【摘 要】
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提出了一种基于非线性特性来提取声带小结类病理嗓音的特征参数的识别方法。首先通过滤波分割的方法,分两个通道处理语音信号,低频部分采用符合人耳听觉特性的巴克滤波器组进行信号重构并提取语音特征,高频部分采用非线性动力学的最大李雅普诺夫指数来描述,最后整合为语音特征序列并进行语音识别。采用美国MEEI公司的病理嗓音数据库进行识别实验。实验结果表明,这种方法能够有效地提高病理嗓音的识别率,达到99.4%的识
【机 构】
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苏州大学物理科学与技术学院能源学院,苏州大学电子信息学院,
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提出了一种基于非线性特性来提取声带小结类病理嗓音的特征参数的识别方法。首先通过滤波分割的方法,分两个通道处理语音信号,低频部分采用符合人耳听觉特性的巴克滤波器组进行信号重构并提取语音特征,高频部分采用非线性动力学的最大李雅普诺夫指数来描述,最后整合为语音特征序列并进行语音识别。采用美国MEEI公司的病理嗓音数据库进行识别实验。实验结果表明,这种方法能够有效地提高病理嗓音的识别率,达到99.4%的识别率。
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