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申请/专利权人：山西农业大学
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合优化的病理嗓音多分类算法，基于MEEI数据库的嗓音信号，从时间域、频率域、基频扰动性、振幅扰动性、音质五个角度出发，通过计算五种声学特征描述符，达到了在降低嗓音信号声学特征描述符维度的同时，全方位获取嗓音信号多维度声学特性的目的，在一定程度上减少了辨别能力弱的声学特征描述符所带来的不必要的工作量；通过对五种声学特征描述符进行增广均衡处理，达到了保证病理嗓音信号声学特征描述符数据的平衡性，解决了现有病理嗓音信号声学特征描述符数据不均衡的问题；通过对增广均衡处理后的声学特征描述符数据进行融合处理，达到了提高嗓音疾病病因诊断器的性能。
主权项：1.一种基于多特征融合优化的病理嗓音多分类算法，其特征在于：包括有如下步骤：步骤一：基于MEEI数据库数据集，从嗓音信号的时间域、频率域、基频扰动性、振幅扰动性和音质五个方面出发，从而对应计算得出基频To、低频振幅调整频率Fatr、绝对频率扰动Jita、平滑振幅扰动商sAPQ、噪声谐波比NHR五种声学特征描述符；步骤二：对步骤一中得到的基频To、低频振幅调整频率Fatr、绝对频率扰动Jita、平滑振幅扰动商sAPQ、噪声谐波比NHR五种声学特征描述符进行增广均衡处理；步骤三：对步骤二进行增广均衡处理后的五种声学特征描述符进行多特征融合优化；步骤四：对步骤三进行多特征融合优化后的五种声学特征描述符基于随机森林分类器进行测试和验证，进而得出多特征融合优化在病理嗓音分类任务中的有效性和准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西农业大学 一种基于多特征融合优化的病理嗓音多分类算法
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