara es mencionadas ao longo deste documento foi neces s rio recorrer a um conjunto de algoritmos que lidam com an lise de sinal Neste caso os sinais analisados s o fisiol gicos e como tal cont nuos no tempo Foi pr tica corrente converter os sinais para o dom nio das frequ ncias e fazer uma an lise espetral pelos motivos anteriormente referidos O software utilizado para o efeito foi o Matlab que est especialmente vocacionado para c lculo num rico e possui v rias ferramentas para an lise de sinais em geral Al m disso existe um conjunto de ferramentas especialmente direcionadas an lise de sinais de voz a Speech Processing Toolbox 28 No entanto como a an lise de voz foi feita maioritariamente no Praat mais vocacionado para an lise de sinais de fala n o se tirou tanto partido destes recursos Portanto apenas nos sinais de ECG se recorreu a esta algoritmia Para sinais de eletrocardiografia existe tamb m um conhecido toolkit o Physionet Nele encontra se presente um n mero consider vel de fun es que lidam com sinais de eletrocardio grafia e que extraem os par metros tipicamente medidos na sua an lise 29 3 2 2 Praat Palavra holandesa para falar o Praat um softw
98. pretende se encontrar uma rela o entre as rea es fisiol gicas involunt rias que ocorrem simultaneamente nas pregas vocais e no cora o 2 Introdu o Esta avalia o ser feita tanto para o mesmo indiv duo como para um conjunto de indiv duos possibilitando tirar conclus es singulares e abrangentes relativamente a este conjunto de corres pond ncias Este estudo visa cruzar os dom nios do processamento de sinal de voz e da medicina levando a conclus es relativamente ao modo como as pessoas interagem e sentem Porque expres sar emo es a partir da fala em larga medida o que faz de n s humanos 1 2 Objetivos Como foi indicado anteriormente o principal objetivo do trabalho traduzido nesta disserta o estabelecer um conjunto de liga es entre par metros de caracteriza o ou perturba o de voz e do eletrocardiograma Para atingir este objetivo ser feita numa fase inicial uma revis o bibliogr fica onde constar o todos os conceitos relacionados com os sinais a estudar Esta abordagem tem por objetivo conferir um conjunto de conhecimento essencial compreens o do estudo permitindo tamb m um melhor enquadramento no tema para os leitores desta disserta o Numa fase seguinte foi recolhido um conjunto de amostras de sinais de voz e ECG num grupo de volunt rios Esta recolha foi feita em dois contextos em repouso e com apresenta o de est mulos visuais imagens A metodologia destas tarefas expe
99. r para os sinais eletrocardiogr ficos quer para os sinais de voz se revelar o teis para a compreens o do estudo descrito nesta disserta o A pesquisa feita ajudou a uma maior ambienta o com um conjunto de conceitos completamente novos especialmente no que diz respeito ao dom nio da eletrocardiografia De um modo geral o estudo de altera es na voz e no ECG e a sua compara o em registos recolhidos na mesma janela temporal uma tem tica que tanto quanto a pesquisa efetuada conse guiu apurar est relativamente inexplorado N o quer isso dizer que a informa o recolhida seja inv lida uma vez que confronta um conjunto de perspetivas diferentes que conferir o um grupo de conhecimentos e abordagens que poder o revelar se teis 20 Revis o bibliogr fica Capitulo 3 Ferramentas utilizadas Depois de recolhida a principal informa o de base para o desenrolar do projeto importa refe rir quais as ferramentas que foram utilizadas para levar a cabo a prova do conceito Nesta identifi cac o as ferramentas foram divididas em dois grandes grupos bem demarcados temporalmente os recursos utilizados aquando da recolha das amostras e os utilizados na fase de tratamento e an lise de sinais 3 1 Recolha de amostras Na fase de recolha de amostras foi necess ria a obten o de um conjunto de recursos muito espec fico que por vezes exigiu alguma paci ncia e persist ncia para levar a cabo toda a log stica in
