摘要
本发明提出一种基于多特征融合的声带状态识别与分类系统,包括以下模块:信号获取模块通过录音设备获取声带信号,对声带信号进行预处理并转换成语谱图信号;同时利用嗓音分析软件获取电声门图信号,最终输出语谱图信号和电声门图信号;模型构建模块基于所述语谱图信号和电声门图信号构建训练集;所述训练集用于训练CNN‑GRU模型,得到并输出训练后的最优CNN‑GRU模型;预测分类模块接收所述最优CNN‑GRU模型,将预测样本输入至所述最优CNN‑GRU模型得到预测概率,设定分类规则,输出预测结果;基于以上三个模块构建了一种客观、准确且便于推广的诊断系统。
技术关键词
GRU模型
电声门图
滑动窗口技术
分类规则
分类系统
门控循环单元
信号获取模块
语谱图
构建训练集
Softmax函数
录音设备
短时傅里叶变换
矩阵
采样点
诊断系统
计算误差
传播算法