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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明属于机器学习及数据分类技术领域，尤其涉及一种基于声纹特征筛选及变换域二次特征提取的分类方法。所述方法为：将语音数据提取多种特征数据，然后将所述特征数据进行特征筛选、二次特征提取及特征融合处理得到待分类数据，最后对所述待分类数据进行分类得到分类结果；所述方法打破了常用抑郁症诊断方法主观性较强，导致抑郁症漏诊和误诊严重的缺陷，实现了抑郁症的客观诊断和高准确率识别。
主权项：1.一种基于声纹特征筛选及变换域二次特征提取的分类方法，其特征在于，包括：S1、遍历语音进行特征提取，分别得到每条语音对应的特征数据；所述特征数据，包括该条语音的能量特征、谱特征及韵律特征；S2、遍历语音对应的特征数据进行特征筛选，得到每条语音对应的筛选后特征数据；S3、将筛选后特征数据进行二次特征提取，得到变换域特征及时域特征；所述二次特征提取，包括变换域特征提取及时域特征提取；所述变换域特征提取，包括小波变换、经验模态分解及局部均值分解；所述时域特征提取，包括求均值、求标准差、求偏度、求峭度、求最值、求峰峰值、求均方根、求振幅因数、求波形因数、求冲击因数、求裕度因数及求能量；S4、将S3得到的变换域特征及时域特征进行特征拼接，得到待分类数据并分类，得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于声纹特征筛选及变换域二次特征提取的分类方法
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