Abstract-Consonant (på kinesiska) erkännande hade viktig klinisk signifikans i bedömningen av dysartri, medan konsonanterna var så kort och instabil att igenkänningsresultaten av traditionella metoder var ineffektiva. Den algoritm som beskrivs i detta papper extraherade en ny funktion (DWTMFC-CT) av konsonanterna som använder wavelet transformation, och skillnaden av liknande konsonanter kan beskrivas mer exakt av funktionen. Därefter algoritmklassade konsonanter med hjälp av multi-klass fuzzy stöd vektor maskiner (FSVM). För att minska den beräkning komplexitet som orsakas av att använda standard fuzzy stöd vektor maskiner för multi-klass klassificering, föreslog detta papper en algoritm baserad på två steg. Experimentella resultat visade att den föreslagna algoritmen kunde få bättre klassificeringsresultat samtidigt som träningstiden minskade kraftigt.
För att minska den beräkning komplexitet som orsakas av att använda standard fuzzy stöd vektor maskiner för multi-klass klassificering, detta papper föreslog en algoritm baserad på två steg REF.
Consonant recognition of dysarthria Based on Wavelet Transform and Fuzzy Support Vector Machines
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}