1. Repositório Institucional da UFMG
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  3. Dissertações e Teses
  4. Pós-Graduação em Neurociências
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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/33969
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dc.contributor.advisor1Hani Camille Yehiapt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785031D7&tokenCaptchar=03AGdBq258lpeEFe_grlB4ra2dXlJBq6Xb3Tt17IjDVGjEtpT9N9-Q1IV_wRQXleb_BW8OrlgzG0Qp05X_qBy0el3U4cd2L9gSOIl4aBGGNYcBxUAZ7H7xxo31sDtBYv_57sVVSMmZOi81kGRX1BzSlLFocmQITkwVVVG2C3D2TlyNHi2p5namyfFTrvZvlIrC_YkNsvprOHlJ-HA2HvvIyyhaJj5qw1moIBbsgBdfdxZvMvLmP7LghTv5kUW5pS6Lv7GNmkclbnOAXZlikFvG7kEJnyKenTFkPuTzqR0s5OV5gd0lBTAwuGH7I5SO4dAklPHkbvuclqsVT8nZS2nA9opJ12HtbqVFSvp2qUuJE-nWygATCtGq-r9G-cMXJQh3lHOgxcwrtIUaNXoug9tbdOaf5hQlpgXyQVJoVW9qoQ-oNl0tVboVm104psZp__l3Lwnd2UBCFW9Zlk8smFyu3xkDkd6occu3BApt_BR
dc.contributor.advisor-co1Maurílio Nunes Vieirapt_BR
dc.contributor.referee1Maria Mendes Cantonipt_BR
dc.contributor.referee2Carmen Elvira Flores Mendoza Pradopt_BR
dc.contributor.referee3Emi Zuiki Muranopt_BR
dc.contributor.referee4Zuleica Antônia Camargopt_BR
dc.creatorCarla Aparecida de Vasconcelospt_BR
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4282439P6&tokenCaptchar=03AGdBq27RyWMyA0sro7VjNeZ5DP8X75ssdgRgYXXIjsCMkQ6lvZ1jfaDKLQ65eaSZeY7HKzkGZ7bM76rKLsxS3y50VpkRIx_H4vvlJOm9SZghJgRudS7gwu050b_g9bgIlCei-1jPpvVs7R19IXAfqbEpVV4K3GQQu9MH3-14A8pcAem8JxW1NtB2lZxZVyH_H70FBN0Iw4gowSZSKz9bKZWS0q447EW9tUukhfFZirpMrtlwH07H97AvoVOVNevfPEXD_3WnZbEUtpVXGJ8F_PB8zlzEbuY95PhjNin96bxVL76QEkQX2Q2r-aZUAXuYpw3orBsBhU-L9V_R2MVhxBEsaXHgRqOy-EvdJGxbpxSjwHJTKDTAm0RmyfAIQNpL18wChv8F-WHrT3me8O07N6M8cl6zKlsrdCi5KJDKmlFlywJGJLhZhIocD195RBrauqrI4FRxs9wKIle9IgM3yiDU_8TmQbpMPwpt_BR
dc.date.accessioned2020-08-12T14:45:34Z-
dc.date.available2020-08-12T14:45:34Z-
dc.date.issued2019-12-05-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/33969-
dc.description.abstractCentral human fatigue and sleepiness have aroused interest in aviation area worldwide. This is due to the number of accidents and the expressive involvement of human factors among the causes. In Brazil, according to CENIPA (Center for Research and Prevention of Aeronautical Accidents), the rate is 1 accident every 2 days and 90% are caused by human factors. According to NASA (National Aeronautics and Space Administration), fatigue/sleepiness would contribute to approximately 20% of air crashes in the world. But despite the risks that fatigue and sleepiness add to the safety, only 19 Brazilian aeronautical occurrences presented them as contributing factors. This is due to the absence of a methodology for detecting these signals/symptoms. In this sense, the objective of this study was to develop a method for detecting aviators human fatigue and sleepiness based on acoustic correlates of voice, speech and language. To this end, this research was subdivided into 5 substudies. In the first, speech samples from pilots complaining/suspected of fatigue/sleepiness were compared to a control group. The results were also compared to the Fatigue Avoidance Scheduling Tool (FAST). From the second to the fourth, the researchers analyzed 3 real cases of accident, with evidence of fatigue/sleepiness as contributing factors in 2 of these, and speech samples of pilots recorded before the accident were compared with those recorded during the crash. In the fifth, the aviators were screened through four fatigue/sleepiness scales (Karolinska Sleepiness Scale - KSS; Epworth Sleepiness Scale - ESS, Samn-Perelli Fatigue Scale - SPFS and Yoshitake Fatigue Scale - YFS) and speech evaluation was performed in two situations: on a day off when they were not complaining about sleepiness/fatigue and during a working day in which they were fatigued/sleepy. The data from the scales were statistically analyzed using the Friedman test (KSS and SPFS) and Wilcoxon test (ESS and YFS). It was observed that fatigue and sleepiness increased on the working day. For speech analysis, the paired GLM (General Linear Model) was used. Nine variables were extracted from speech: elocution rate, mean pause duration, total pause rate, fluent pause rate, disfluent pause rate, disfluent silent pause rate, disfluent filled pause rate, articulation rate and total silent pause rate. The first seven showed significant variation over time, when participants showed increased fatigue and sleepiness indexes. In addition, PCA (Principal Component Analysis) was applied to reduce the extracted variables to four. It was also found that it is possible to use Linear Discriminant Analysis (LDA) to group individuals and classify new cases (with or without fatigue and sleepiness) based on a database built for this purpose. There was quantitative and qualitative variation of voice, speech and language in the 2 out of the 3 cases where the accident occurred in the presence of signals of fatigue/sleepiness. In the first substudy, statistical and qualitative variations were also observed between the control group and the group with complaints. Through these studies, we found that the acoustic and perceptive parameters of voice, speech and language analyzed here are sufficiently robust to detect central fatigue and sleepiness.pt_BR
