高俊芬

作品数：3被引量：5H指数：2
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供职机构：广西师范大学更多>>
发文主题：非线性动力学高斯混合模型支持向量机GMMSVM更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《广西师范大学学报（自然科学版）》《生物医学工程学杂志》更多>>
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病态嗓音的识别与研究
《计算机工程与应用》2013年第7期123-125,共3页陈承义 高俊芬 
广西自然科学基金(No.2010GXNSFA013128)
通过分析嗓音的发音机理,提取正常与病态嗓音的传统声学参数:基频、共振峰、Mel倒谱系数(MFCC),以及非线性特征参数:计盒维数与截距,作为病态嗓音识别的特征矢量集。应用高斯混合模型(GMM)对156例正常嗓音与146例病态嗓音进行建模与识...
关键词：高斯混合模型 病态嗓音 计盒维数 截距 
基于非线性动力学和高斯混合模型/支持向量机的病态嗓音识别与研究被引量：4
《生物医学工程学杂志》2012年第4期750-753,759,共5页高俊芬 胡维平 
广西自然科学基金资助项目(2010GXNSFA013128);广西高校重点实验室项目资助
传统的病态嗓音的识别研究中,通常采用线性分析技术分析嗓音的特性,将嗓音产生过程用一个经典的线性模型来近似,然而,这样却忽略了嗓音产生过程中的非线性特性。本文基于非线性动力学的分析方法,定量分析并提取了嗓音的7维非线性特征—...
关键词：非线性动力学 高斯混合模型 支持向量机 混沌理论 病态嗓音 
基于非线性动力学和GMM的病态嗓音识别与研究被引量：2
《广西师范大学学报（自然科学版）》2011年第3期5-8,共4页高俊芬 胡维平 
广西自然科学基金资助项目(2010GXNSFA013128)
本文采用非线性动力学的分析方法,定量分析并提取了正常与病态嗓音的5维非线性特征:Hurst参数、香农熵、计盒维数、Kolmogorov熵和关联维数;使用来源于临床病例的151例数据,选用高斯混合模型GMM(gaussian mixture model)的模式识别方法...
关键词：非线性动力学 GMM 混沌理论 病态嗓音 
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