基于非线性动力学和高斯混合模型/支持向量机的病态嗓音识别与研究

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传统的病态嗓音的识别研究中,通常采用线性分析技术分析嗓音的特性,将嗓音产生过程用一个经典的线性模型来近似,然而,这样却忽略了嗓音产生过程中的非线性特性。本文基于非线性动力学的分析方法,定量分析并提取了嗓音的7维非线性特征——Hurst参数、时间延迟、第二阶Rényi熵、香农熵、关联维、Kolmogorov熵(K熵)、最大Lyapunov指数。实验结果表明,非线性动力学的方法能够弥补传统分析方法的不足,较好分析正常与病态嗓音;应用高斯混合模型(GMM)和支持向量机(SVM)的模式识别方法,分别对测试集39例正常嗓音和36例病态嗓音进行识别,均得到较好的识别率,分别为97.22%和97.30%。 In the traditional study of pathological voice recognition, the linear analysis technique is usually used to analyze the characteristics of the voice, and the voice generation process is approximated by a classical linear model. However, this neglects the non-linear characteristics of voice production. Based on the nonlinear dynamics analysis method, the 7-dimensional non-linear features of speech such as Hurst parameter, time delay, second order Rényi entropy, Shannon entropy, correlation dimension and Kolmogorov entropy are quantitatively analyzed and extracted. Lyapunov index. The experimental results show that the nonlinear dynamics method can make up for the deficiencies of the traditional analysis methods and analyze the normal and pathological voice well. Pattern recognition methods using Gaussian Mixture Model (GMM) and Support Vector Machine (SVM) Cases of normal voice and 36 cases of sick voice recognition, were better recognition rate, respectively 97.22% and 97.30%.
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