小波域能量谱和非线性降维的病理嗓音识别

发布时间：2018-09-02 06:30

【摘要】：提出了一种病理嗓音小波域建模分析方法并对病理嗓音进行识别。首先对病理嗓音进行多尺度连续小波变换时频分析,然后对沿尺度轴方向的能量谱进行高斯混合建模,采用最大似然估计方法求解得到模型统计学参数作为特征参数,并且使用改进的动态加权局部线性嵌入方法对特征参数进行非线性降维处理。实验结果表明,小波域能量谱特征经过非线性降维后对病理嗓音的识别率达到97.45%,改进的动态加权局部线性嵌入方法降维效果优于主成分分析和局部线性嵌入方法。
[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.
【作者单位】： 苏州大学物理与光电·能源学部;
【基金】：国家自然科学基金(No.61271359)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：2218543