I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.  1 2 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 2 ,   p p .   946 ~ 956   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 2 i 1 . pp 9 4 6 - 956          946       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Cla ss ificatio n of  t hree patho lo g ica v o ices ba sed o n specific   features gro ups  u sing  suppo rt  v ec t o m a chin e       M un ee ra   Alt a y eb 1 A m a ni A l - G hra iba h 2   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c a n d   C o m mu n i c a t i o n En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   Al - A h l i y y a   A mm a n   U n i v e r si t y ,   A mm a n ,   Jo r d a n   2 D e p a r t me n t   o f   M e d i c a l   E n g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   Al - A h l i y y a   A mm a n   U n i v e r si t y ,   A mm a n ,   Jo r d a n       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   1 0 ,   2 0 2 1   R ev i s ed   A u g   3 ,   2 0 2 1   A cc ep ted   A u g   2 0 ,   2 0 2 1       De ter m in in g   a n d   c las sify in g   p a th o l o g ica h u m a n   so u n d a re   stil a n   in tere stin g   a re a   o f   re se a rc h   in   t h e   f ield   o f   sp e e c h   p r o c e ss in g .   T h is  p a p e e x p lo re d if fe re n m e th o d o f   v o ice   f e a tu re e x tra c ti o n ,   n a m e l y M e f re q u e n c y   c e p stra c o e ff icie n ts  (M F CCs ),   z e ro - c ro ss in g   ra te  ( ZCR)  a n d   d isc re te  w a v e let  tran s f o rm   (D WT ).   A   c o m p a riso n   is  m a d e   b e t we e n   th e se   m e th o d in   o r d e to   id e n ti f y   th e ir  a b il it y   in   c las si fy in g   a n y   in p u so u n d   a a   n o rm a l   o p a th o l o g ica v o ice u sin g   su p p o rt   v e c to m a c h in e   (S V M ).   F irstl y ,   th e   v o ic e   sig n a is  p ro c e ss e d   a n d   f il tere d ,   th e n   v o c a f e a tu re a r e   e x trac ted   u sin g   th e   p ro p o se d   m e th o d a n d   f in a ll y   si x   g ro u p o f   f e a tu re a r e   u se d   to   c las si fy   th e   v o ice   d a ta  a h e a l th y ,   h y p e r k in e ti c   d y sp h o n ia,  h y p o k in e ti c   d y sp h o n ia,  o re f lu x   lar y n g it is  u sin g   se p a ra te  c las si f ica ti o n   p ro c e ss e s.  T h e   c las si f ica ti o n   re su lt re a c h   1 0 0 %   a c c u ra c y   u sin g   th e   M F CC  a n d   k u rt o sis   f e a tu re   g ro u p .   W h il e   t h e   o t h e c las sif i c a ti o n   a c c u ra c ies   ra n g e   b e t w e e n ~ 6 0 %   to ~ 9 7 % .   T h e   W a v e let  f e a tu re p ro v id e   v e ry   g o o d   c las sif ica ti o n   re su lt in   c o m p a riso n   w it h   o th e c o m m o n   v o ice   f e a tu re li k e   M F CC  a n d   ZCR   f e a tu re s.  T h is p a p e a im s to   im p r o v e   th e   d iag n o sis  o f   v o ice   d iso rd e rs w it h o u t   th e   n e e d   f o su rg ica in terv e n ti o n a n d   e n d o sc o p ic  p ro c e d u r e w h ich   c o n su m e ti m e   a n d   b u rd e n   th e   p a ti e n ts.  A lso ,   th e   c o m p a riso n   b e tw e e n   th e   p ro p o se d   f e a tu re   e x trac ti o n   m e th o d o f f e r a   g o o d   re f e r e n c e   fo f u rth e re se a rc h e s in   th e   v o ice   c las sif ic a ti o n   a re a .   K ey w o r d s :   Dis cr ete  w av ele t tr an s f o r m   Me l f r eq u e n c y   ce p s tr al - co ef f icie n t s   Su p p o r t v ec to r   m ac h i n e   Vo ice  d is o r d er s     T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mu n ee r A lta y eb   Dep ar t m en t o f   E lectr o n ics a n d   C o m m u n icat io n s   E n g in ee r i n g Facu lt y   o f   E n g i n ee r in g ,   Al - Ah li y y Am m a n   Un i v er s it y   Al - Sar o ,   A l - Salt,  Am m an ,   J o r d an   E m ail:  m . alta y eb @ a m m an u . e d u . j o       1.   I NT RO D UCT I O N     Sp ee ch   i s   co n s id er ed   as  o n e   o f   t h m o s t   i m p o r tan m ea n s   o f   co m m u n icatio n   a m o n g   h u m a n s .   T h er ef o r e,   w h e n   a n y   d ef ec o cc u r s   i n   t h s p ee ch   s y s te m ,   t h is   co n s id er ed   as  a n   i m p ed i m e n t   in   co m m u n icatio n   a m o n g   p eo p le.   Dif f ic u lt y   i n   s p ee ch   m a y   ar is d u to   i m b a lan ce   in   th s p ee ch   o r   au d ito r y   s y s te m   [ 1 ] .   Ma n y   r esear c h er s   i n   liter atu r e   h av s t u d ied   s p ee ch   d is o r d er s   an d   v o ca p ath o lo g y   b y   an a l y zin g   a n d   class i f y in g   s a m p les  o f   p atie n t s   v o ice s .   T h p u r p o s w a s   to   h elp   p atie n t s   w it h   p ath o lo g ic al  p r o b lem s   a n d   to   m o n ito r   t h p r o g r ess   o f   t h e   v o ca t h er ap y   p ath w a y   a n d   to   m i n i m ize  t h u s o f   tr a d itio n al  d iag n o s tic   p ath o lo g ies   o f   v o ca l   p ath o lo g y .   R esear ch er s   d ev e lo p ed   m a n y   d i ag n o s i s   m et h o d s   f o r   o b s er v atio n s   o f   v o ca f o ld s   b y   m ea n s   o f   lap ar o s co p ic  to o ls .   Ho w e v er ,   t h ese  tec h n iq u es  ar r is k y ,   ti m co n s u m i n g ,   d i s co m f o r an d   r eq u ir ex p en s i v r eso u r ce s   [ 2 ] ,   [ 3 ] .   Fro m   th in   An k ış h an   w o r k   [ 4 ] ,   n e w   ap p r o ac h   f o r   d etec tio n   o f   p ath o lo g ical  v o ice  d is o r d er s   w a s   d ev elo p ed   w i th   m in i m u m   p ar a m eter s .   T h p r e p r o ce s s in g   s tep   h as  b ee n   ca r r ied   o u s i n ce   th e   r ec o r d in g   o f   t h s o u n d   d ata.   T h s o u n d   d ata  i s   r e - m o d eled   w it h   th e   ca lc u lated   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8708       C la s s i fica tio n   o f th r ee   p a th o lo g ica l v o ices b a s ed   o n     ( Mu n ee r a   A lta ye b )   947   co ef f icie n t s   u s i n g   t w o   d i f f e r en m o d els:   lin ea r   p r ed icti v co d i n g   ( L P C )   an d   M el   f r eq u en c y   ce p s tr al   co ef f icie n t s   ( MF C C ) .   T h e n ,   t h r ec o r d ed   s p ee ch   i s   d iv id ed   in to   t w o   d i f f er en t   s i g n al  t y p es ,   clea n   a n d   r esid u al   s ig n al s .   T h s ig n als  t h at  m o d eled   f r o m   th co e f f ic ien t s   a r ca lled   clea n   d ata  an d   ar r e m o v ed   f r o m   th e   r ec o r d e d   d ata  to   g en er ate  th r esid u al  d ata.   T h m o d eled   s ig n als  w er f ir s s ep ar ated   in to   s u b - f r a m e s ,   th e n   t h e   ch ar ac ter is tic s   ( f ea t u r es)  o f   ea ch   f r a m w er e x tr ac ted ,   th f ea tu r es  th a ar ex tr ac ted   in   th eir   s tu d y   ar e:  j itter ,   s h i m m er ,   s k e w n e s s ,   k u r to s is ,   en tr o p y ,   an d   lar g est  l y ap u n o v   e x p o n en ts   ( L L E s ) .   Fi n a ll y ,   p ath o lo g ical   class i f icatio n   w as  m ad d ep en d in g   o n   t h ese  f ea t u r es,  w h e r 3 0 o f   th d ata  w er r an d o m l y   s e lecte d   as   test i n g   d ata  an d   7 0 w er r a n d o m l y   s e lecte d   as   tr ain i n g   d ata.   T h class i f icat io n   p er f o r m an ce   i n   t h eir   w o r k   w a s   v er y   g o o d .   Usi n g   t h te n   f ea t u r es,  t h ac c u r ac y   r ate  o f   tr ain i n g   d ata  w as  1 0 0 %,  h o w ev er ,   th e s ti m ated   ac cu r ac y   f o r   test in g   d ata  w as  9 9 . 5 6 % [ 4 ] .   A   d etec tio n   o f   p ath o lo g ical  v o ices  w as  al s o   d ev elo p ed   b y   Fan g   [ 5 ] ,   u s in g   ce p s tr u m   v ec to r s   an d   a   d ee p   lear n in g   ap p r o ac h .   T h is   s tu d y   r etr o s p ec tiv el y   co llec ted   6 0   n o r m al  v o ice  s a m p les   a n d   4 0 2   p ath o lo g ical   v o ice  s a m p les  o f   8   co m m o n   clin ical  v o ice  d is o r d er s   in   v o ice  clin ic  o f   ter tiar y   teac h in g   h o s p ital.  T h e y   ex tr ac ted   MFC C s   f r o m   3 - s ec o n d   s a m p l e s   o f   s u s tai n ed   v o w el.   T h p er f o r m an ce s   o f   th r e m ac h i n lear n i n g   alg o r ith m s ,   n a m e l y ,   d ee p   n e u r al  n et w o r k   ( DNN) ,   s u p p o r v ec to r   m ac h i n ( SVM) ,   an d   Gau s s ian   m i x tu r m o d el   ( GM M) ,   w er ev al u ate d   b ased   o n   f i v e f o ld   cr o s s - v a lid atio n .   C o llect iv ca s es  f r o m   t h v o ice  d is o r d er   d atab ase  o f   Ma s s ac h u s ett s   E y an d   E ar   I n f ir m ar y   ( ME E I )   w er u s ed   to   v er if y   th p er f o r m an ce   o f   t h class i f icatio n   m ec h an is m s .   T h ex p er i m en tal  r esu lt s   d e m o n s tr ated   th at  DNN  o u tp er f o r m s   GM an d   SVM.   I ts   ac cu r ac y   i n   d etec tin g   v o ic p ath o lo g ie s   r ea ch ed   9 4 . 2 6 %   an d   9 0 . 5 2 in   m ale  a n d   f e m ale  s u b j ec ts ,   b ased   o n   th r ee   r ep r esen tativ M FC C   f ea t u r es.  W h en   ap p lied   to   th ME E I   d atab ase  f o r   v alid atio n ,   th DNN  also   ac h iev ed   a   h i g h er   ac cu r ac y   ( 9 9 . 3 2 %)  th an   th o t h er   t w o   class i f icat io n   al g o r ith m s .   T h e y   co n c l u d ed   th at   s tack i n g   s e v er al  la y er s   o f   n eu r o n s   w it h   o p ti m ized   w ei g h ts ,   th p r o p o s ed   DNN  alg o r ith m   ca n   f u ll y   u tili ze   t h e   ac o u s tic  f ea tu r e s   an d   ef f icie n tl y   d if f er en t iate  b et w ee n   n o r m a l a n d   p ath o lo g ical  v o ice  s a m p l es [ 5 ] .   P an ek   et  a l.   [ 6 ]   cr ea ted   an   a co u s tic  a n a l y s is   as s es s m e n i n   d etec tin g   f o u r   m aj o r   s p ee c h   d is ea s es :   ex ce s s iv d y s f u n ctio n ,   d y s f u n ctio n ,   lar y n g iti s ,   v o ca co r d   p a r al y s i s .   A t h b eg i n n i n g ,   2 8   a co u s tic  p ar a m eter s   w er e v al u ated   b y   e x a m i n ati o n .   T h an al y s i s   o f   th e   s p e ec h   s i g n al  w a s   p er f o r m ed   b y   e x t r ac tin g   m a n y   f ea t u r es,  n a m el y f u n d a m e n tal   f r eq u e n c y ,   j itter   a n d   s h i m m er   co ef f icien t s ,   e n er g y ,   ze r o th ,   f ir s t,  s ec o n d ,   t h ir d - o r d er   m o m en t,   k u r to s i s ,   p o w e r   f ac to r ,   1 ,   2   a n d   3 - f o r m a n t   a m p lit u d e,   1 ,   2   an d   3 - f o r m a n f r eq u en c y ,   m ax i m u m   an d   m i n i m u m   v al u es  o f   th s ig n a an d   1 0   MFC C s .   T h cla s s i f icatio n   co n s i s ted   o f   r es u lt s   f r o m   t h a n al y s i s   f o r   ea ch   p atie n t.  I w a s   a n al y z ed   u s i n g   th r ee   m et h o d s P r in c ip al  co m p o n en t   an al y s is   ( P C A ) ,   k er n el  p r i n cip al   co m p o n e n t   an a l y s is   ( KP C A )   an d   an   a u to - a s s o ciati v n e u r al  n et w o r k   ( N L P C A ) .   T en - f o ld   cr o s s - v alid atio n   w a s   u s ed ,   w h er th d ata  w a s   d iv id ed   in to   1 0   s u b s et s 1 0 o f   th d ata  w a s   u s ed   as  test i n g   s et,   an d   th e   r e m ain in g   9 0 %   w as   r ep r esen ti n g   as   tr ai n i n g   s et.   T h an a l y s is   w as   co m p leted   i n d iv id u all y   f o r   ea ch   v o w e a t   d if f er e n in to n atio n s ,   s ep ar atel y   f o r   m e n   an d   w o m en   f o r   ea ch   p ath o lo g y   a n d   ea ch   v o w el  at  d if f er en p itch .   T h aim   o f   th e ir   r esear ch   w a s   to   p er f o r m   class if ica tio n   th a ca n   d is t in g u is h   b et w ee n   h ea lt h y   a n d   p ath o lo g ical  v o ice s   [ 6 ] .   T h n o v elt y   o f   t h i s   w o r k   lie s   in   e x t r ac ti n g   n e w   f ea t u r es  f r o m   h ea lt h y   v o ices  a n d   t h r ee   d if f er e n t   p ath o lo g ical  v o ice  s a m p le s   f o llo w ed   b y   s e v er al  cla s s i f ica tio n   p r o ce s s es   to   cla s s i f y   t h e   v o ice  s a m p le s   a s   h ea lt h y   o r   p ath o lo g y   v o ices   u s i n g   s p ec i f ic   f ea t u r g r o u p s   w h ic h   co n tai n   a   co m b i n atio n   o f   t h e x tr ac ted   f ea t u r es.  T h ex tr ac ted   f ea tu r es  ar m ai n l y   t h r ee   d if f er en MFC C   f ea t u r g r o u p s   an d   w a v elet  f ea t u r es  g r o u p .   A l s o ,   th d is cr ete  w a v elet  tr a n s f o r m   ( DW T )   m et h o d   is   u n i q u an d   h a s   n o b ee n   u s ed   b e f o r in   t h m ea n   o f   v o ice  d is o r d er   class if icat io n .       2.   P RO P O SE M E T H O   T h m ai n   s tep s   o f   t h is   w o r k   b eg an   w it h   ex tr ac tin g   f ea tu r es  f r o m   th v o ice  d ata,   th en   u s th f ea t u r e   g r o u p s   to   b u ild   an   au to m ated   s y s te m   u s i n g   SVM  w h ich   cla s s if y   th i n p u d ata  as  n o r m al  o r   p ath o lo g y   v o ices.   T h f ea tu r e s   o f   th e   v o ice  s a m p les  w er ex tr ac ted   u s i n g MFC C s ,   ze r o - cr o s s in g   r ate  ( Z C R )   a n d   d is cr ete   w a v elet  tr a n s f o r m   ( DW T )   in   ad d itio n   to   o th er   s tati s tical  f ea tu r es  w h ic h   ar e:  s k e w n ess ,   k u r to s is ,   an d   en tr o p y .   Fig u r 1   s h o w s   t h b lo ck   d iag r a m   o f   th p r o p o s ed   w o r k .   T h is   p ap er   is   o r g a n ized   as   f o llo w s s ec tio n   1   co n tai n s   b r ief   d escr ip tio n   o f   t h d ata  u s ed   in   t h i s   w o r k ;   s ec tio n   2   p r esen ts   th e   m e th o d o lo g y   o f   t h is   w o r k .   Sectio n   3   p r esen ts   th e   r es u lt s   o f   class i f icatio n S ec tio n   4   co n tai n s   co n cl u s io n   o f   all  t h w o r k   f ea tu r ed   in   t h is   p ap er .     2 . 1 .     Da t a ba s   T h r eg is ter ed   d atab ase  w h ic h   w a s   u s ed   in   t h is   s tu d y   co n t ain s   v o ice s   o f   h ea lt h y   a n d   p ath o lo g ical  p eo p le  b esid es  m u c h   in f o r m a tio n   ab o u ea ch   p atie n t.  T h v o ice  s i g n a ac q u is itio n s   w er p er f o r m ed   i n   t h e   Ho s p ital  Un i v er s it y   o f   Nap les  Fed er ico   I I ”,   at  th m ed ic al  r o o m   o f   th I n s tit u te  o f   Hig h - P er f o r m an c e   C o m p u tin g   a n d   Net w o r k i n g ”  [ 7 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  1 2 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 2 9 4 6 - 956   948   T h r ec o r d in g s   w er m ad u s in g   m o b ile  m icr o p h o n w h i ch   w as  h eld   at  ab o u 2 0   cm   a w a y   f r o m   th p atien t.  E ac h   s i g n a co n s is ts   o f   r ec o r d in g   o f   v o ca li za tio n   o f   t h v o w el  \ \ a \ \   f i v e   s ec o n d s   in   le n g t h   w it h o u an y   i n ter r u p tio n   o f   o th er   s o u n d s .   T h r ec o r d in g   s ig n als  w er s a m p led   at  8 0 0 0   Hz   an d   th eir   r eso lu tio n   w a s   3 2 - b its .   All  s a m p le s   w er r ec o r d ed   in   less   th an   3 0   d B   o f   b ac k g r o u n d   n o is a n d   r o o m   h u m id it y   w as   g r ea ter   th a n   3 0 - 40 %.  E ac h   r ec o r d in g   w a s   f ilter ed   to   r em o v a n y   n o is ac cid e n tall y   ad d ed   d u r in g   t h ac q u is itio n   [ 8 ] .   T ab le  1   s h o w s   th d etails o f   t h n u m b er   o f   v o ice  s a m p les o f   ea c h   ca s u s e d   i n   th i s   w o r k .           Fig u r 1 .   B lo ck   d iag r a m   o f   t h p r o p o s ed   w o r k       T ab le  1 .   P atien t d atab ase   P a t i e n t s s t a t u s   F e mal e   M a l e   T o t a l   H e a l t h y   33   21   54   H y p e r k i n e t i c   d y sp h o n i a   29   19   48   H y p o k i n e t i c   d y sp h o n i a   40   22   62   R e f l u x   l a r y n g i t i s   18   20   38       2 . 2 .     F e a t ure  ex t ra ct io n   Ma n y   m eth o d s   w er u s ed   i n   l iter atu r to   e x tr ac f ea t u r es  f r o m   h u m a n   v o ices.  T h is   p ap er   p r o p o s es  th r ee   d if f er e n m e th o d s   b esid th s tatis t ical  an al y s i s   to   ex tr ac s i x   f ea t u r g r o u p s .   T h f ir s t w o   m et h o d s   MFC C s   an d   Z C R   ar ap p lied   in   th ti m an d   f r eq u e n c y   d o m ai n s ,   al s o   o th er   f ea t u r es  ar ex tr ac ted   u s i n g   DW T .   I n   th f ir s s tep ,   th d at w er f il ter ed   u s in g   p r o p er   f il ter   th e n   b lo ck ed   i n to   3 8   f r a m e s ,   th e n   d elta,   d elta - d elta  MFC C ,   Z C R   a n d   o th er   s tatis t ical  f ea tu r es  w er ex tr ac ted   f r o m   ea ch   f r a m f o r   all  v o ice  s a m p les.  DW T   w a s   ca r r ied   o n   th is   w o r k   b ase d   o n   5 - lev el  d ec o m p o s itio n   o f   th v o ice  s i g n a ls   to   ex tr ac 5   f ea t u r es:  o n f r o m   ea ch   lev el.   Af ter   p r ep ar in g   t h f ea tu r e s ,   class i f icat io n   p r o ce s s es  w er p er f o r m ed   u s i n g   SVM  b ased   o n   s ix   f ea t u r g r o u p s   an d   b ased   o n   co m b i n atio n   o f   th m o s s i g n i f ica n f ea tu r e s .   I n   th f o ll o w i n g   s ec tio n s ,   an   ex p lan atio n   o f   ea ch   f ea t u r ex tr ac tio n   m et h o d   is   p r o p o s ed   f o llo w ed   b y   d etails  o f   th f ea tu r es  g r o u p s   th at   w er u s ed   at  ea ch   clas s i f icatio n   p r o ce s s .     2 . 2 . 1 .   M el  f re qu enc y   ce ps t ra l c o ef f icient s   ( M F CC)   MFC C s   ar t y p e s   o f   ce p s tr al  r ep r esen tatio n   o f   t h s i g n al,   wh er th f r eq u e n c y   b an d s   ar d is tr ib u ted   d ep en d in g   o n   t h Mel - s ca le.   T h MFC C s   ar b asicall y   i n c lu d w i n d o w i n g   t h s i g n al,   a p p ly i n g   t h d is cr ete   Fo u r ier   tr an s f o r m a tio n   ( D FT ) ,   f o llo w ed   b y   Me f il ter   b an k s ,   tak i n g   th lo g ar it h m   o f   all   f il ter   b an k   e n er g ie s ,   th en   ap p l y in g   t h d is cr ete  co s in tr an s f o r m atio n   ( D C T ) .   T h s tep s   i n v o l v ed   in   t h MF C C   f ea t u r es  ex tr ac tio n   ar s u m m ar ized   i n   Fi g u r 2   [ 9 ] .     2 . 2 . 2 .   P re - em ph a s i s   P r e - e m p h as is   r ef er s   to   f ilter i n g   w h ic h   e m p h as izes  t h h i g h e r   f r eq u en cie s ,   th m o d eli n g   o f   th s o u n d   s ig n al s   an d   ex tr ac tin g   o f   t h f ea t u r es  f r o m   t h m o d e led   d ata  w h ich   ar all  p er f o r m ed   af ter   s o m e   p r ep r o ce s s in g   s tep s .   T h s p ee ch   s i g n a S ( n )   is   s e n t to   h i g h - p as s   f i lter   g i v en   b y   ( 1 ) ,     ̌   ( )       = ( )  ( 1 )           ( 1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8708       C la s s i fica tio n   o f th r ee   p a th o lo g ica l v o ices b a s ed   o n     ( Mu n ee r a   A lta ye b )   949   w h er e,   S(n )   is   i n p u s ig n al,   β is   co n s ta n an d   it  is   ar o u n d   0 . 9 7   in   th is   w o r k ,   an d   S ̌ ( n )   is   th e   s ig n al  af ter   f iltra tio n .           Fig u r 2 .   MFC C   f ea t u r es e x tr ac tio n   [ 1 0 ]       2 . 2 . 3 .   F ra m i ng   a nd   w ind o w ing   T h e   s p ee ch   s ig n al  i s   ti m e - v a r y in g   o r   n o n - s ta tio n ar y   s i g n a l,  th er ef o r s p ee ch   a n al y s i s   i s   al w a y s   p er f o r m ed   b y   b r o k e n   t h s i g n al  in to   p o s s ib l y   o v er lap p in g   f r a m es,  s o   th at  t h s p ee c h   s i g n a l is co n s tan t [ 1 1 ] .   I n   th is   s tep ,   t h e   co n ti n u o u s   1 v o ice  s ig n al s   ar b lo c k ed   in to   3 8   f r a m es   o f   N= 2 0 0 0   s a m p le s ,   w it h   n e x f r a m e s   s ep ar ated   b y   L =5 1 2   s a m p les,  t h ad j ac en f r a m e s   ar o v er lap p ed   b y   N - L   s a m p le s   ar o u n d   7 4 %.   W in d o w i n g   i s   d o n to   en h an ce   th e   h ar m o n ic s   an d   s m o o t h   t h ed g e s   at  th b eg in n i n g   an d   e n d in g   p o in ts   o f   t h f r a m e .   Ma in l y   h a m m i n g   w i n d o w   r ep r ese n ted   b y   w ( n )   m u l tip lies   b y   th i n p u s i g n al  r ep r esen ted   x ( n ) .   T h h a m m i n g   w i n d o w   a m p lit u d is   s h o w n   i n   Fi g u r 3 ,   th o u tp u t si g n al  r ep r esen te d   b y   ( 2 ) :     ( ) =   ( ) ( ) ,                             =   0 , . . . ,   1                 ( 2 )     w h er is   th n u m b er   o f   f r am es  a n d     is   th n u m b er   o f   s a m p les  b y   w h ic h   th w i n d o w   is   s h i f ted   in   o r d er   to   y ield   th i - th   f r a m t h en   ta k i n g   th D FT   o f   th r esu lt in g   s i g n al  ( )   [ 9 ] .             Fig u r 3 .   Ha m m in g   w i n d o w   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  1 2 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 2 9 4 6 - 956   950   2 . 2 . 4 .   M el - s pect ru m   T h r esu lti n g   s p ec tr u m   o f   Fo u r ier   tr an s f o r m ed   s ig n al  is   g i v e n   as   i n p u t   to   Me l - s ca le  f ilter   b an k   t h at   co n s is ts   o f   2 4   f ilter s   as  s h o wn   i n   Fig u r 4 .   Me i s   u n i o f   m ea s u r b ased   o n   t h h u m an   ea r s   p er ce i v ed   f r eq u en c y   w h er h u m a n   ea r s   ar n o s e n s i tiv e   en o u g h   to   d etec t   s o u n d s   b elo w   1 0 0 0   Hz  w h e n   f r eq u e n c y   w ar p in g   p r o ce s s   o cc u r s ,   th c o ef f icie n t s   o f   ea c h   s h o r ti m Fo u r ier   tr an s f o r m ed   ( ST FT )   a r m u l tip lied   b y   t h e   co r r esp o n d in g   f ilter   g ai n .   A   p o p u lar   f o r m u la  to   co n v er f   in   h er tz  in to     is   g i v en   i n   ( 3 )   [ 1 2 ] - [ 1 4 ] .     f m e l = 2595   l o g 10     ( 1 + 700     )           ( 3 )           Fig u r 4.   Mel - s ca le  f ilter   b an k       T h DC T   ap p lied   to   th tr an s f o r m ed   Me f r eq u e n c y   co e f f ic i en ts   p r o d u ce d   s et  o f   M FC C   ca m p estra co ef f icie n t s .   T h ce p s tr al  co e f f icien ts   ar u s u al l y   r ef er r ed   to   as  s tatio n ar y   f ea t u r es,  t h e   ex tr i n f o r m atio n   ab o u th d y n a m ic  f ea tu r es  o f   th s i g n al  is   o b tai n ed   b y   co m p u tin g   f ir s d er iv at iv o f   ce p s t r al  co ef f icie n t s   an d   it is   ca lled   d elta  co ef f ic ien t s ,   t h s ec o n d   o r d er   d er iv ativ is   c alled   d elta - d elta  co ef f icie n ts   [ 1 5 ] .   Fig u r 5 ( a) - ( d )   clea r l y   s h o w s   t h d if f er e n ce s   in   th e   v al u es   o f   MF C C   co e f f icien ts   f o r   t h e   h ea lt h y   s i g n al  co m p ar ed   w ith ,   h y p er k in et ic  p ath o lo g y   s i g n al ,   h y p o k in et ic  p ath o lo g y   s i g n al,   an d   r ef lu x   p at h o lo g y   s i g n al.   T h ese  o b v io u s   d if f er e n ce s   i n   t h MF C C   co ef f icien ts   w i ll  b v er y   h e lp f u in   t h cla s s i f icatio n   p r o ce s s ,   w h er th x - a x is   r ep r esen ts   t h n u m b er   o f   MF C C s   ex tr ac ted   f r o m   t h i n p u s ig n al  a n d   th y - ax is   r ep r esen ts   th e   f ea t u r v alu e s   f o r   ea ch   f r a m e.   I n   th i s   w o r k ,   1 2   M FC C   co e f f icien ts   w er u s e d   w h ich   ar f r o m   t h 2 n d   to   t h 1 3 th   co ef f ic ien t s   an d   th r est  w er d is ca r d ed .   T h lo w er   o r d er   co ef f icien ts   co n tain   m o s o f   t h in f o r m at i o n   ab o u th o v er all  s p ec tr al  s h ap ac co r d in g   to   t h f ea t u r v al u es   s h o w n   in   Fi g u r 5   as   w ca n   o b s er v t h d i f f er en ce   i n   MF C C s   f o r   th f o u r   ca s es.     2 . 2 . 5 .   Da t a   clus t er ing   us ing   K - m ea ns   K - m ea n s   cl u s ter i n g   is   p o p u la r   in   s i g n al  p r o ce s s i n g   f ield ,   it  ca n   b u s ed   to   clu s ter   t h e   ex tr ac ted   f ea t u r es  f r o m   s p ee ch   s i g n als,  an d   it  is   ap p lied   to   r elativ el y   l ar g s ets  o f   d ata.   K - m ea n s   s e p ar ate  th d ata  in to   s p h er ical  cl u s ter s   b y   s elec tin g   k   n u m b er   o f   d i s ti n ct  cl u s ter s   t h e n   f i n d in g   a   s et  o f   c lu s ter   ce n ter s .   T h e   co m m o n   E u clid ea n   d is tan ce   b et w ee n   th p o in an d   ea ch   clu s ter   ce n ter   is   co m p u ted   an d   th s u m   o f   er r o r   ( SS E )   is   th e n   ca lcu lated   u s in g   ( 4 )   [ 1 6 ] ,     SSE   =    2 = 1 ( , )   ( 4 )     w h er e,   x   is   d ata  p o in in   clu s ter   ,   is   th n u m b er   o f   cl u s t er s ,      co r r esp o n d s   to   th ce n ter   ( m ea n )   o f   th e   clu s ter   an d   d is is   t h E u clid e an   d is tan ce .   Her e,   th MF C C s   co ef f icie n ts   w er co m p u ted   f o r   ab o u 3 8   f r am e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8708       C la s s i fica tio n   o f th r ee   p a th o lo g ica l v o ices b a s ed   o n     ( Mu n ee r a   A lta ye b )   951   o f   v o ice  s a m p les  w it h   1 2   co ef f icie n ts   r elate d   to   ea ch   f r a m e.   Vec to r   q u an tizatio n   b ased   o n   K - m ea n s   clu s ter in g   w a s   d o n w i th   r esp ec to   t h c lu s ter   in d e x   to   r ed u ce   t h s ize  o f   t h f ea tu r v ec to r   f o r   ea ch   v o ice  s i g n al.   T h u s ,   v ec to r   o f   1 2   f ea tu r es  w er ex tr ac ted   f r o m   ea ch   v o ice  s i g n al  a n d   u s ed   i n   f u r th er   cla s s i f icatio n   p r o ce s s es.           ( a)   ( b )         ( c)   ( d )     Fig u r 5 .   MFC C s   ex tr ac ted   f r o m   t h s ig n als ;   ( a)   h ea lth y   s ig n al,   ( b )   h y p er k i n etic  p ath o lo g y   s i g n a l,    ( c)   h y p o k i n etic  p ath o lo g y   s i g n al,   ( d )   r ef lu x   p ath o lo g y   s i g n al       2 . 3 .     St a t is t ica l f ea t ure  ex t ra ct io n   I n   th i s   s tu d y ,   th f i lter ed   s ig n a ls   f r o m   t h p r ep r o ce s s in g   s tep   w er s ep ar ated   i n to   f r a m es,  wh ich   w er e   th en   u s ed   to   ca lcu late  th 2 4   s t atis tical  f ea t u r es:   6 - s k e w n e s s ,   6 - k u r to s is ,   6 - e n tr o p y   a n d   6 - Z C R .     2 . 3 . 1 .   Sk ew nes s   Sk e w n es s   is   m ea s u r o f   t h d is to r tio n   as y m m etr y   o f   t h e   p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   an d   f o r   an y   s i g n al   s ̂ ( t )   an d   it is   d ef i n ed   as th s tan d a r d ized   th ir d   m o m en t o f   th i s   s i g n al s   w h ich   i s   g iv e n   b y   ( 5 )   [ 4 ] :     Sk e w [ S ̂ ( t ) ] = E S ̂ μ σ 3   ( 5)     w h er e ,   E   r ep r esen t s   t h e x p ec ted   o p er ato r ,   μ   is   t h m ea n   o f   t h s ig n al  a n d   σ is   t h s tan d ar d   d ev iatio n   o f   t h s ig n al.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  1 2 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 2 9 4 6 - 956   952   2 . 3 . 2 .   K urt o s is   T h k u r to s i s   o f   t h s i g n al  i s   d ef i n ed   as  t h s tan d ar d ized   f o u r th   m o m e n o f   t h s ig n als   S ̂ ( t )   an d   it  is   m ea s u r o f   th e   co m b i n ed   w ei g h t   o f   a   d is tr ib u t io n ' s   tails   r elativ to   th ce n ter   o f   t h d is tr ib u tio n ,   a n d   it  i s   g iv e n   b y   ( 6 )   [ 4 ] :     Sk e w [ S ̂ ( t ) ] = E [ ( S ̂ μ ) 4 ] ( E [ ( S ̂ μ ) 2 ] ) 2   ( 6 )     w h er e ,   E   r ep r esen ts   th e x p ec t ed   o p er at o r ,   μ   is   th m ea n   o f   t h s ig n al.     2 . 3 . 3 .   E ntr o py     E n tr o p y   i s   th p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   o f   th s i g n al   S ̂ ( t ) ,   o r   is   t h av er ag le v el  o f   in f o r m ati o n   o r   u n ce r tai n t y .   T h r elatio n al  p r o b ab ilit y   o f   t h ev e n t s   S ̂ i ( w h er i =1 ,   2,   3 ,   …,   k )   ca lled   th s el f - p r o b a b ilit y   h ( p i )   an d   it  is   d ef i n ed   in   ( 7 ) Th E n tr o p y   ( H)   is   d ef i n ed   in   ( 8 )   an d   it  is   th w e ig h ts   o f   n u m b er s   o f   s el f - in f o r m atio n   v al u es [ 1 7 ] .     ( ) =  2 ( 1 )   ( 7 )     H =    2 ( 1 ) = 1   ( 8 )     2 . 3 . 4 .   Z er o - cr o s s ing   r a t ( Z CR)   T h ze r o - cr o s s in g   r ate  ( Z C R )   o f   an   au d io   f r a m is   t h r ate  o f   s ig n   c h an g es  o f   th s ig n al  d u r in g   th e   f r a m e.   T h Z C R   i s   d ef i n ed   in   th ( 9 )   [ 1 8 ] ,     Z ( i ) =   1 2 |  [ ̂ ( ) ] = 1  [ ̂ ( 1 ) ] |           ( 9 )     w h er e ,     is   th len g t h   o f   th f r a m an d    ( · )   is   th s ig n   f u n ctio n .   Usu all y ,   Z C R   is   u s ed   to   s ep ar ate  s ig n al  as  v o iced   a n d   u n v o iced ,   b u h er th is   m eth o d   i s   u s ed   to   e x tr ac f ea t u r es  w h ic h   w ill  h elp   t o   class i f y   t h v o ice  s ig n al  a s   n o r m al  o r   ab n o r m a v o ices   ac co r d in g   to   t h v o ice  s i g n al   n at u r e.   Z C R   ca n   b in ter p r eted   as  a   m ea s u r o f   t h n o is i n e s s   o f   s ig n a l ; it  u s u all y   r et u r n s   h i g h er   v alu e s   in   t h ca s o f   n o is y   s ig n a l [ 1 8 ] .     2 . 4 .     Dis cr et w a v ele t   t ra ns f o r m   ( D WT )   T h v o ice  s ig n al  is   d ec o m p o s ed   in to   lev els  u s in g   DW T ,   w h er m u s b s tr ictly   p o s iti v e   in te g er   ch o s en   to   b f iv lev e ls   in   th i s   p ap er .   I n   th f ir s s tep   o f   th DW T - b ased   an al y s i s ,   th DW T   o f   th e   v o ice  s i g n a ( )   p r o d u ce s   t w o   s e ts   o f   co ef f ic ien t s ap p r o x i m a t io n   co ef f icie n ts   c A 1 ,   a n d   d etail  co ef f icien ts   cD1 .   T h ese  v ec to r s   ar o b tain ed   b y   co n v o lv in g   th e   s i g n al  s   w it h   th e   lo w - p a s s   f ilter   L o _ f o r   ap p r o x i m atio n ,   an d   w it h   t h h i g h - p ass   f ilter   Hi_ f o r   d etail,   f o llo w ed   b y   d y ad ic  d ec i m atio n   ( d o w n   s a m p lin g )   a s   s h o w n   i n   th b lo ck   d iag r a m   i n   Fi g u r 6 ,   w h er t h len g t h   o f   ea ch   f ilt er   is   eq u a to   2 [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .   T h n ex s tep   s p lit s   th ap p r o x i m atio n   co e f f icie n t s   cA 1   i n to   t w o   p ar ts   f o llo w i n g   s a m e   s c h e m e   i n   t h f ir s t   s te p   b y   r ep lacin g   s   b y   cA 1 ,   an d   h en ce   p r o d u cin g   cA 2   an d   cD 2 ; a n d   s tep s   co n tin u as   s u c h   N   ti m es.  Fo llo w i n g   th e s s tep s ,   th w a v elet   d ec o m p o s itio n   o f   th v o ice  s i g n al   s ( t)   ( an al y ze d   at  le v el  N = 5 )   r esu lts   in   th s tr u c tu r e:  [ c A 5 ,   cD5 ,   . . . ,   cD1 ]   as   s h o w n   in   F ig u r 7 .           Fig u r 6 .   T h f ir s t step   o f   DW T   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8708       C la s s i fica tio n   o f th r ee   p a th o lo g ica l v o ices b a s ed   o n     ( Mu n ee r a   A lta ye b )   953       Fig u r 7 .   T h g en er al  s tr u ct u r o f   DW T   o f   5   lev els       3.   CL AS SI F I CAT I O RE SU L T   Su p p o r v ec to r   m ac h i n es  ( SV Ms)   ar s tate - of - t h e - ar class i f ier s ,   SVM  ta k es  s et  o f   i n p u d ata  an d   p r ed icts ,   f o r   ea ch   g iv e n   i n p u t,  w h ich   o f   t w o   p o s s ib le  cl ass es  f o r m s   t h o u tp u t,  ac co r d in g   to   t h SVM   m et h o d o lo g y ,   k er n el  f u n ctio n   is   u s ed   in   o r d er   t o   m ap   th f ea tu r v ec to r s   to   th k er n el  s p ac e’ .   I n   th is   w o r k ,   10 - f o ld   c r o s s - v al id atio n   o n   t h tr ain i n g   d ata  w er u s ed   to   c r ea te  th m o d el.   1 0   s a m p le s   f r o m   ea c h   ca s ar k ep f o r   test in g   w h ile  th r e m ai n in g   s a m p les  w er u s ed   in   tr ain i n g .   T h tar g et  v ar iab le  co r r esp o n d s   to   a   d ec is io n   th a t in p u t d ata  x   b elo n g s   to   n o r m al  v o ice  ( c lass   0 )   o r   ab n o r m al  v o ice  ( class   1 )   [ 2 1 ] - [ 2 3 ] .   T h class i f icatio n   p r o ce s s   w a s   p er f o r m ed   s ix   ti m es  u s in g   th f o llo w i n g   f ea t u r g r o u p s :   Gr o u p   1   in cl u d es  d elta - MF C C   f ea t u r es   alo n e,   g r o u p   2   h as  d elta - d elt MFC C   a n d   Ku r to s i s   f ea t u r es,  g r o u p   3   i n clu d e s   d elta - d el ta  MF C C   a n d   s k e w n ess   f ea tu r es,  w h ile  g r o u p   4   h as  d elta - d elta  MF C C   a n d   Z C R   f ea t u r es  to g e th er .   A l s o ,   g r o u p   5   h as  th d elta - d e lta  MFC C   p lu s   t h en tr o p y   f ea tu r es.  T h f i v DW T   f ea tu r es  ar u s ed   as  g r o u p   6   in   t h la s cla s s i f icatio n   p r o ce s s .   Sect io n   6   p r o v id es  d et ails   ab o u th f ea t u r g r o u p s   an d   t h r es u lta n t   class i f icatio n   ac cu r ac ies [ 2 1 ] ,   [ 2 2 ] .     3 . 1 .     P er f o rm a nce  ev a lua t io n     T h to tal  n u m b er s   o f   s p ee ch   s a m p les  u s ed   in   th is   w o r k   ar 2 0 2   f o r   th e v alu a tio n   p u r p o s o f   w h ic h   1 4 8   ar p ath o lo g y   w h ile  5 4   a r n o r m al  v o ices.  T h ter m s   u s ed   in   th co n f u s io n   m atr i x   a s   s h o w n   in   T ab le  2   ca n   b r ief l y   b d escr ib ed   as:  tr u p o s itiv ( TP ) :   tr u d ec is iv s y s te m   clas s i f ied   as  tr u e ;   tr u n e g ati v ( TN ) :   f alse   ev e n t   d etec ted   as  f al s e ;   f al s p o s iti v ( FP ) t h e v e n i s   f alse   an d   d is c r i m in ated   as  tr u e ;   a n d   f alse   n eg at iv ( FN ) : tr u ev e n t c las s if ied   as  f alse [ 2 4 ] - [ 2 6 ] .       T ab le  2 .   C o n f u s io n   m atr i x     C o n f u s i o n   ma t r i x     N o r mal   P a t h o l o g y   N o r mal   TP   FP   P a t h o l o g y   FN   TN       A l s o ,   ac cu r ac y   ( AC )   is   d ef i n e d   as th p r o b ab ilit y   t h at  t h cl ass i f icatio n   b y   th s y s te m   is   c o r r ec t a n d   it is   g i v en   b y   ( 1 0 )   [ 2 0 ] :      =    +    (    +      +      +    ) 100   ( 1 0 )     T h s en s it iv i t y   ( tr u p o s itiv r ate  ( T P R ) )   an d   s p ec if icit y   ( tr u n e g ati v r ate  ( T NR ) )   ar a ls o   ca lcu lated   f r o m   th co n f u s io n   m atr i x   u s in g   ( 11 ) ,   an d   ( 12 )   r esp ec tiv el y   [ 2 0 ] :     T P R   TP TP + FN   ( 1 1 )       T NR TN TP + FN   ( 1 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  1 2 ,   No .   1 ,   Feb r u ar y   2 0 2 2 9 4 6 - 956   954   3 . 2 .     Cla s s if ica t io n us ing   delt a ,   delt a - delt a   M F CC,   Z CR  a nd   o t her  s t a t is t ica l f ea t ures   Her e,   d elta - MFC C ,   d elta - d elt MFC C ,   Z C R   a n d   o th er   s ta tis tical  f ea t u r es  ar u s ed   to   cr ea te  f iv e   f ea t u r g r o u p s   w h ich   ar n a m ed   b y   F1 Delta  M FC C   f ea t u r es,  F2 R e lated   to   d elta - d elta  MFC C   an d   k u r to s is   f ea t u r es,  F3 Delta - d elta  MF C C   a n d   s k e w n ess   f ea tu r es,   F4 :   Delta - d elta   MF C C   w it h   Z C R   f ea t u r es,  w h ile  F5 :   Delta - d elta  MFC C   p l u s   e n t r o p y   f ea t u r es.  W h er t h n u m b er   o f   n o r m a d ata= 5 4 ,   h y p er k in et ic= 6 4 ,     h y p o k in etic= 4 5 ,   r ef l u x =3 8   s am p les.  I n   ea c h   ca s 1 0   s a m p l es  ar k ep f o r   test i n g   an d   th e   r em a in i n g   s a m p le s   ar u s ed   in   tr ai n i n g .   T ab les 3 ,   4   an d   5   s h o w   th r e s u l t o f   t h class i f icatio n   p r o ce s s   in c lu d i n g   tr ain in g - ,   test i n g - ac cu r ac y ,   T NR   an d   T P R   u s in g   ea c h   f ea t u r g r o u p   an d   r ep ea ted   f o r   th th r ee   d if f er en t   p ath o lo g ical  ca s es   v er s u s   t h n o r m al  v o ice  s i g n al .   T h v o ice  clas s i f icatio n s   r es u l ts   ar s h o w n   i n   T ab les  3 ,   4   an d   5   w h er t h co n f u s io n   m atr i x   i s   u s ed   to   en v i s io n   th p er f o r m an ce .   T h m a x i m u m   r es u lts   o f   t h m o d el - ,   te s t -   ac cu r ac y ,   T NR   a n d   T P R   w er f o u n d   u s i n g   th f ea t u r es  g r o u p   3   ( F3 ) ,   as  th e y   r ea ch ed   1 0 0 in   t h class i f icatio n   o f   all  p at h o lo g ical  ca s es.  An o th er   g o o d   ac cu r ac y   w as  f o u n d   w h e n   cla s s i f y in g   th e   d ata  as   H y p e r k in et ic  o r   n o r m al  v o ices  u s in g   f ea t u r es  g r o u p   4   ( F4 )   in   T ab le  4 ,   also   class if y i n g   th d ata  a s   H y p o k i n etic  o r   n o r m al  u s i n g   f ea tu r e s   g r o u p   1   ( F1 )   as  s ee n   i n   T ab le  4 .   Ver y   g o o d   r esu lts   w e r p er f o r m ed   u s in g   t h f ir s f e atu r g r o u p   ( F1 )   an d   f i f t h   g r o u p   ( F5 )   in   th ca s e   o f   clas s if y i n g   t h d ata  as  R e f l u x   o r   n o r m al  d ata  a s   s h o w n   i o n   T ab le  5 .   Fro m   t h tab le,   it  ca n   b n o ticed   t h at   s o m o f   t h f ea tu r e s   ar co n s u m in g   l o w er   ac c u r ac y   th a n   o t h er s ,   f o r   ex a m p le  t h f ea t u r es   g r o u p   4   ( F4 )   g i v e s   test   ac cu r ac y   less   t h a n   o r   eq u al  to   5 0 % in   m o s t o f   t h ca s e s .   I n   o r d er   to   r ev ea th b est  f ea tu r co m b i n atio n s   an d   to   o b tain   t h h i g h est  ac c u r ac y   i n   cla s s if ica tio n ,   T ab le   6   s h o w s   t h r esu lt  u s i n g   co m b in at io n   o f   t h b est  th r ee   f ea tu r g r o u p s   at  ea ch   p ath o lo g ical  ca s f o u n d   in   T ab le  3 .   T h f ir s co lu m n   in   T ab le  6   s h o w s   th r es u lts   o f   class i f y in g   t h d ata  as  n o r m al  o r   h y p er k i n etic   u s i n g   d elta - d elta  M FC C ,   s k e w n es s ,   an d   Z C R   f ea tu r e s   to g eth er .   I is   f o u n d   t h at  t h tes t - ,   tr ain - ac c u r ac ies,   T NR   an d   T P R   ar all  1 0 0 ac cu r ac y .   T h s a m r es u lts   ar f o u n d   w h e n   cla s s i f y in g   t h d a ta  as  h y p o k i n etic  o r   n o r m al  u s i n g   d elta - d elta  MF C C ,   s k e w n es s   an d   d elta - MF C C   to g eth er .   T h d elta - d elta  MFC C ,   en tr o p y   an d   d elta - MF C C   f ea t u r es  co m b i n atio n   ar u s ed   in   t h t h ir d   p ath o lo g ical  ca s ( R ef l u x )   an d   t h r esu lt  ac cu r ac ies   w er v er y   g o o d .         T ab le  3 .   Featu r co m b i n atio n s   an d   ac cu r ac y   o b tain ed   f o r   h y p er k in etic  p at h o lo g y   v s   n o r m a l c ases     N o r mal   F 1   H y p e r   F 1   N o r mal   F 2   H y p e r   F 2   N o r mal   F 3   H y p e r   F 3   N o r mal   F 4   H y p e r   F 4   N o r mal   F 5   H y p e r   F 5   T r a i n   A c c u r a c y   5 8 %   6 1 %   1 0 0 %   6 7 %   5 5 %   T e st   A c c u r a c y   5 0 %   6 5 %   1 0 0 %   7 0 %   5 0 %   T N R   5 7 . 8 9 %   5 8 . 3 3 %   1 0 0 %   6 4 . 2 8 %   0   T P R   5 8 . 0 3 %   6 2 . 5 %   1 0 0 %   6 8 . 9 7 %   5 5 %       T ab le  4 .   Featu r co m b i n atio n s   an d   ac cu r ac y   o b tain ed   f o r   h y p o k in etic  p ath o lo g y   v s   n o r m al   ca s es     N o r mal   F 1   H y p o   F 1   N o r mal   F 2   H y p o   F 2   N o r mal   F 3   H y p o   F 3   N o r mal   F 4   H y p o   F 4   N o r mal   F 5   H y p o   F 5   T r a i n   A c c u r a c y   7 0 . 3 7 %   7 0 . 3 7 %   1 0 0 %   6 4 . 1 9 %   5 8 . 0 2 4 %   T e st   A c c u r a c y   8 0 %   5 5 %   1 0 0 %   5 0 %   4 0 %   T N R   7 4 . 4 2 %   6 8 . 4 2 %   1 0 0 %   8 6 . 8 6   5 9 . 0 1 %   T P R   6 5 . 7 8 %   7 5 %   1 0 0 %   5 9 . 4 5 %   5 5 %       T ab le  5 .   Featu r co m b i n atio n s   an d   ac cu r ac y   o b tain ed   f o r   r ef l u x   p at h o lo g y   v s   n o r m al  ca s es     N o r mal   F 1   R e f l u x   F 1   N o r mal   F 2   R e f l u x   F 2   N o r mal   F 3   R e f l u x   F 3   N o r mal   F 4   R e f l u x   F 4   N o r mal   F 5   R e f l u x   F 5   T r a i n   A c c u r a c y   9 8 . 6 5 %   6 6 . 2 2 %   1 0 0 %   6 7 . 5 7 %   7 9 . 7 3 %   T e st   A c c u r a c y   1 0 0 %   5 0 %   1 0 0 %   4 5 %   8 0 %   T N R   9 7 . 8 2 %   6 8 . 5 2 %   1 0 0 %   6 9 . 0 9 %   8 1 . 2 5 %   T P R   1 0 0 %   6 0 %   1 0 0 %   6 3 . 1 6 %   7 6 . 9 2 %       T ab le   6 .   B est f ea tu r co m b i n a tio n s   a n d   ac cu r ac y   o b tain ed     N o r mal / H y p e r   ∆∆ M F C C +   S k e w n e ss+  Z C R   N o r mal / H y p o   ∆∆ M F C C +   S k e w n e ss+  ∆M F C C   N o r mal / R e f l u x   ∆∆ M F C C   +   En t r o p y + ∆M F C C   T r a i n   A c c u r a c y   1 0 0 %   1 0 0 %   9 7 . 3 %   T e st   A c c u r a c y   1 0 0 %   1 0 0 %   1 0 0 %   T N R   1 0 0 %   1 0 0 %   1 0 0 %   T P R   1 0 0 %   1 0 0 %   9 3 . 5 4 %   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8708       C la s s i fica tio n   o f th r ee   p a th o lo g ica l v o ices b a s ed   o n     ( Mu n ee r a   A lta ye b )   955   3 . 3 .     Cla s s if ica t io n us ing   DWT   f ea t ures   Dis cr ete  w a v elet  tr an s f o r m   ( DW T )   an aly s i s   is   u s ed   to   e x tr ac 5   f ea t u r es;   o n e   en er g y   f ea t u r i s   ex tr ac ted   f r o m   ea c h   o n o f   t h f i v w a v elet  le v el s .   T ab le   7   p r esen ts   th e   ac cu r ac y   o b t ain ed   b y   W a v ele t   f ea t u r es.  T h T ab le  s h o w s   t h at  t h clas s if icatio n   tr ai n   ac c u r ac y   ( m o d el  ac c u r ac y )   ar r an g ed   b et w ee n   6 0 an d   7 0 in   all  p at h o lo g ical  c ases ,   w h ile  te s ac c u r ac ies   ar r an g ed   b et w ee n   8 0 a n d   9 0 w h ich   ar g o o d   r esu lt s   I   in   co m p ar is o n   w it h   s o m o f   t h r es u lts   s ee n   i n   T ab le  3 .   T o   th b est  o f   o u r   k n o w led g e,   t h DW T   f ea t u r es  ar n o w id el y   u s ed   in   v o ice  clas s i f icatio n   f ield ,   b u in   th i s   w o r k ,   th r es u lt s   s h o w   t h at  th e y   ar b etter   th an   s o m o f   t h M FC C   a n d   Z C R   f ea t u r es  w h ic h   ar w id el y   u s ed   i n   th is   ar ea .   T h W av e let  f ea t u r es  p r ese n t   g o o d   r esu lts   a n d   co u ld   b u s e d   in   class i f y i n g   t h v o ice  as  n o r m al  o r   p ath o lo g ical  v o ices  w it h   g o o d   ac cu r ac y .       T ab le  7 .   W av elet  f ea tu r es a n d   ac cu r ac y   o b tain ed   W a v e l e t   f e a t u r e s   H y p e r k i n e t i c   H y p o k i n e t i c   R e f l u x   T r a i n   A c c u r a c y   7 0 %   6 0 . 4 9 %   6 7 . 5 7 %   T e st   A c c u r a c y   9 0 %   8 0 %   9 0 %   T N R   7 4 . 1 9 %   6 1 . 0 2 %   6 6 . 6 7 %   T P R   6 8 . 1 2 %   5 9 . 0 9 %   7 2 . 7 3 %       4.   