小波能量谱与非线性降维提升病理嗓音识别精度至97.45%

本文研究主要关注"小波域能量谱和非线性降维在病理嗓音识别中的应用"。作者常静雅、张晓俊、顾玲玲、袁悦、顾济华和陶智在《计算机工程与应用》杂志2017年第53卷第2期上发表了一篇论文，探讨了利用小波分析技术对病理嗓音进行特征提取和识别的方法。 首先，研究者采用了多尺度连续小波变换技术，将病理嗓音信号分解到时频域，以便于更深入地理解其复杂的频率特性。这一步骤有助于揭示声音中的关键模式和异常特征，对于病理嗓音诊断至关重要。 接着，他们针对小波变换后的能量谱，提出了高斯混合模型（GMM）来描述不同尺度下的能量分布情况。GMM是一种常用的概率模型，通过假设数据点由多个高斯分布混合而成，可以捕捉数据的复杂结构。通过最大似然估计方法，他们估计出了模型的统计参数，这些参数被用作后续识别过程中的特征参数。 非线性降维是提升识别性能的关键环节。文章中提到的改进动态加权局部线性嵌入（IWLLM）方法在此处发挥了重要作用。相比于传统的主成分分析（PCA）和局部线性嵌入（LLE），这种方法考虑了数据点之间的局部依赖关系，并动态调整权重，从而在保持数据局部结构的同时，减少了特征维度，提高了识别效率。经过非线性降维处理后，特征参数被有效地压缩，降低了计算复杂度，同时保留了对病理嗓音分类的敏感性。 实验结果显示，采用这种方法，病理嗓音的识别率达到了97.45%，这表明该小波域能量谱特征和非线性降维策略在病理嗓音识别任务中具有显著优势。这对于实际的嗓音疾病诊断系统具有很高的实用价值，特别是在远程医疗或在线监测等场景中，能够实现高效准确的嗓音异常检测。 这篇论文深入探索了小波分析与非线性降维技术在病理嗓音识别中的融合应用，为声学信号处理领域的相关研究提供了新的思路和有效的解决方案。