Using patient's speech signal for vocal ford disorders detection based on lifting scheme
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 354
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
KBEI02_289
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
چکیده مقاله:
Regarding to the impress of speech in community relations establishment and the effect of the larynx in speech, correct and timely diagnosis of diseases of vocal cords have particular importance. Since the Conventional methods for diagnosis of vocal cords are usually slow, expensive and annoying, so the purpose of this paper is to analysis and classify of vocal fold disorders with the help of audio signal processing vowel /a/. This non-invasive method is cheaper, fast and repeatable. The database used for this work was developed by Massachusetts Eye and Ear Infirmary (MEEI) voice and speech. Although common wavelet features have acceptable performance, but expected that design optimization features of adaptive wavelet based on lifting method lead to improve results. To design the adaptive wavelet transform, the parameters of lifting scheme generating biorthogonal wavelet are initially applied and then they are optimized through genetic algorithm and classification performance of support vector machine. The result separation of normal and pathological signals provides an accuracy of 98.30%. Also, the result of two-class separation based on lifting scheme indicative the advantage of this suggested method with other wavelets.
کلیدواژه ها:
Dual and primal lifting step ، Lifting Sheme ، Genetic Algorithm ، Support Vector Machine ، Wavelet Transform
نویسندگان
Porya Salehi
Faculty of Electrical Engineering Islamic Azad University of Shiraz Branch Shiraz, Fars, Iran
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 :