【摘要】：提出了一種病理嗓音小波域建模分析方法并對病理嗓音進(jìn)行識別。首先對病理嗓音進(jìn)行多尺度連續(xù)小波變換時(shí)頻分析,然后對沿尺度軸方向的能量譜進(jìn)行高斯混合建模,采用最大似然估計(jì)方法求解得到模型統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)作為特征參數(shù),并且使用改進(jìn)的動態(tài)加權(quán)局部線性嵌入方法對特征參數(shù)進(jìn)行非線性降維處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,小波域能量譜特征經(jīng)過非線性降維后對病理嗓音的識別率達(dá)到97.45%,改進(jìn)的動態(tài)加權(quán)局部線性嵌入方法降維效果優(yōu)于主成分分析和局部線性嵌入方法。
[Abstract]:A method of modeling and analyzing the pathological voice in wavelet domain is proposed and the pathological voice is recognized. Firstly, the multiscale continuous wavelet transform time-frequency analysis is used to analyze the pathological voice, and then the energy spectrum along the scale axis is modeled by Gao Si, and the statistical parameters of the model are obtained by using the maximum likelihood estimation method. And the improved dynamic weighted local linear embedding method is used to deal with the nonlinear dimensionality reduction of the characteristic parameters. The experimental results show that the recognition rate of the wavelet domain energy spectrum is 97.45 after nonlinear dimension reduction. The improved dynamic weighted local linear embedding method is superior to principal component analysis and local linear embedding method.
【作者單位】： 蘇州大學(xué)物理與光電·能源學(xué)部;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61271359)
【分類號】：TN912.34

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本文編號：2218543