融合MPEG-7和声门特征的病理嗓音识别方法研究

本文提出了一种融合多媒体内容描述接口(MPEG-7)和声门特征的病理嗓音识别方法，以更细致地表征病理嗓音与健康嗓音之间的差异度，提高病理嗓音识别率。首先将声门特征与MPEG-7特征进行融合，随后通过贝叶斯网络、BP神经网络、逻辑回归、支持向量机、局部加权线性回归五种机器学习方法进行识别实验。采用DSP芯片TMS320VC5509A为核心实现该方案。采用MEEI数据库中的正常嗓音和病理嗓音进行十折交叉验证实验，实验结果表明，MFCC、LPCC和MPEG-7融合声门特征的平均识别率分别比融合前分别提高了2.87%、1.78%和0.6%。其中，融合MPEG-7和声门特征在支持向量机方法下性能最优，能达到100%的识别率。