基于SVM的病理嗓音障碍严重等级的评估和分类

• 作者: 刘珊珊
• 来源期刊: 仪表技术
• 学科: 工学
• 关键词: 病理嗓音 自动检测 客观评估 GRBAS SVM
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 41-43,47
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.34
• 语种: 中文

摘要

对病理嗓音的评估,目前应用最为广泛的是依靠医生主观评判的嗓音听感知评估.但是由于在评估的过程中受评委主观因素等的影响,使得这种方法缺乏客观性和稳定性.嗓音参数的客观评估为病理嗓音的检测和评估提供了非常好的方法.与目前的正常-病理嗓音的二分类相比,主要在主观评估方法GRBAS的基础上,通过对嗓音障碍患者嗓音参数的提取、选择和优化,构建分类模型,实现对病理嗓音患者四级严重程度的自动分类.提取的65维嗓音参数中除了使用传统描述语音特征的参数,还引入了非线性参数(DFA、RPDE)以及在VFER和GNE的基础上采用的反映嗓音能量分布的参数.并使用基于RBF核函数的SVM分类器分别对两种不同的降维方法得出的结果进行建模并比较,结果表明分类结果的整体准确率最高可达到67％左右.

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1	刘珊珊		1	0	0.0	0.0