【摘 要】
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为了提高声带类病理语音识别率,本文提出了一种采用经验模态分解法(Empiricial Mode Decomposition,EMD)识别声带息肉和声带囊肿的研究方法。首先采用经验模态分解法对正常语
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为了提高声带类病理语音识别率,本文提出了一种采用经验模态分解法(Empiricial Mode Decomposition,EMD)识别声带息肉和声带囊肿的研究方法。首先采用经验模态分解法对正常语音和声带息肉类、声带囊肿类病理语音进行分解,求取语音信号的固有模态函数(IMF),经过希尔伯特-黄变换(Hibletr-Huang)变化之后,提取边际谱和特征参数用于声带类病理语音的细分。实验研究表明,采用支持向量积(SVM)边际谱和参数识别声带息肉、声带囊肿、正常语音,识别率高达90.96%。
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