Segmentação Automática de Áudios na Entrevista de Pacientes para o Teste de Alzheimer - Amaral, Gustavo; Dopke, Luan; Aires, João Paulo; Lira, Juliana Onofre de; Hubner, Lilian Cristine; Griebler, Dalvan (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
A análise automática de áudios de pacientes tem-se mostrado promissora na detecção de condições neurológicas. Entretanto, a segmentação manual das falas entre entrevistador e entrevistado é um processo demorado e sujeito a erros. Este artigo propõe um pipeline automatizado para segmentar trechos de fala entre entrevistadores e entrevistados em entrevistas do teste Boston Diagnostic Aphasia Examination (BDAE) em português, combinando representações vetoriais e modelos de Aprendizado de Máquina supervisionados e não supervisionados. Nos experimentos, o modelo supervisionado XGBoost alcançou 0,8861 de acurácia, enquanto o modelo não supervisionado K-Means obteve 0,8458.