"Ver o corpo humano por dentro" sem a necessidade de intervenção cirurgica é objetivo que motivou a criação de diversos instrumentos como eletrocardiogramas, eletroencefalogramas, equipamentos de ressonância magnética e raio-X. Através daavaliação de imagens ou resultados numéricos, pode-se detectar patologias nos primeiros estágios, permitindo uma ação decisiva de especialistas médicos na cura destas. Especialistas da fala normalmente empregam instrumentos comovideolaringoscopia e videoestroboscopia para avaliar qualitativamente o comportamento da laringe e pregas vocais. Comprendendo que a voz transmite informações sobre alterações orgânicas ou funcionais nas estruturas de vocalização, este trabalhoapresenta um conjunto de medidas acústicas neste sinal que evidenciam alterações na periodicidade do movimento das cordas vocais e quantidade de ruído turbulento que atravessa a glote. A partir de avaliação estatística da capacidadedescriminatória destes índices acústicos e empregando-se redes neurais artificiais, define-se um método automático para identificação probabilística das patologias que afetam as estruturas da laringe.

"To see the inside of the human body" without the necessity of surgical intervention is the objective that motivates the conception of several instruments like electrocardiogram, electroencephalongram, magnetic resonance and X-ray equipments. Through the image analysis or numerical results, it is possible to identify pathologies, allowing a decisive action of physician specialists in cure of these. Voice specialists, normally, use instruments as videolaryngoscopy and videostroboscopy to assess the vocal folds and larynx comportment, qualitatively. Understanding that the voice transmits information upon functional or organic alterations in vocalization structures, this work presents a set of acoustic measurements, based on this signal, that evidences alterations on vocal folds movement periodicity and quantify of turbulent noise throught the glottis. From the statistic evaluation of discriminatory capacity of these acoustic indexes and using artificial neural networks, it defines an automatic method for the probabilistic identification of pathologies that affect the laryngeal structures.