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基于移动计算的病态声音识别

作　者: 闫峰
导　师: 李小俚；彭策
学　校: 燕山大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 移动计算病态声音支持矢量机基频
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 25次
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内容摘要

移动计算,由于它的普适性、快速性、实时性等优点,在医学临床上对于病态嗓音的治疗和诊断有重要的辅助作用。移动计算在病态嗓音的检测方面的应用,不仅可以时时提供病人的病情信息,而且对治疗和诊断提供有力的依据。本文研究的方法是基于手机这种移动设备,采用移动计算方法与信号处理手段对嗓音数据进行时频域的分析和多参数的模式识别分类,完成对嗓音疾病的早期诊断。课题使用的是美国麻省的眼、耳医院(Massachusetts Eyes and Ear Infirmary)发布的嗓音样本数据库。主要的研究工作是:在手机上实现嗓音音频文件的录制,并对录音文件的WAV头文件进行解析,使用自相关发提取基音周期,确定嗓音的第一参数“基频”,而后用支持向量机进行识别分类,这样就能够检测出病态嗓音和正常嗓音。结果显示:用声学参数对健康组和病态组的二分类正确的识别率达89.7%,这个结果不仅可以说明基频对病态嗓音检测的重要性,也更加坚定了将移动计算应用于病态嗓音检测的可行性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章移动计算技术与健康评价  9-16
  1.1 移动计算  9-11
  1.2 移动计算与健康评价  11-13
  1.3 基于移动计算平台的嗓音分析系统  13-14
  1.4 论文概况  14-16
第2章病态嗓音分析  16-27
  2.1 发声原理  16-21
    2.1.1 发音器官  16-18
    2.1.2 声音的数学建模  18-21
  2.2 病态声音分析  21-25
    2.2.1 病态声音分析价值  21-24
    2.2.2 病态声音分析现状  24-25
  2.3 病态嗓音数据库  25-26
  2.4 本章小结  26-27
第3章嗓音分析与特征提取方法  27-48
  3.1 引言  27
  3.2 嗓音分析的基本方法  27-36
  3.3 嗓音分析技术的数据特征提取  36-47
    3.3.1 参数F_0 的提取  36-38
    3.3.2 AR 模型参数提取  38-44
    3.3.3 小波熵的参数提取  44-47
  3.4 本章小结  47-48
第4章支持向量机的病态嗓音识别系统  48-59
  4.1 支持向量机  48-52
  4.2 支持向量机核函数的选取  52-54
  4.3 嗓音信息的最小二乘法SVM 识别  54-58
  4.4 本章小结  58-59
第5章移动计算病态嗓音识别系统设计  59-68
  5.1 移动计算设备的硬件配置  59-60
  5.2 移动计算设备的软件开发  60-62
  5.3 病态嗓音技术的程序移植  62-67
  5.4 本章小结  67-68
结论  68-70
参考文献  70-75
致谢  75-76
作者简介  76

基于移动计算的病态声音识别

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