2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著社會(huì)不斷進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及隨之而來的生活改善和節(jié)奏加速,人們的語言交流活動(dòng)日益頻繁,常見嗓音疾病的發(fā)生率呈明顯上升趨勢(shì)。在嗓音醫(yī)學(xué)這門新興的??漆t(yī)學(xué)領(lǐng)域中,基于嗓音聲學(xué)評(píng)估方法并利用信號(hào)處理手段去識(shí)別病態(tài)嗓音的研究已逐漸成為一個(gè)多學(xué)科交叉領(lǐng)域的前沿?zé)狳c(diǎn)。 病態(tài)嗓音識(shí)別包括嗓音信號(hào)特征提取和嗓音樣本分類識(shí)別兩部分。本文分別利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,ANN)和支持向量機(jī)(SupportVe

2、ctorMachine,SVM)分類器,使用了美國麻省眼耳科醫(yī)院(MassachusettsEyeandEarInfirmary)語音嗓音實(shí)驗(yàn)室公開數(shù)據(jù)庫中177例混合型常見病嗓音樣本和39例正常嗓音樣本數(shù)據(jù),進(jìn)行了模式分類識(shí)別算法研究。本文分別設(shè)計(jì)了兩種分類器的算法實(shí)驗(yàn),分析了其嗓音樣本分類識(shí)別的可行性。ANN算法實(shí)驗(yàn)中,針對(duì)隱含層數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)以及訓(xùn)練函數(shù)類型等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的選取,進(jìn)行了討論和分析;SVM算法實(shí)驗(yàn)中,針對(duì)核函數(shù)的類

3、型選擇及其參數(shù)的優(yōu)化,也做了相應(yīng)的討論和分析;最后比較了兩種分類器受樣本的影響程度和識(shí)別率的穩(wěn)定性。 本文研究結(jié)果表明,ANN和SVM兩種分類器均適用于病態(tài)嗓音樣本的模式分類,并都能獲得較高的正確識(shí)別率。但ANN的網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)和結(jié)構(gòu)參數(shù)選取往往需要較多的訓(xùn)練與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)才得以達(dá)到最優(yōu)效果;另外與SVM相比,ANN對(duì)訓(xùn)練樣本更為敏感且穩(wěn)定性略差(方差0.02);因此,ANN主要適用于信號(hào)離線處理研究。而本文通過網(wǎng)格枚舉法得到SVM訓(xùn)

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