ABSTRACT Automatiska system för att upptäcka och klassificera röstsjukdomar bidrar effektivt till bedömningen av röststörningar, vilket möjliggör tidig upptäckt av röstpatologier och diagnos av vilken typ av patologi patienterna lider av. Detta papper koncentrerar sig på att utveckla en exakt och robust funktion extraktion för att upptäcka och klassificera röst patologi genom att undersöka olika frekvensband med hjälp av autokorrelering och entropi. Vi extraherade maximala toppvärden och deras motsvarande lagvärden från varje ram av en röstsignal genom att använda autokorrelering som funktioner för att upptäcka och klassificera patologiska prover. Vi extraherade också entropin för varje ram av röstsignalen efter att vi normaliserat dess värden för att användas som funktioner. Dessa egenskaper undersöktes i olika frekvensband för att bedöma varje bands bidrag till detektions- och klassificeringsprocesserna. Olika prover av den ihållande vokalen /a / för både normala och patologiska röster extraherades från tre olika databaser på engelska, tyska och arabiska. En stödvektormaskin användes som klassificeringsmaskin. Vi utförde också u-tester för att undersöka om det finns en signifikant skillnad mellan medlen för de normala och patologiska proverna. De bäst uppnådda noggrannheterna i både detektion och klassificering varierade beroende på det använda bandet, metoden och databasen. De mest bidragande banden i både detektion och klassificering var mellan 1000 och 8000 Hz. Den högsta erhållna noggrannheten vid upptäckt var 99,69 %, 92,79 % och 99,79 % för Massachusetts ögon- och öronbrist (MEEI), Saarbrückens röstdatabas (SVD) respektive arabisk databas för röstpatologi (AVPD). De högsta säkerheterna för klassificeringen var dock 99,54 %, 99,53 % och 96,02 % för MEI, SVD och AVPD, motsvarande med hjälp av den kombinerade funktionen. INDEX TERMS Röstpatologidetektering och klassificering, frekvensundersökning, Arabisk röstpatologidatabas (AVPD), Saarbrücken röstdatabas (SVD), Massachusetts öga och öronbrist (MEEI).
Till exempel Al-Nasheri et al. I sitt arbete inriktade sig REF på att utveckla funktionsextraktion för att upptäcka och klassificera röstpatologier genom att undersöka olika frekvensband med hjälp av autokorrelering och entropi.
Voice Pathology Detection and Classification Using Auto-Correlation and Entropy Features in Different Frequency Regions
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}