100. ra necess rio fazer minimizando a possibilidade da exist ncia de erros Nesta vertente o trabalho colaborativo desenvolvido com o M rio Barbosa cujo tema de disserta o Estudo e contextualiza o do pol grafo quanto an lise de voz ECG e EDR revelou se uma ajuda importante que se refletiu na qualidade das recolhas Importa tamb m mencionar os volunt rios que colaboraram com ambos os estudos sem os quais este objetivo nunca teria sido alcan ado Na fase de processamento de sinais pode se considerar que o objetivo associado cria o de algoritmos para extra o de par metros destes sinais foi atingido com sucesso Face natureza dos sinais de eletrocardiografia n o seria poss vel a extra o de um maior n mero de caracte rizadores especialmente tendo em conta as varia es que alguns registos apresentavam Teria 53 54 Conclus es sido interessante ter obtido variantes de shimmer de ECG para confronta o com sinais de voz mesmo atendendo a que provavelmente as rela es encontradas pudessem n o ser relevantes A an lise e extra o de caracter sticas efetuada no Praat foi tamb m uma tarefa que conduziu a bons resultados Relativamente ao ltimo objetivo de procura de rela es entre sinais de voz e eletrocardiogra fia pode se considerar que foi atingido com parcial sucesso Apesar das abordagens de correla o e regress o terem conduzido a resultados que se revelaram piores que o esperado apresen
101. rimentais ser descrita detalhada mente mais frente Depois de recolhido o conjunto de amostras proceder se ao estudo destas distor es recorrendo a software espec fico nomeadamente o Seegnal Voice Studio ou Praat Depois desta an lise ser estabelecido um conjunto de correspond ncias entre estes par me tros de sinal de voz e de eletrocardiograma O conjunto concreto de par metros a analisar ser especificado mais adiante Ser tamb m feita uma compara o entre par metros dos mesmos si nais confrontando a situa o de repouso com a de apresenta o de est mulos Todas as rela es ter o um suporte estat stico para as comprovar cuja especifica o ser feita mais frente 1 3 Metodologia A metodologia utilizada para este estudo pode dividir se em tr s fases fundamentais A pri meira consiste na recolha de amostras para a qual necess ria a defini o pr via de um procedi mento experimental Para que as recolhas sejam feitas com sucesso este processo ter de ser bem pensado no que diz respeito dura o de cada segmento e ao despiste de outro tipo de proble mas Numa fase seguinte ser feito o processamento de sinais de voz e eletrocardiografia Para o efeito as ferramentas a utilizar ser o o Praat e o Matlab respetivamente Depois das fases de recolha e processamento de sinais estarem conclu das proceder se a uma an lise estat stica dos resultados utilizando o software Statistic Package f
102. rmas e Aplica es IST Press 1 edi o 2009 the online encyclopedia Britannica tone sound britannica online encyclopedia Dispon vel em http www britannica com EBchecked topic 599085 tone Ultimo acesso a Fev 2012 the free encyclopedia Wikipedia Spectrogram wikipedia the free encyclopedia Disponivel em http en wikipedia org wiki Spectrogram Ultimo acesso a Fev 2012 Jorge Jescheniak et al Word frequency effects in speech production Retrieval of syntac tic information and of phonological form Journal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition p ginas 103 114 1994 Ricardo Sousa Metodologias de avaliacdo percetiva e ac stica do sinal de voz em aplica es de ensino do canto e diagn stico reabilita o da fala Tese de Doutoramento Facul dade de Engenharia da Universidade do Porto 2011 An bal Ferreira T cnicas n o invasivas de avalia o vocal p s gradua o em voz profissi onal 2009 Voiceproblem org Anathomy and physiology of voice production Dispon vel em http www voiceproblem org anatomy learning php ltimo acesso a Jun 2012 Keith L Moore et al Clinically Oriented Anatomy Lippincott Williams Wilkins 5th edi o 2006 79 80 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 REFERENCIAS Sympathetic nervous system Dispon vel em http www sc
103. ros ser confrontado um conjunto de algoritmos desenvolvidos de natureza autom tica e semi autom tica Esta compara o ser feita principalmente em termos da sua efic cia uma vez que foi este o fator diferenciador para a escolha da abordagem final No que diz respeito aos sinais de voz ser descrito como foram analisados e que par metros foram extra dos Para cada um dos tipos de sinal ser apresentado um exemplo do conjunto de descritores estat sticos como m dia m ximo m nimo ou desvio padr o para os par metros extra dos organizados segundo tabelas 5 1 Sinais de eletrocardiografia Neste sub cap tulo mostrar se o processamento feito nestes sinais ap s a sua recolha nome adamente das principais funcionalidades dos diferentes algoritmos de extra o de picos desenvol vidos das f rmulas aplicadas na extra o de par metros e do modo como toda a informa o ficar organizada para ser analisada posteriormente 5 1 1 Principais funcionalidades Todas as funcionalidades implementadas tinham como objetivo final a extra o de caracte r sticas destes sinais analisando os gr ficos caracterizadores da sua evolu o A escolha destas caracter sticas vai de encontro ao objetivo primordial do estudo que o estudo de altera es re lacionadas com o per odo do sinal e a sua variabilidade o jitter Atendendo a esse facto os tipos de jitter extra dos do sinal foram os seguintes jitter simples Relati
104. s em condi es em que existe ou n o est mulo A estat stica de teste feita com base numa medida que avalia o ajuste entre as frequ ncias observadas e as esperadas atrav s da f rmula presente na equa o 6 1 33 Nesta formula N corresponde ao valor observado e e ao valor esperado Como bvio a qualidade da amostra 41 42 An lise estat stica de resultados ser tanto melhor quanto menor o valor de Q Os graus de liberdade da distribui o s o calculados usando a equa o 6 2 em que K o n mero de classes e R o n mero de par metros da distribui o 33 K 2 ET Q Y Nk ex 6 1 k 1 6k GER 1 aR 6 2 Fixando um n vel de signific ncia a rejei o ou n o rejei o da hip tese faz se comparando o valor de ET com o valor da distribui o em quest o para o ponto equivalente ao grau de liberdade calculado Caso a hip tese n o seja rejeitada a proximidade do valor de ET relativamente ao da distribui o aumenta proporcionalmente ao tamanho da amostra analisada e com o n mero de observa es esperadas Neste caso concreto n o poss vel calcular o valor exato da estat stica de teste uma vez que os valores te ricos n o s o conhecidos priori No entanto pode se aplicar uma regra pr tica para que o teste possa ser utilizado com confian a tendo em conta a dimens o da amostra N gt 30 e a frequ ncia esperada para cada uma das classes e gt 5 33 Face aos vinte participantes
105. s were compared and correspondences were detected specially with coincident trends regarding the signal probability distributions for the values of jitter and fundamental frequency Conclusions were also drawn about the influence of gender on these variations A more detailed signal analysis on a pathological dimension may contribute to a stydy of relationships on a medical diagnosis level iii iv Agradecimentos Agradeco em primeiro lugar aos meus pais e irm que sempre estiveram ao meu lado ao longo deste caminho cheio das mais variadas emo es Agrade o igualmente aos meus av s e familiares pr ximos pelo entusiasmo com que encararam esta fase da minha vida Por este sentimento de orgulho e por fazerem de mim aquilo que sou hoje um muito obrigado Quero agradecer ao Professor Doutor An bal Ferreira pela orienta o nesta disserta o e pela oportunidade que me deu de trabalhar neste tema Uma palavra de imenso agradecimento vai tam b m para o Doutor Ricardo Sousa pela sua disponibilidade apoio e paci ncia no esclarecimento das d vidas ao longo destes meses A todas as pessoas com quem partilhei o local de trabalho pelo bom ambiente de criado Em especial ao M rio Barbosa pela ajuda e pelo excelente esp rito colaborativo desenvolvido na recolha e processamento da informa o para este estudo Ao Daniel Gomes pela ajuda na revis o da escrita da disserta o N o poderei deixar de agradecer igualmente ao co orientador Pro
