【摘 要】
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为分析病理人群与正常人群的发音差异性,提出一种结合语音融合特征和随机森林的语音识别方法来进行正常语音与构音障碍语音的分类识别,从而为医学诊断和治疗提供科学和客观的
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为分析病理人群与正常人群的发音差异性,提出一种结合语音融合特征和随机森林的语音识别方法来进行正常语音与构音障碍语音的分类识别,从而为医学诊断和治疗提供科学和客观的依据.首先,使用多伦多大学开发的病理语音数据库,提取出语音的五种韵律特征以及梅尔频率倒谱系数,再计算其统计特征,构成融合特征,最后结合随机森林算法进行分类识别.结果显示,相比于单一类型特征,提出的融合特征在识别性能上有着显著优化作用,与随机森林分类器结合后,对于男性声音的分类准确率达到99.21%,对于女性声音的分类准确率达到98.97%,综合分
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