毕业设计（论文）-基于lpcc的病理嗓音细分识别研究

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1、苏州大学本科生毕业设计（论文）基于LPCC的病理嗓音细分识别研究中文摘要语音识别技术是新世纪一门十分热门的技术，涉及多个领域，在社会生活中具有举足轻重的意义,而语音信号特征参数又是语音识别领域的重中之重，选取良好的特征参数有助于提高语音识别率。在自动检测正常嗓音和病理嗓音时，关键是如何选出有效的特征参数、如何选择合适的识别模型使得对正常嗓音和病理嗓音进行识别得到最好的识别率。为了能实时、便利地检测正常嗓音和病理嗓音，本课题采用了线性预测倒谱系数（LPCC）声学特征参数，并利用MATLABR2009b和Weka3.7

2、进行参数的提取与数据比较，在利用Weka3.7中的7种方法分类、40种算法后，经过比较发现SimpleLogistic的相对准确率为50%;SMO的相对准确率为50%;ClassificationViaRegression的相对准确率为55.5556%。故采用ClassificationViaRegression的准确率更高，对语音识别研究更有效。关键词：病理嗓音;LPCC参数提取;Weka3.7I苏州大学本科生毕业设计（论文）BasedonLPCCpathologicalvoicesegmentsofresear

3、chanditparameterextractionAbstractVoicerecognitiontechnologyisaverypopulartechnologyinthenewcentury,itinvolvesmanyareasofgreatsignificanceincludesociallife.Thecharacteristicparametersofthespeechsignalisafocusofthespeechrecognition,theselectgoodcharacteristicpa

4、rametershelptoimprovethespeechrecognitionrate.Automaticdetectionnormalvoiceandpathologyofvoice,thekeyishowtoelecteffectivecharacteristicparameters,howtochoosetheappropriaterecognitionmodelmakesnormalvoiceandpathologicalvoicerecognitiontogetthebestrecognitionra

5、te.Inordertobeabletofacilitatethedetectionofnormalvoiceandpathologicalvoiceusinglinearpredictivecepstralcoefficients（LPCC）Acousticcharacteristicparameters,andusingMATLABR2009bandWeka3.7parameterextractionandcomparisonofdata.ThenitcanfoundSimpleLogisticrelative

6、accuracyrateof50%;fortheSMOrelativeaccuracyrateof50%;ClassificationViaRegressionrelativeaccuracyrateof55.5556percentafterbycomparison.Therefore,theaccuraterateofClassificationViaRegressionhigher,it'sforspeechrecognitionresearchmoreeffective.Keywords:pathologic

7、alvoice;LPCCparameters;Weka3.7苏州大学本科生毕业设计（论文）目录中文摘要.......................................................................................IAbstract...................................................................................................II第一章研究概述.....

8、................................................................................11.1研究背景及意义........................................................................11.2国内外研究现状......