106. st mulo Este aumento n o apenas proveniente do est mulo em si uma vez que a atividade muscular associada fala tamb m contribui para esta variac o No entanto uma vez que em ambos os casos existe vozeamento semelhante pode se 6 5 Compara es entre distribui es 49 estabelecer uma compara o justa Para consultar valores mais pormenorizados que validam esta conclus o ver tabelas B 1 situa o de repouso e B 4 com est mulo do anexo B Numa compara o entre os dois g neros conclui se que existe uma maior varia o nos bati mentos card acos e no jitter na amostra do sexo feminino especialmente no PPQS Ou seja pode concluir se que este conjunto da amostra mais sens vel a varia es em sinais eletrocardiogr fi cos perante a apresenta o de est mulos Estes resultados s o confirmados pela compara o entre as tabelas B 2 valores em repouso no sexo masculino B 3 valores em repouso no sexo femi nino B 5 valores com est mulo para o sexo masculino e B 6 valores com est mulo para o sexo feminino do anexo B No que diz respeito aos sinais de vozeamento para a vogal a as principais diferen as nas distribui es est o presentes no caso da frequ ncia fundamental e no jitter RAP com maior preponder ncia para o primeiro par metro como se pode ver na figura 6 5 H 12 097 df 1 e p 0 01 Apesar da enorme diferen a que se pode ver na mediana da distribui o dos valores da frequ n cia fu
107. statisticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma com apresenta c o de est mulos para a totalidade de amostra Par metro Jitter simples RAP PPQ5 PPQ11 BPM N amostras 180 180 180 83 180 M dia 3 994 0 232 0 267 0 036 81 362 Mediana 3 594 0 186 0 230 0 028 81 036 Desvio Padr o 2 265 0 173 0 173 0 032 12 081 Vari ncia 5 131 030 0 030 0 001 145 952 Enviesamento 1 667 4 380 2 674 2 536 0 193 Curtose 5 216 27 924 12 159 8 373 0 401 M nimo 0 978 0 064 0 054 0 004 59 353 M ximo 16 277 1 481 1 417 0 193 110 486 Descritores estatisticos de par metros de sinais de eletrocardiograma 63 Tabela B 5 Descritores estatisticos dos parametros de sinal de eletrocardiograma com apresenta c o de est mulos para a amostra do sexo masculino Par metro Jitter simples RAP PPQ5 PPQ11 BPM N amostras 90 90 90 32 90 M dia 3 770 0 210 0 223 0 033 79 027 Mediana 2 801 0 175 0 182 0 028 76 375 Desvio Padr o 2 410 0 165 0 141 0 019 13 988 Variancia 5 809 0 027 0 020 0 000 195 651 Enviesamento 1 869 5 337 2 771 0 886 0 672 Curtose 6 714 39 467 12 483 0 109 0 475 Minimo 0 978 0 064 0 054 0 008 59 353 Maximo 16 277 1 482 1 043 0 081 110 485 Tabela B 6 Descritores estatisticos dos parametros de sinal de eletrocardiograma com apresenta o de est mulos para a amostra do sexo feminino Par metro Jitter simples RAP PPQ5 PPQ11 BPM N amostras 90 90 90 5
108. struction Manual EAR SET 1 Sennheiser 2009
109. tados no c lculo da correla o introduziu se um m todo seme Ihante para extra o de pontos j descrita Existe no gr fico do sinal de eletrocardiografia uma interface que solicita ao utilizador que indique com o rato o in cio e o fim de um complexo QRS Fazendo a correla o desta por o de sinal com o sinal completo torna se mais eficiente o processo de dete o de picos O esquema da figura 5 3 e a imagem representativa dos picos de correla o figura 5 4 ilustram o funcionamento deste algoritmo em que o eixo das abcissas corresponde amostra atual e o das ordenadas ao valor da correla o Foram feitos testes preliminares deste algoritmo chegando conclus o que tamb m n o seria completamente eficaz Deste modo optou se pelo desenvolvimento de um outro algoritmo com uma abordagem totalmente diferente 36 Processamento de Sinais TO sele o de pontos Par metros Jitter BPM etc V n X Algoritmo gt Peakfinder E Complexo QRS pontos Figura 5 3 Funcionamento do algoritmo semi autom tico usando peakfinder Picos de correla o li 5 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10001 Amostra Figura 5 4 Representa o de picos de correla o provenientes do algoritmo semi auto
