【摘 要】
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本文通过对咳嗽声特性的分析,首先利用短时过零率和短时能量对咳嗽声进行端点初步检测,然后提取咳嗽的Mel频率倒谱系数作为特征参数,使用隐马尔可夫模型进行训练,建
【机 构】
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华南理工大学广州510641广州医学院广州510120
【出 处】
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第八届中国语音学学术会议暨庆贺吴宗济先生百岁华诞语音科学前沿问题国际研讨会(PCC2008/ISPF2008)
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本文通过对咳嗽声特性的分析,首先利用短时过零率和短时能量对咳嗽声进行端点初步检测,然后提取咳嗽的Mel频率倒谱系数作为特征参数,使用隐马尔可夫模型进行训练,建立咳嗽模板库。对所获得的234个样本进行训练和测试性识别,其中78个为训练样本,两组咳嗽测试样本和两组声音测试样本各为39个,识别系统把测试组咳嗽正确识别率为85.53％,把测试组声音错误识别为咳嗽的概率为7.89％。实验证明,通过将咳嗽声的特性和语音识别方法的结合,隐马尔可夫模型可用于检测咳嗽声,而且在咳嗽声识别中也有很好的准确性和可靠性。
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