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말소리 no.64 = no.64, 2007년, pp.77 - 88  
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Detection of Pathological Voice Using Linear Discriminant Analysis

Lee, Ji-Yeoun   (Information and Communications UniversityUU0015993  ); Jeong, Sang-Bae   (Information and Communications UniversityUU0015993  ); Choi, Hong-Shik   (Yonddong Severance Hospital, Yonsei University, College of MedicineUU0000936  ); Hahn, Min-Soo   (Information and Communications UniversityUU0015993  );
  • 초록

    Nowadays, mel-frequency cesptral coefficients (MFCCs) and Gaussian mixture models (GMMs) are used for the pathological voice detection. This paper suggests a method to improve the performance of the pathological/normal voice classification based on the MFCC-based GMM. We analyze the characteristics of the mel frequency-based filterbank energies using the fisher discriminant ratio (FDR). And the feature vectors through the linear discriminant analysis (LDA) transformation of the filterbank energies (FBE) and the MFCCs are implemented. An accuracy is measured by the GMM classifier. This paper shows that the FBE LDA-based GMM is a sufficiently distinct method for the pathological/normal voice classification, with a 96.6% classification performance rate. The proposed method shows better performance than the MFCC-based GMM with noticeable improvement of 54.05% in terms of error reduction.


  • 주제어

    Pathological voice detection .   Gaussian mixture model .   Linear discriminant analysis.  

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