110. tam se como uma abordagem v lida Os testes estat sticos de vari ncia que comparavam as distribui es dos par metros extra dos revelaram se mais conclusivos permitindo confrontar as situa es de repouso com as de apresenta o de est mulo e avaliar tend ncias coincidentes para os dois tipos de sinais A compara o feita para os dois sexos masculino e feminino tamb m permitiu tirar conclus es relativamente variabilidade dos resultados Fazendo uma compara o entre os objetivos propostos e atingidos pode concluir se que a maior parte destes foi superada com sucesso Importa destacar que numa fase inicial estes objeti vos eram um pouco diferentes A an lise de correspond ncias entre estes sinais seria feita apenas em situa o de repouso e para um n mero menor de sujeitos Al m disso o nico par metro pre visto para an lise era a distribui o temporal dos impulsos gl ticos e card acos o jitter Tendo em conta a adapta o feita penso que o estudo ficou um pouco mais enriquecido permitindo um estudo mais aprofundado e abrangente de conclus es 7 2 Principais dificuldades De todas as dificuldades sentidas ao longo desta disserta o a principal foi a obten o de todo o material necess rio realiza o dos testes Tendo em conta a sua especificidade e a inexist ncia de alguns m dulos na Faculdade de Engenharia a colabora o da Faculdade de Psicologia atra v s da ced ncia de local para recolha e
111. te do descrito na sec o 2 1 Baseia se numa deriva o com dois el trodos ativos e uma liga o terra estando o de polaridade negativa no pulso direito e o positivo no tornozelo es querdo acrescidos de um el trodo terra no tornozelo direito ver figura 4 3 Pode se justificar esta abordagem com uma montagem apenas com dois el trodos ativos uma vez que n o se visava uma an lise cl nica do sinal mas sim que o algoritmo a ser implementado detetasse os complexos 30 Procedimento Experimental QRS de f cil registo Entendeu se que para evitar situa es desconfort veis junto dos partici pantes nomeadamente nos do sexo feminino seria suficiente realizar este tipo de montagem O procedimento presente no manual do Biopac MP35 facilitou a tarefa apresentando toda a sequ n cia do procedimento O tipo de liga o a ser feita no dispositivo pode ser visto na figura 4 3 Plugs into Channel 2 Electrode Check J em SS2I Electrode Lead Set ae Figura 4 3 Liga o dos el trodos ao sistema Biopac MP35 23 A figura 4 4 representa as liga es dos el trodos utilizadas nas v rias partes do corpo right forearm WHITE lead right leg BLACK lead ground Lu Lod left leg RED lead Figura 4 4 Liga o dos el trodos para cada sujeito 23 4 6 Protocolo experimental Nesta sec o ser explicada toda a sequ ncia do protocolo de aquisi o de dados Tendo em conta que este com
112. tem relacionar par metros de sinal de voz e eletrocardiografia Atrav s de um conjunto de testes estat sticos foi poss vel comprovar que a apresenta o de est mulos visuais se traduz num aumento do jitter e que esta uma tend ncia comum aos dois tipos de sinal Neste cap tulo final da disserta o ser feito um balan o de todo o trabalho realizado analisando os resultados finais e confrontando os com os objetivos inicialmente determinados Ser tamb m enumerado um conjunto de dificuldades sentidas ao longo do trajeto para al m das indica es tendo em vista a continuidade deste estudo 7 1 Satisfa o dos