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基于熵和支持向量机的病态嗓音识别
随着社会的发展以及人们生活水平的提升，人们对健康的要求和关注也越来越高。同时，种种嗓音问题也开始引起人们的注意，如声音疲劳、嗓音紧张、嗓音失常等问题，其中病态嗓音问题在医疗领域中尤其突出。如何准确地识别并预测病态嗓音就成为了一个紧迫的问题。
针对这个问题，本文设计并提出了一种基于熵和支持向量机的病态嗓音识别方法。该方法利用熵统计学方法提取病态嗓音信号特征，并将其输入支持向量机模型进行分析和分类，进而实现对病态嗓音的识别和预测。
一、熵的相关知识
熵可以理解为随机信号中信息的度量。我们可以用熵来衡量一个信号的不确定性，熵值越大说明信号越不规则，反之即越规则。对于一个随机信号X(t)，其离散时间下的熵可以表示为：
H(X)=H(p1,p2,…,pn)=-p1logp1-p2logp2-…-pnlogpn
其中pi表示信号中第i项出现的概率。在本文中，我们将使用熵来提取病态嗓音信号的特征，然后将这些特征输入支持向量机模型进行分类。
二、支持向量机的相关知识
支持向量机是一种强大的分类器，它能够准确地分类非线性数据。其基本思想是将低维的非线性数据空间映射到高维空间中，在高维空间中构建一个最大间隔分类平面，进而实现对数据的分类。
在本文中，我们将使用支持向量机模型对病态嗓音进行分类。支持向量机模型的一般形式可以表示为：
f(x)=sgn[∑(i=1)^(N)ai*yi*K(xi,x)+b]
其中，xi表示输入的特征向量，K(xi,x)表示核函数，ai为拉格朗日乘子，yi为类别标签，b为阈值。
三、基于熵和支持向量机的病态嗓音识别方法
基于熵和支持向量机的病态嗓音识别方法主要包含以下三个步骤：病态嗓音信号的获取与处理、熵特征提取、支持向量机模型训练及识别。
3.1病态嗓音信号的获取与处理
在本文中，我们将采用数字麦克风录制病态嗓音信号。为了获得高质量的数据，我们需要注意以下几点：
-选择合适的麦克风：需要选择双向麦克风或是素颜麦克风，这些类型的麦克风对信号的清晰度较高。
-规范话语：需要让被测试者大声清晰地朗读规范的话语，避免过度口腔插话和口音过于浓重。
-滤波处理：需要对录制的嗓音信号进行预处理，去除低频或高频噪音等，防止干扰结果的准确性。
3.2熵特征提取
为了能够准确地识别病态嗓音，我们需要提取病态嗓音信号的特征。在本文中，我们选择了熵作为特征提取的方法。
熵特征提取的步骤如下：
-将信号分割为若干个窗口。
-对于每个窗口，计算其熵值。
-将所有熵值组合成一个特征向量。
3.3支持向量机模型训练及识别
在完成特征提取后，我们需要用支持向量机模型对提取的特征进行分类。
支持向量机模型的训练步骤如下：
-将提取的特征数据集分为训练集和测试集。
-训练一个支持向量机模型并使用训练集进行训练。
-对测试集进行验证，计算准确率和召回率等指标。
为了验证该方法的有效性，我们可以使用多个数据集进行测试，并与其他识别方法进行比较。
四、总结
基于熵和支持向量机的病态嗓音识别方法提取了病态嗓音的特征，并使用支持向量机模型进行分类，得到了令人满意的结果。该方法具有识别准确率高、抗噪声性能强、计算量少等优点。因此，在实际的医学诊断中，该方法有着广泛的应用价值。