Objective: TheAim of this study is compare the frequency and perturbation parameters of 8 different sound analysis systems.Material andMethods: One hundred thirty two patients referred to our voice clinic and 36 healthy volunteers between January 2011 to December 2011, were enrolled. The archived long (2 seconds) [a] vowels were analyzed byMDVP, DrSpeech, Praat, LingWAVES, VoxMetria, TF32, ChaosAnalyzer and SpeechTool programs. Eight analysis programs used and total 58 parameters were measured. Correlation between the values and parameters were calculated. Result: The fundamental frequency (F0) measured by the analyzes of the sound recordings of the study and control groups in different programs showed a very strong correlation between MDVP and Praat and Dr Speech programs (r>0.93), There were very good correlation (r>0.79) observed in theMDVP, Praat, VoxMetria and LingWAVES in the comparison of frequency perturbation parameters and very good correlation (r>83) was observed amplitude parameters betweenMDVP and Praat, TF32 and VoxMetria programs. Chaotic analysis parameters and other parameters did not harmony because neither aphonic nor distorted voices were included. Conclusion: Different hardware and software used for voice recording analysis is important factor for different results. Using standard hardware and software for voice recording have prevented inconvenience recording of voice. However the differences between programs have come forward. The high correlation relationship of the Praat program with the most commonly used voice analysis programs of analysis results in patient and control individuals was found to be advantageous over other programs in that the program was free and had a scripting language.

Amaç: Bu çalışmada sekiz farklı ses sistemi kullanılarak frekans ve perturbation paremetrelerini ölçmek ve programları karşılaştırmak amaçlanmıştır. Gereç veYöntemler: Ses hastalıkları polikliniğimize Ocak 2011 ile Aralık 2011 tarihleri arasında başvuran 131 hasta ve 36 sağlıklı gönüllü çalışmamıza dahil edildi. Arşivde yer alan bu hastalara ait uzun [a] sesleri (2 ya da 3 s’lik); MDVP, Dr Speech Vocal Assesment, Praat, LingWAVES, Voxmetria, TF32, Chaos Data Analyzer ve Speech- Tool programları kullanılarak analizleri yapıldı. Ayrıca LingWAVES yazılımının Vospector modülü ve Dr Speech Vocal Assesment programlarından yararlanılarak algısal analizleri yapıldı. Çalışmada kullandığımız sekiz analiz programı ile toplam 58 aynı ve farklı gruplarda yer alan parametrelerin kendi aralarındaki korelasyon değerleri ölçüldü. Bulgular: Çalışma ve kontrol grubunun ses kayıtlarının 8 ayrı programda yapılan analizleri ile ölçülen temel frekans (F0) da MDVP ile Praat ve Dr Speech programları arasında çok güçlü korelasyon (r>0,93), Frekans pertürbation parametrelerinde WoxMetria, LingWAVES, MDVP ve Praat programları arasında çok iyi korelasyon (r>0,79),Amplitüd perturbation paremetrelerindeMDVP ile Praat, TF32 ve VoxMetria progrmları arasında çok iyi korelasyon (r>83) izlendi. Çalışmamızda afonik, ileri derecede bozuk sesleri dahil edilmediği için kaotik analiz parametreler ile diğer parametreler arasında çok iyi uyum sağlanmadı. Sonuç: Ses analizlerinde kayıt için kullanılan yazılım ve donanımın farklı olması ölçülen sonuçların farklı çıkmasında önemli bir etkendir. Standart bir donanım ve yazılım kullanılarak kaydedilen ses üzerinde ölçüm yaparak bu sakınca ortadan kaldırılmış, programlar arasındaki farklılık ön plana çıkarılmıştır. Praat programının hasta ve kontrol bireylerdeki analiz sonuçlarının en sık kullanılan ses analiz programları ile olan yüksek korelasyon ilişkisi, programının ücretsiz oluşu ve betik dile sahip olması diğer programlara göre avantaj olarak görülmüştür.