【摘 要】
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啼哭作为婴儿与外界交流的主要方式，蕴含着丰富的、与婴儿的心理和病理状态有关的信息。研究表明，不同婴儿基于某种特定需求或状态的哭声具有一定的共性。因此，对婴儿的啼哭声进
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啼哭作为婴儿与外界交流的主要方式，蕴含着丰富的、与婴儿的心理和病理状态有关的信息。研究表明，不同婴儿基于某种特定需求或状态的哭声具有一定的共性。因此，对婴儿的啼哭声进行识别，具有十分重要的现实意义。目前国外越来越多的研究人员开始重视研究婴儿啼哭的声学特征与其实际需求之间的客观对应关系，而国内还停留在人耳测听、主观判断的基础上。 本文为此作了一些相关的研究工作，主要包括以下几个方面： 1、建立了国内第一个婴儿啼哭声数据库。 2、将婴儿的发声系统与成年人的发声系统进行了比较，详细分析了两者在发声结构和发声原理上的异同点，从而得到婴儿啼哭声和语音信号的差别。随后根据婴儿啼哭声研究的实际意义，确定了三种啼哭声分类的方式。 3、选取在前人研究中使用效果较好的MFCC系数和LPC系数，并尝试引入语音识别中常用的LPCC参数作为识别特征，通过实验比较了三种系数的分类效果。其中，LPC系数的分类效果最好，LPCC系数次之。MFCC系数在选择恰当阶长的情况下，识别效果也较为理想。 4、基于当前数据量较小，以及对啼哭声划分单元分析的特点，将在小词汇量孤立词识别中获得成功的DTW算法应用到啼哭声分类系统中，并将其与现代婴儿啼哭声分类应用最广泛的人工神经网络——BP网络相比较。实验证明，对数据量较小的系统，DTW算法得到的结果优于BP网络。 5、对于由啼哭声时长不同引起的特征向量总长度不相等问题，提出了非线性取样的解决方法。
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