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基于非线性动力学和GMM的病态嗓音识别与研究

高俊芬 胡维平

广西师范大学学报(自然科学版)2011,Vol.29Issue(3):5-8,4.
广西师范大学学报(自然科学版)2011,Vol.29Issue(3):5-8,4.

基于非线性动力学和GMM的病态嗓音识别与研究

Recognition and Study of Pathological Voices Based on Nonlinear Dynamics Using GMM

高俊芬 1胡维平1

作者信息

  • 1. 广西师范大学电子工程学院,广西桂林541004
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摘要

Abstract

The method of nonlinear dynamics analysis is used to quantitatively analyze and extract the normal and pathological voice of the 5-dimensional nonlinear feature,Hurst parameter,Shannon entropy, box dimension,Kolmogorov entropy and correlation dimension. The data is from the clinical cases of 151 patients and the pattern recognition method of Gaussian mixture model is used to evaluate the validity of the parameters extracted by the method of nonlinear dynamics. Experimental results show that this method can compensate for the deficiency of traditional methods,and achieve a better recognition rate of 96.05%.

关键词

非线性动力学/GMM/混沌理论/病态嗓音

Key words

nonlinear dynamics/GMM/chaos theory/pathological voices

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

高俊芬,胡维平..基于非线性动力学和GMM的病态嗓音识别与研究[J].广西师范大学学报(自然科学版),2011,29(3):5-8,4.

基金项目

广西自然科学基金资助项目(2010GXNSFA013128) (2010GXNSFA013128)

广西师范大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSTPCD

1001-6600

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