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Combined Signal Processing Based Techniques and Feed Forward Neural Networks for Pathological Voice Detection and Classification

引用

Sound & Vibration 2021年第2期55卷 141-161页

作者： T.Jayasree S.Emerald Shia Department of Electronics and Communication Engineering Government College of EngineeringTamil Nadu629007India Department of Electronics and Communication Engineering Cape Institute of TechnologyTamil Nadu629001India

This paper presents the pathological voice detection and classification techniques using signal processing based methodologies and Feed Forward Neural Networks(FFNN).The important pathological voices such as Autism Spectrum Disorder(ASD)and Down Syndrome(DS)are considered for *** pathological voices are known to manifest in different ways in the speech of children and ***,it is possible to discriminate ASD and DS children from normal ones using the acoustic features extracted from the speech of these *** important attributes hidden in the pathological voices are extracted by applying different signal processing *** this work,three group of feature vectors such as perturbation measures,noise parameters and spectral-cepstral modeling are derived from the *** detection and classification is done by means of Feed For-ward Neural Network(FFNN)classifier trained with Scaled Conjugate Gradient(SCG)*** performance of the network is evaluated by finding various performance metrics and the the experimental results clearly demonstrate that the proposed method gives better performance compared with other methods discussed in the literature.

关键词： Autism spectrum disorder down syndrome feed forward neural network perturbation measures noise parameters cepstral features

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