dc.description.resumoA fadiga central e a sonolência têm despertado interesse na área da aviação mundialmente. Isso é devido ao número de acidentes e ao expressivo envolvimento dos fatores humanos entre as causas. No Brasil, de acordo com o CENIPA (Centro de Investigação e Prevenção de Acidentes Aeronáuticos), a taxa é de 1 acidente a cada 2 dias sendo 90% causados por fatores humanos. Segundo a NASA (National Aeronautics and Space Administration), a fadiga/sonolência contribuiria para 20% dos acidentes aéreos no mundo. Mas, apesar dos riscos que a fadiga e a sonolência agregam à segurança aérea, apenas 19 ocorrências aeronáuticas brasileiras apresentaram-nas como fatores contribuintes. Isso se deve à ausência de uma metodologia de detecção desses sinais/sintomas. Nesse sentido, o objetivo deste estudo foi desenvolver métodos para detecção da fadiga e da sonolência em aviadores baseado nos correlatos acústicos de voz, fala e linguagem. Para tanto, esta pesquisa foi subdividida em 5 subestudos. No primeiro, foram comparadas amostras de fala de pilotos com queixa/suspeita de fadiga/sonolência a um grupo controle e os resultados foram comparados também ao FAST (Fatigue Avoidance Scheduling Tool). Do segundo ao quarto, os pesquisadores analisaram 3 casos reais de acidente sendo que havia indício de fadiga/sonolência como fatores contribuintes em 2 desses, tendo sido comparadas amostras da fala dos pilotos gravadas antes do acidente com as gravadas durante. No quinto, os aviadores foram triados por meio de 4 escalas de fadiga e sonolência (Karolinska Sleepiness Scale - KSS; Epworth Sleepiness Scale – ESS, Samn-Perelli Fatigue Scale – SPFS e Yoshitake Fatigue Scale – YFS) e foi realizada avaliação de fala em duas situações: em dia de folga no qual estavam sem queixa de sonolência/fadiga e ao longo de um dia de trabalho no qual estavam fatigados/sonolentos. Os dados das escalas foram analisados estatisticamente por meio do teste de Friedman (KSS e SPFS) e Wilcoxon (ESS e YFS) sendo que se verificou aumento da fadiga e da sonolência no dia de trabalho. Para a análise da fala/linguagem, utilizou-se o GLM (General Linear Model) pareado. Nove variáveis foram extraídas da fala/linguagem: taxa de elocução, duração média das pausas, taxa total de pausas, taxa de pausas fluentes, taxa de pausas disfluentes, taxa de pausas silenciosas disfluentes, taxa de pausas preenchidas disfluentes, taxa de articulação e taxa total de pausas silenciosas. As sete primeiras apresentaram variação significativa ao longo do tempo, à medida que os participantes apresentaram aumento nos índices de fadiga e sonolência. Além disso, aplicou-se PCA (Principal Component Analysis), e verificou-se a possibilidade de redução das variáveis extraídas para 4. Verificou-se também que é possível o uso da LDA (Linear Discriminant Analysis) para agrupar os indivíduos e classificar novos casos (com ou sem fadiga e sonolência) baseados em banco de dados construído para tal. Observou-se variação quantitativa e qualitativa de voz, fala e linguagem em 2 dos 3 estudos de caso em que o acidente ocorreu na presença de indícios de fadiga/sonolência. No primeiro subestudo, também se observou variação estatística e qualitativa entre o grupo controle e o grupo com queixa. Por meio desses estudos desenvolvidos, constatamos que os parâmetros acústicos e perceptivos de voz, fala e linguagem aqui analisados são suficientemente robustos para a detecção da fadiga central e da sonolência.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICB - INSTITUTO DE CIÊNCIAS BIOLOGICASpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Neurociênciaspt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectNeurociênciaspt_BR
dc.subjectFadigapt_BR
dc.subjectFadiga mentalpt_BR
dc.subjectSonolênciapt_BR
dc.subjectQualidade da vozpt_BR
dc.subjectAcústica da falapt_BR
dc.subjectMedida da produção da falapt_BR
dc.subjectMedicinapt_BR
dc.subjectFatiguept_BR
dc.subjectMental fatiguept_BR
dc.subjectSleepinesspt_BR
dc.subjectSpeech acousticspt_BR
dc.subjectSpeech production measurementpt_BR
dc.subject.otherNeurociênciaspt_BR
dc.subject.otherFadigapt_BR
dc.subject.otherFadiga mentalpt_BR
dc.subject.otherSonolênciapt_BR
dc.subject.otherQualidade da vozpt_BR
dc.subject.otherAcústica da falapt_BR
dc.subject.otherMedida da produção da falapt_BR
dc.subject.otherMedicina aeroespacialpt_BR
dc.titleFadiga e sonolência em aviadores: análise de variações da voz, fala e linguagempt_BR
dc.title.alternativeFatigue and sleepiness in aviators: analysis of voice, speech and language variationspt_BR
dc.typeTesept_BR
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