本文選題：病理嗓音識(shí)別 + 小波leaders多重分形　； 參考：《蘇州大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著社會(huì)的發(fā)展,人們之間的交往日益頻繁,語(yǔ)言是人與人交流的重要橋梁,但是嗓音疾病導(dǎo)致嗓音嘶啞、無(wú)力等,嚴(yán)重影響了人們的生活質(zhì)量和社會(huì)交流。采用聲學(xué)分析技術(shù)對(duì)病理嗓音信號(hào)進(jìn)行研究和分析,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)嗓音質(zhì)量的客觀評(píng)估,對(duì)喉部疾病的診斷和治療具有重要意義。小波變換能在不同尺度對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,多重分形譜能夠精細(xì)刻畫信號(hào)局部尺度行為,同時(shí)小波變換是一種時(shí)頻分析方法,能有效反映嗓音在時(shí)間 尺度平面能量分布,因此本文主要研究了嗓音小波域多重分形譜參數(shù)和能量譜參數(shù)識(shí)別病理嗓音。針對(duì)單一分形維數(shù)在描述嗓音非線性方面的不足,引入分形和小波結(jié)合的小波leaders多重分形譜,并采用Chhabza算法求解小波leaders多重分形譜,通過(guò)非參數(shù)bootstrap統(tǒng)計(jì)估計(jì)參數(shù)置信區(qū)間。小波leaders多重分形譜能夠表征嗓音信號(hào)的局部奇異性統(tǒng)計(jì)分布情況,其參數(shù)在正常嗓音和病理嗓音間具有較大差異,病理嗓音譜寬較小,正常嗓音譜寬較大,正常嗓音多重分形特征更加明顯,小波leaders多重分形譜參數(shù)對(duì)病理嗓音的平均識(shí)別率為90.66%。傳統(tǒng)聲學(xué)參數(shù)無(wú)法很好的表征信號(hào)非平穩(wěn)特性,本文對(duì)嗓音在小波域進(jìn)行時(shí)頻分析,提出一種小波域能量譜參數(shù)GCWT,對(duì)病理嗓音進(jìn)行識(shí)別。對(duì)沿尺度軸方向的能量譜進(jìn)行多維高斯混合建模,并且將模型參數(shù)作為嗓音特征參數(shù)GCWT進(jìn)行病理嗓音識(shí)別,相對(duì)于傳統(tǒng)參數(shù),參數(shù)GCWT對(duì)病理嗓音具有比較好的識(shí)別效果,平均識(shí)別率為92.99%。由于參數(shù)GCWT維數(shù)較高,采用主成分分析和局部線性嵌入對(duì)特征參數(shù)GCWT進(jìn)行降維處理,并且提出了動(dòng)態(tài)加權(quán)局部線性嵌入DWLLE降維方法,弱化稀疏采樣對(duì)降維的影響,有效保留了參數(shù)高維空間的幾何特性,降低了參數(shù)冗余,降維后的參數(shù)對(duì)病理嗓音的識(shí)別率最高達(dá)97.45%。
[Abstract]:With the development of society, communication between people is becoming more and more frequent. Language is an important bridge between people, but voice diseases lead to hoarseness and powerlessness, which seriously affect people's quality of life and social communication. Using acoustic analysis technology to study and analyze pathological voice signals can realize the objective evaluation of voice quality and has important significance for the diagnosis and treatment of laryngeal diseases. Wavelet transform can analyze the signal at different scales, multifractal spectrum can describe the local scale behavior of the signal in detail, and wavelet transform is a time-frequency analysis method, which can effectively reflect the energy distribution of voice in time scale plane. In this paper, the multifractal and energy spectrum parameters of voice wavelet domain are studied to identify the pathological voice. Aiming at the shortage of single fractal dimension in describing voice nonlinearity, wavelet leaders multifractal spectrum combined with fractal and wavelet is introduced, and wavelet leaders multifractal spectrum is solved by Chhabza algorithm. Parameter confidence interval is estimated by nonparametric bootstrap statistics. Wavelet leaders multifractal spectrum can characterize the statistical distribution of local singularity of voice signal. The parameters of wavelet leaders multifractal spectrum are different between normal voice and pathological voice, the spectrum width of pathological voice is smaller, and the spectrum width of normal voice is larger. The multifractal feature of normal voice is more obvious, and the average recognition rate of wavelet leaders multifractal spectrum parameters for pathological voice is 90.66. The traditional acoustic parameters can not well characterize the non-stationary characteristics of the signal. In this paper, the time-frequency analysis of the voice in the wavelet domain is carried out, and a wavelet domain energy spectrum parameter GCWTis is proposed to identify the pathological voice. The multi-dimensional Gao Si hybrid modeling of energy spectrum along the scale axis is carried out, and the model parameters are used as the voice characteristic parameters to identify the pathological voice. Compared with the traditional parameters, the parameter Gao Si has a better recognition effect on the pathological voice. The average recognition rate was 92.99%. Due to the high dimension of parameter GCWT, the dimensionality reduction of characteristic parameter GCWT is performed by principal component analysis and local linear embedding, and a dynamic weighted locally linear embedding DWLLE method is proposed to reduce the dimension, which weakens the effect of sparse sampling on dimensionality reduction. The geometric characteristics of the high-dimensional space are effectively preserved and the redundancy of the parameters is reduced. The recognition rate of the parameters after dimensionality reduction is 97.45%.
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R767.92

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本文編號(hào)：2054849