Cry Signal Analysis to Distinguish Deaf Infants fromNormal Ones
محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی آکوستیک و ارتعاشات
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 821
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISAV03_200
تاریخ نمایه سازی: 29 تیر 1393
چکیده مقاله:
Crying is one of the most noticeable behaviors of infancy. Infant cry signals can be used toidentify physical or psychological status of an infant. Recently, acoustic analysis of infant crysignal has shown promising results and it has been proven to be an excellent tool to investigatethe pathological status of an infant. This paper evaluates different conditions made byMel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs). In feature extraction step of infant cry recognitionwe examined the number of MFC coefficients and first and second derivatives effectson the classification result. For classifying normal and deaf cry signals a Support Vector Machine(SVM) is employed as the classifier. As dimension reduction we computed average ofMFCCs on frames other than silence ones. We developed two methods and compared them.We could achieve the best classification accuracy of 98.52% in method I by 7 MFCC withdelta MFCC which makes a feature vector with 14 elements and 95.54% in method II by 9 MFCC with delta MFCC which makes a feature vector with 18 elements
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Masoud Farahee
Department of Engineering, Shahed University
Mansou Vali
Faculty of Electrical and Computer Engineering, K. N. Toosi University of Technology
Mahmoud Mansouri Jam
Department of Engineering, Shahed University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :