【摘 要】
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本文通过分析嗓音的发音机制,提取正常与病态嗓音的传统声学参数[基频、Mel倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPCC)、频率微扰、振幅微扰]与非线性动力学特征参数[熵(样本熵、模
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61362003);广西自然科学基金资助项目(2010GXNSFA013128)
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本文通过分析嗓音的发音机制,提取正常与病态嗓音的传统声学参数[基频、Mel倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPCC)、频率微扰、振幅微扰]与非线性动力学特征参数[熵(样本熵、模糊熵、多尺度熵)、计盒维数、计维截距和Hurst参数],作为病态嗓音识别的特征矢量集。应用支持向量机(SVM)对/a/音的78例正常嗓音与73例病态嗓音和/i/音的78例正常嗓音与80例病态嗓音进行建模与识别。结果表明,相对于传统的声学特征参数,非线性特征参数能更好地区分正常与病态嗓音;实验提取的所有参数中,除了多尺度熵,/a/音的正常与病态嗓音的识别率均高于/i/音,因此为了达到识别病态嗓音的目的,国内外相关研究大多采用/a/音数据;多尺度熵特征对/i/音的正常与病态嗓音的识别率较/a/音高,它或能为评价声带代偿功能状态的研究提供有益的启发。
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