發(fā)布時(shí)間：2019-07-29 15:41

【摘要】：提出了一種嗓音多頻帶非線性分析的聲帶病變識(shí)別方法,以提高聲帶病變嗓音的識(shí)別率。首先采用Gammatone聽(tīng)覺(jué)濾波器組對(duì)嗓音信號(hào)進(jìn)行濾波,求取每個(gè)頻帶下的最大李雅普諾夫指數(shù);對(duì)映射到核空間的數(shù)據(jù)采用高斯最大似然度準(zhǔn)則優(yōu)化核函數(shù),然后采用優(yōu)化核主成分分析算法實(shí)現(xiàn)特征抽取。識(shí)別實(shí)驗(yàn)表明,多頻帶最大李雅普諾夫指數(shù)的識(shí)別率比傳統(tǒng)的MFCC和最大李雅普諾夫指數(shù)分別有6.52%和8.45%的提高,且采用優(yōu)化核主成分分析算法比傳統(tǒng)核主成分分析算法有更好的抽取效果.將多頻帶非線性分析和優(yōu)化核主成分分析算法結(jié)合,識(shí)別率提升至97.82%。
【圖文】：

1期周強(qiáng)等：嗓w多頻帶非線性分析的聲帶病變識(shí)別 113相空間相鄰軌道的T均指數(shù)發(fā)散率和平均h:數(shù)收斂 （2)以初始相點(diǎn)而）為基點(diǎn)，在點(diǎn)集中選取一個(gè)%I251,其中最大的h:數(shù)稱(chēng)為L(zhǎng)LE，可以定量地表示 與a:n最近的點(diǎn)A作為端點(diǎn)，構(gòu)成初始向姑，xa,x\非線性動(dòng)力系統(tǒng)在其相空間中的穩(wěn)定狀態(tài)，，如表1 間歐氏距離可記為L(zhǎng)(i0)。所示. （3)時(shí)問(wèn)步長(zhǎng)或演化時(shí)間k,初始向世沿軌線^1lle反應(yīng)相空_引r的特征 向前演化得到一新向量，其相應(yīng)點(diǎn)_'-J'端點(diǎn)間歐氏距 — — 離可記為MM,在相應(yīng)時(shí)段內(nèi)系統(tǒng)線度指數(shù)增長(zhǎng)率LLE 極足狀念A(yù)<0穩(wěn)定的不動(dòng)點(diǎn) ^匕為：！T(十，、 A—-In ⑷A=0 穩(wěn)定的極限環(huán) kL{t0)'A>() (4)如此繼續(xù)，直至所有相點(diǎn)，然后取各h:數(shù)增LLE的定義如T: 長(zhǎng)率的T?均值為最大Lyapunov指數(shù)估計(jì)值：、—r11|6叉⑴I/q\ 、11L(ti) ,r、、A—lim—In.r(3) A=—："“〉—In (o)“oo《5義0, Nm^kL{ti-i)2=1、'其中|<5X()|表示相空間中兩個(gè)軌道之間的初始距離， 嗓&信號(hào)通過(guò)Gammatone濾波器組后，分別對(duì)|^'X(/,)|表示t時(shí)刻后的距離.關(guān)LLE的計(jì)兌方法每個(gè)頻帶信號(hào)求取最大李雅普諾夫指數(shù)。圖1給川有很多，本文采用的是Wolf兌法_。 了聲帶水腫（左）和正常嗓音（右）MBLLE參數(shù)的提(1)對(duì)離散時(shí)間序列???,xN采用虛假取過(guò)程的實(shí)例。例舉兩嗓T呍詰

本文編號(hào)：2520601