objetivos Para que este estudo fosse conduzido com sucesso a compreens o de todos os conceitos asso ciados ao funcionamento do cora o da voz e da sistema nervoso respons vel pelo desencadear destes mecanismos foi determinante Foi feita uma tentativa de explica o n o demasiado exaus tiva procurando demonstrar sempre a aplicabilidade para cada caso Posto isto pode se considerar que a revis o bibliogr fica conferiu o conhecimento necess rio compreens o do estudo enqua drando devidamente os leitores da disserta o No que diz respeito recolha de amostras de sinal de voz e ECG esta foi realizada igualmente com sucesso Depois de reunido todo o material necess rio e de definido o local para recolhas foi estabelecido um procedimento pensado e estruturado que apresentava uma sequ ncia para tudo o que e
113. tivesse maior impacto na percentagem da sua variabilidade total 6 2 An lise descritiva 43 Dos par metros apresentados s o de destacar os conceitos de enviesamento e curtose O pri meiro uma medida da simetria da fung o densidade enquanto o segundo uma medida caracte rizadora do seu pico na qual quanto maior for o seu valor mais destacado este ser Os descritores para as restantes situa es sujeitos do sexo masculino e feminino com ou sem est mulo poder o ser consultados no anexo B Tabela 6 1 Descritores estat sticos dos par metros de sinal de eletrocardiograma com apresenta c o de est mulos para a totalidade de amostra Par metro Jitter simples 7 RAP PPQ5 PPQ11 BPM N amostras 180 180 180 83 180 M dia 3 994 0 232 0 267 0 036 81 361 Mediana 3 594 0 186 0 229 0 028 81 036 Desvio Padr o 2 265 0 173 0 173 0 032 12 081 Vari ncia 5 131 0 030 0 030 0 001 145 952 Enviesamento 1 667 4 380 2 674 2 536 0 193 Curtose 5 216 27 924 12 159 8 373 0 401 Minimo 0 978 0 063 0 053 0 0038 59 353 Maximo 16 277 1 482 1 417 0 193 110 485 Cada um dos par metros avaliados apresenta uma fun o densidade de probabilidade caracte rizada pelos par metros mostrados anteriormente As fun es de densidade de probabilidade para a variante do jitter de cinco pontos PPQ5 em situa o de repouso e perante a apresenta o de est mulo podem ser vistas na figura 6 1 Analisando os dois gr ficos n o
114. trac o de Picos m todo semi autom tico dos limiares 36 5 1 5 Par metros da an lise de sinais de eletrocardiografia 38 912 Sinais de VOZ dos Ves addat ae ae ele y ad AO Id eo ed P deb 39 2 3 Considerac oesdin als 4 245 S Rp dE X a RR MR pe Mea be a 40 An lise estat stica de resultados 41 6 1 Testes da qualidade da amostra 0 0002000 2 eee 41 6 2 An lise descritiva 42 6 2 1 Sinais de eletrocardiograma llle 42 6 2 2 Sinais de VOZ or nb sew ww thes boo S de e re dt et e how cd 44 6 3 estes de correla o sito a Ae ws woe Se a Rj gh eed ae 45 6 4 An lise de modelos de regress o 0 46 6 5 Compara es entre distribui es 0 47 6 6 Considera es finais 50 CONTEUDO 7 Conclus es 7 1 Satisfa o dos objetivos 7 2 Principais dificuldades een 4 35 Trabalho futuro 2 cao voces la ts aa a al as ae a eee ae TA Observa es finals eae ai en a OA de aa A ek a ee ats A Conjunto de especifica es A BiopaccMP35 34 gu MERE a Ron A 2 Sennheiser Earsetl 22A Aa Roland UA 25EX sas eue CR RON RU ni RDUM ae Be ae Dn Descritores estat sticos de par metros de sinais de eletrocardiograma Descritores estat sticos de par metros de sinais de voz vogal a Descritores estat sticos de par metros de sinais de voz vogal i a c a w Consentimento informado Refer ncias xi 53 53 54 55 55 57 57 58
