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Voice Disorder Identification by Using Machine Learning Techniques
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AI
DOI：10.1109/ACCESS.2018.2816338.png)
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摘要
En 中文
如今，移动设备在医疗保健领域的使用正在显着增加。移动技术不仅为多媒体内容 (例如，临床视听笔记和医疗记录) 提供了通信形式，而且还为希望随时随地检测，监视和治疗其健康状况的人们提供了有前途的解决方案。移动医疗系统可以使患者护理更快，更好，更便宜。几种病理状况可以受益于移动技术的使用。在本文中，我们着重于发声障碍，这是一种语音质量的改变，在他/她的一生中至少会影响三分之一的人。语音障碍正在迅速蔓延，尽管它们经常被低估。移动医疗系统可以轻松快速地支持语音病理检测。为了实现有效且精确的移动健康系统，必须识别一种算法，该算法可以更准确地区分病理声音和健康声音。本文的主要贡献是研究和比较几种对语音病理检测有用的机器学习技术的性能。所有分析均在选自Saarbruecken语音数据库的语音数据集上进行。根据准确性，灵敏度，特异性和接收器操作特征区域评估获得的结果。他们表明，语音疾病检测的最佳准确性是通过支持向量机算法或决策树算法实现的，具体取决于使用适当的特征选择方法评估的特征。
Keyword:
Mobile health systems
machine learning techniques
voice disorders
classification accuracy
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.8W
被引数:
29.4W
机构
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