【摘 要】
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文章采用多频带非线性技术,提出了一种病理嗓音识别特征的提取方法。首先采用符合人耳听觉特性的Bark子波滤波器组对语音信号进行滤波,并进行离散余弦变换提取特征,随后再提
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61271359),江苏省研究生教育教学改革课题(No.JGLX19-141),江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(No.201810285086X).
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文章采用多频带非线性技术,提出了一种病理嗓音识别特征的提取方法。首先采用符合人耳听觉特性的Bark子波滤波器组对语音信号进行滤波,并进行离散余弦变换提取特征,随后再提取各通道内的最大李雅普诺夫指数特征。将特征参数融合成多频带非线性参数后,采用美国MEEI病理嗓音数据库进行识别实验,并选用逻辑回归、多层感知器、支持向量机、随机森林及K最邻近分类器5种典型机器学习方法进行识别。实验结果表明,文中所提出的特征平均识别率达97%,相比梅尔频率倒谱系数、Bark频率倒谱系数、最大李雅普诺夫指数,分别有4%、4%、1
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