115. tterPPQ5 Pearson Correlation Sig 2 tailed N Correlation is significant atthe 0 01 level 2 tailed Correlation is significant at the 0 05 level 2 tailed Figura 6 2 Exemplo de matriz de coeficientes de correla o para rela o entre par metros de ECG e voz Ap s uma an lise de correla o exaustiva para os contextos poss veis rela o entre sinais de voz e eletrocardiogr ficos em condi o de repouso e estimula o chegou se conclus o que os valores de correla o e signific ncia n o eram significativos ao ponto de conferir o suporte esta t stico necess rio pelo que se optou por enveredar por uma an lise correlacional mais abrangente 6 4 An lise de modelos de regress o Analisando os dados provenientes da estat stica descritiva feita anteriormente pretende se agora efetuar uma infer ncia estat stica a partir da qual se estabele a uma rela o linear ou n o linear envolvendo pares de par metros Os modelos de regress o s o uma ferramenta poderosa utilizada para estimar atrav s de uma fun o linear logar tmica exponencial ou outra uma vari a o de um conjunto de par metros Para uma an lise preliminar do melhor m todo de regress o a utilizar costuma se recorrer a gr ficos de dispers o de pontos Para o caso da regress o linear entre uma vari vel independente X e uma vari vel dependente Y a rela o entre as duas grandezas a equa o da reta vem dada pela equa
116. ua frequ ncia fundamental constituindo uma estrutura harm nica Esta combina o agrad vel de tons comp e um tom musical 6 O timbre a caracter stica de um tom que o distingue dos restantes num contexto de produ o sonora Dois instrumentos que produzam a mesma nota musical ao mesmo volume apresentam ca racter sticas diferentes no dom nio das frequ ncias logo diferentes timbres o mesmo se aplicando voz A intensidade subjetiva ou loudness relaciona alguns dos par metros anteriormente descritos com a perce o qualitativa do ouvido humano Pode variar de pessoa para pessoa pelo que n o poss vel atribuir lhe uma m trica fixa 2 2 4 Representa o e an lise de Fourier Para fazer a an lise dos sons necess rio convert los primeiro para o dom nio das frequ n cias Neste dom nio comum utilizar representa es gr ficas do m dulo e da fase do sinal Para uso computacional frequentemente utilizada a FFT Fast Fourier Transform que um algoritmo eficiente para processar a Transformada de Fourier Discreta DFT Discrete Fourier Transform Os sinais aos quais aplicada a transformada s o representados em espetros Todos os sinais com varia o temporal s o represent veis desta forma Esta representa o torna os harm nicos mais vis veis ajudando a uma an lise mais eficaz do sinal Decompor um sinal complexo em partes mais simples constitui uma pr tica comum neste tipo de an lise especia
117. um a dois estudos ser explicado na sua totalidade uma vez que muitas das op es tomadas especialmente no que diz respeito a dura o de est mulos est o limitadas pelo enquadramento geral Antes do in cio das aquisi es foi solicitado a cada participante que permanecesse sentado e com respirac o normal movimentando se o m nimo poss vel especialmente nos membros onde se encontravam os el trodos Outro fator importante a verificar foi a utiliza o de pe as me t licas an is pulseiras etc perto dos locais de medi o Al m disso tentou se n o expor os participantes a est mulos distratores incluindo a observa o dos pr prios registos 4 6 Protocolo experimental 31 4 6 1 Fases do protocolo O protocolo foi constitu do por quatro partes uma de calibragem e tr s blocos de estimula o Na primeira parte foi feita uma calibra o em que se captaram sinais de eletrocardiografia ele trodermografia e voz Primeiro em situa o de repouso sem est mulos sem vozeamento depois com vozeamento da palavra imagem e das vogais a e i Foi testado se os sinais estavam de acordo com o esperado antes de se prosseguir com o teste Na segunda parte foi apresentado o primeiro bloco de estimula o constitu do por nove est mulos apresentados sequencialmente na ordem agrad vel neutro desagrad vel tr s vezes Nesta parte n o era pedido qualquer vozeamento sendo apenas necess ria a observa o dos
