基于随机森林的不同程度病态嗓音识别

摘要

为了更好地对不同程度病态嗓音进行识别,本文采用了一种基于随机森林的识别方法。分别对正常、中度、重度病态嗓音进行识别,并与高斯混合模型的识别结果进行了对比。实验结果表明:相比高斯混合模型,随机森林具有更高的分类精度、鲁棒性及更好的识别效果,其中正常、中度、重度嗓音的最高识别率分别达到了98.04%、86.84%、83.33%。本文内容为进一步研究病态嗓音细分类提供了一定的参考。

关键词

病态嗓音 / 随机森林 / 高斯混合模型 / 鲁棒性