Title: | Система диагностирования патологии голосовых складок на основе акустического анализа голосового сигнала и метода опорных векторов |
Other Titles: | Diagnostic system of pathologies of vocal folds based on the acoustic analysis of the voice signal and support vector machine |
Authors: | Коледа, Е. О. |
Keywords: | материалы конференций;голосовые сигналы;акустический анализ;голосовые складки;Support vector machine;voice pathologies;acoustic signal;vocal folds |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | БГУИР |
Citation: | Коледа, Е. О. Система диагностирования патологии голосовых складок на основе акустического анализа голосового сигнала и метода опорных векторов / Коледа Е. О. // Компьютерные системы и сети : сборник статей 57-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 19-23 апреля 2021 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2021. – С. 6–10. |
Abstract: | В работе рассмотрена задача классификации патологии голосовых складок на основе акустического анализа голосового сигнала и метода опорных векторов с целью выявления патологии голосовых складок. В качестве признаков использовались мел частотные кепстральные коэффициенты, которые рассчитывались в ходе анализа и обработки голосового сигнала. Для тестирования метода использовалась база голосов, содержащая записи пациентов с дисфонией, парезами и людей с нормальным состоянием голосовых складок. В результате достигнута правильность около 94 процента. |
Alternative abstract: | The paper considers the problem of classification of the pathology of the vocal folds based on the acoustic analysis of the voice signal and support vector machine in order to identify the pathology of the vocal folds. The mel-frequency cepstral coefficients, which were calculated during the analysis and processing of the voice signal, were used as features. To test the method, we used a voice database containing recordings of patients with dysphonia, paresis, and people with normal vocal folds. In the result we have accuracy about 94 percents. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/44158 |
Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 57-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2021)
|