118. valor do coeficiente de determina o 7 fosse maior e verificar se a curva resultante se apresen taria ou n o como uma boa aproxima o rela o a ser testada Ap s o estudo de regress o feito para as vari veis em quest o chegou se conclus o que a dispers o de pontos existente n o garantia uma rela o com a aproxima o desejada Um exemplo disso encontra se no gr fico da figura 6 3 que apresenta uma dispers o de pontos em que o eixo das abcissas representa o PPQS do eletrocardiograma e o das ordenadas o PPQS da vogal i Pode ent o dizer se que existe a rela o matem tica entre par metros de voz e de eletrocardi ograma e que esta caracterizada em cerca de 65 70 da sua vari ncia mas que estes resultados n o s o suficientes para assumir que existe uma fun o que os relacione de forma inequ voca Uma metodologia que poderia melhorar este resultado seria a identifica o de pontos que se encontram bastante afastados do resto da distribui o outliers fazendo uma nova regress o 6 5 Compara es entre distribui es Um modo de verificar se existe alguma rela o entre as distribui es de probabilidade dos sinais de voz e de eletrocardiograma atrav s do teste estat stico de Kruskal Wallis Ao contr rio dos testes de an lise e compara o de vari ncia ANOVA este teste serve para comparar de um modo n o param trico uma distribui o ao longo dos seus grupos Sabendo que os sinais de v
119. ve Average Perturbation RAP Five Point Period Perturbation Quotient PPQ5 e Eleven Point Period Perturbation Quo tient PPQ11 Este ultimo apenas foi poss vel de obter em parte dos segmentos dada a reduzida dura o de alguns registos e por consequ ncia o baixo n mero de picos 33 34 Processamento de Sinais As f rmulas utilizadas para o c lculo destas valores jitter PPQ e per odo m dio foram as que se encontram nas equa es 5 1 5 2 e 5 3 respetivamente 9 Na medida de PPQx o valor de x um n mero inteiro mpar que representa varia es do per odo em por es do sinal de voz npy 1 1 1 Jitter ee E Y 17 1 mil x 100 5 1 0 Ar i l nr 1 i t T i 1 A i t 1 k i t 1 To x T 5 3 NT j l Para al m do c lculo destas grandezas extra ram se tamb m outras que ser o teis na an lise a ser feita mais tarde de que exemplo o n mero m dio de batimentos card acos por minuto BPM Para uma visualiza o simult nea de todos os segmentos de ECG gerou se uma imagem que confrontasse todos os sinais para cada parte do teste 9 est mulos Deste modo seria poss vel fazer uma inspe o visual preliminar e eventualmente encontrar alguma altera o mais significa tiva ver figura 5 1 ECG Parte 3 Est mulo 1 ECG Parte 3 Est mulo 2 ECG Parte 3 Est mulo 3 08 06 06 04 04 E z a E 02 E 3 g o2 g a 0
120. xistem tamb m avan os no que diz respeito identifica o de emo es a partir da voz e do ECG Par metros de fala de que s o exemplo os formantes F2 e F3 identificam v rios estados emocionais No estudo realizado por Ying Chien Wei et al 18 descobriram se os efeitos que a raiva e o medo t m sobre o ciclo de batimentos card acos Para obter a rela o pretendida os sinais de voz e ECG foram captados simultaneamente Existem tamb m avan os no que diz respeito identifica o de emo es na voz cantada Uti lizando par metros como afina o amplitude e timbre poss vel extrair informa o dos 5 pri meiros formantes provenientes da capta o de vogais distintas em pe as musicais de conte do emocional espec fico Com esta informa o poss vel associar cada um dos formantes numa emo o espec fica alegria F3 tristeza F4 e raiva F5 19 Num outro contexto foi levado a cabo um estudo que indicava que a fona o em pacientes que sofrem de apneia do sono diferente daqueles que n o apresentam esta patologia Para chegar a esta conclus o foram recolhidas amostras de som de um conjunto de volunt rios com um perfil espec fico 20 Em oposi o an lise convencional utilizada neste caso tamb m poss vel seguir uma an lise din mica n o linear dos sinais de voz associando os a vozes saud veis ou patol gicas 21 2 7 Considera es finais Todos os conceitos te ricos aqui apresentados que

Correspondência entre alterações da voz e do eletrocardiograma

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