DIS CU SS I O   C las s i f icatio n   o f   p ath o lo g ica l   v o ices   u s i n g   m ac h i n e   lear n i n g   h a s   s i g n i f ica n t   b en e f its   f o r   p atien ass es s m en t   an d   i m p r o v e m e n co m p u ter - a id ed   s y s te m s ,   a s   t h er ar m a n y   p r ev io u s   r esear c h es  in   t h is   f ie ld   th a t   ap p ly   v ar io u s   m et h o d s   o f   f ea t u r ex tr ac tio n   a n d   clas s if icati o n   alg o r it h m s .   I n   th is   p ap er ,   t h p r o p o s ed   m e th o d   f o r   d etec tin g   a n d   class if y i n g   v o ca d is o r d er   is   co m p ar ed   w ith   t h m et h o d s   f o u n d   i n   p r ev io u s   s t u d ies  [ 4 ] - [ 6 ] ,   [ 2 5 ]   w h ich   s h o w   t h at  r elate d   v o ices  co u ld   b class i f ied   i n to   n o r m al/p at h o lo g ical  d ep en d s   o n   s o u n d s   f ea t u r e s   an d   th ac cu r ac y   o f   t h class if icatio n   alg o r it h m s .   O n   th o th er   h an d ,   th r es u lt  ac cu r ac y   d e m o n s tr ated   in   t h i s   r esear ch   is   s h o w n   to   b s u p er io r   to   ea r lier   r esear ch es.  T h a cc u r ac y   r ate  w a s   9 9 . 5 6 %   in   [ 4 ] ,   th ac cu r ac y   r ate  w a s   9 4 . 2 6 %   in   [ 5 ] ,   th e   ac cu r a c y   r ate   w as   b et w ee n   9 0 - 100 %   in   [ 6 ] ,   an d   t h ac c u r ac y   r ate  w a s   9 7 . 9 %   i n   [ 2 ] .   Ho w e v er ,   in   th i s   s t u d y ,   th ac cu r ac y   r ate  n o o n l y   i n cr ea s ed   to   ar o u n d   1 0 0 %,  b u also   th m et h o d s   p r esen ted   ar ab le  to   class if y   t h r elate d   v o ices  in to   f o u r   d if f er en cl ass es  ( n o r m al,   h y p er k i n etic,   h y p o k i n etic,   r ef l u x ) ,   w h ic h   is   i m p o r tan t i n   v o ic d i s ea s es d ia g n o s tic  f ie ld .         5.   CO NCLU SI O   T h is   p ap er   ex p lo r es  an d   co m p ar e s   s ev er al  v o ice  f ea tu r e s   ex tr ac tio n   m eth o d s   w h ich   ar u s ed   to   class i f y   th v o ices  as  n o r m al  o r   p ath o lo g ical  v o ices.  T h r ee   d if f er en ab n o r m al  c ases   w er s t u d ied h y p er k in et ic,   h y p o k i n etic,   an d   r ef lu x .   T h r ee   d if f er e n m e th o d s   w er u s ed   to   ex tr ac f ea tu r es  w h ic h   ar e:   MFC C ,   Z C R ,   DW T   an d   r e lated   s tati s tical  f ea t u r ar f o u n d   u s in g   s k e w n e s s ,   k u r to s is ,   an d   e n tr o p y .   T h p u r p o s o f   th is   w o r k   is   to   class i f y   th e   v o ice  d atase an d   co m p ar t h cla s s i f icatio n   r es u lts   u s in g   d i f f er en t   f ea t u r g r o u p s   w h er t h cla s s if icatio n   p r o ce s s   w as r ep ea ted .   T h class i f icat io n   p r o ce s s e s   w er al l d o n u s in g   SVM  an d   th tr ain - ,   test -   ac cu r ac ies,  T NR   an d   T P R   ar e   c alcu lated   f r o m   t h r esu lta n c o n f u s io n   m atr i x   i n   ea ch   ca s e.   T h b est  class if ic atio n   r esu lt s   w er r ea ch ed   u s in g   th f ea t u r g r o u p   th at  i n clu d e s   d elta - d elta   MFC C   an d   s k e w n e s s   f ea tu r e s ,   as  it  g av 1 0 0 ac cu r ac y   in   all  ca s e s .   A   co m b i n ati o n   o f   s o m o f   t h e     d elta - d elta  M FC C   a n d   Z C R   f e atu r es  ar e   also   g a v v er y   g o o d   ac cu r ac y .   T h DW T   f ea t u r es  ar n o co m m o n l y   u s ed   i n   v o ice  c lass if ica tio n ,   b u i n   th is   p ap er ,   t h r es u lt s   s h o w   t h at   t h e y   ar b etter   t h an   t h d elta - d elta   MF C C   an d   Z C R   f ea tu r es   w h ich   ar w id el y   u s ed   i n   t h is   ar ea   a n d   ca n   b u s ed   to   class if y   t h v o ice  as  n o r m a o r   p ath o lo g ical  w it h   g o o d   ac cu r ac y .   I n   th f u t u r r esear ch ,   o th er   m et h o d s ,   o r   c o m b i n ati o n   o f   class i f icatio n   m et h o d s   th a n   S VM   m a y   b u s ed   to   en h a n ce   th r e s u l ts   w h er lo w er   ac cu r ac ie s   w er f o u n d   also   class i f ica tio n   o f   o th er   d is ea s es t h at  ca u s te m p o r a r y   v o ca l i m p air m e n ts ,   s u ch   a s   C OVI D - 19.       RE F E R E NC E   [ 1 ]   A .   V i sav e ,   P .   K a c h a r e ,   A .   Jey a k u m a r ,   A .   N .   C h e e r a n ,   a n d   G .   B a c h h e r ,   V o c a l   f e a t u r e f o r   g l o t t a l   p a t h o l o g y   d e t e c t i o n   u s i n g   B P N N ,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 8 ,   n o .   1 7 ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 5 1 2 0 / 2 0 8 3 4 - 3 5 7 1 .   [ 2 ]   V .   S e l l a a n d   J.  Jag a d e e san ,   C l a ssi f i c a t i o n   o f   n o r mal   a n d   p a t h o l o g i c a l   v o i c e   u si n g   S V M   a n d   R B F N N ,”  J o u r n a l   o f   S i g n a l   a n d   I n f o rm a t i o n   Pr o c e ssi n g v o l .   5 ,   n o .   1 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 4 2 3 6 / j s i p . 2 0 1 4 . 5 1 0 0 1 .   [ 3 ]   D .   P r a v e n a ,   S .   D h i v y a ,   a n d   A .   D .   D e v i ,   P a t h o l o g i c a l   v o i c e   r e c o g n i t i o n   f o r   v o c a l   f o l d   d i se a se ,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   4 7 ,   n o .   1 3 ,   p p .   3 1 - 3 7 ,   2 0 1 2 ,   d o i : 1 0 . 5 1 2 0 / 7 2 5 0 - 0 3 1 4 .   [ 4 ]   H .   A n k ı ş h a n ,   A   n e w   a p p r o a c h   f o r   d e t e c t i o n   o f   p a t h o l o g i c a l   v o i c e   d i so r d e r w i t h   r e d u c e d   p a r a me t e r s ,”  E l e c t r i c a ,   v o l .   1 8 ,   n o .   1 p p .   6 0 - 7 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 5 1 5 2 / i u j e e e . 2 0 1 8 . 1 8 1 0 .   [ 5 ]   S .   H .   F a n g ,   D e t e c t i o n   o f   p a t h o l o g i c a l   v o i c e   u si n g   c e p st r u v e c t o r s:   A   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h ,   J o u r n a l   o f   Vo i c e ,   v o l .   3 3 ,   n o .   5 ,   p p .   6 3 4 - 6 4 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j v o i c e . 2 0 1 8 . 0 2 . 0 0 3 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.