基于非线性动力学和GMM的病态嗓音识别与研究

摘要：

本文采用非线性动力学的分析方法,定量分析并提取了正常与病态嗓音的5维非线性特征:Hurst参数、香农熵、计盒维数、Kolmogorov熵和关联维数；使用来源于临床病例的151例数据,选用高斯混合模型GMM (gaussian mixture model)的模式识别方法,来评估基于非线性动力学分析方法所提取的特征参数的有效性.实验结果表明,非线性动力学的分析方法能够弥补传统分析方法的不足,较好分析正常与病态嗓音,取得96.05％的较好识别率.

关键词：非线性动力学、GMM、混沌理论、病态嗓音

所属期刊栏目：29

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：广西自然科学基金资助项目2010GXNSFA013128

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5-8