基于LPCC和MFCC参数的病理嗓音识别研究

• 作者: 周孝进 张晓俊 莫丽花 赵鹤鸣 陶智 顾济华
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 病理嗓音识别 线性预测倒谱系数 MEL频率倒谱系数 动态时间规整
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 87-89
• 分类号: TN912.34
• 字数: 1682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2012.01.029

摘要

自动检测正常嗓音和病理嗓音的关键是选出有效的特征参数,并对其进行优化得到简单易实现的参数.同时选择合适的识别模型对正常嗓音和病理嗓音进行识别以得到最好的识别率.为了能实时、便利地检测正常嗓音和病理嗓音,这里提出了线性预测倒谱系数(LPCC)和MEL频率倒谱系数(MFCC)声学特征参数,采用动态时间规整(DTW)算法进行识别,实验结果表明该模型的识别率可达到90％以上,且MFCC方法优于LPCC.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶智	苏州大学物理科学与技术学院	80	587	13.0	21.0
2	顾济华	苏州大学物理科学与技术学院	85	716	13.0	22.0
3	赵鹤鸣	苏州大学电子信息学院	140	1024	17.0	23.0
4	张晓俊	苏州大学物理科学与技术学院	37	81	6.0	8.0
5	莫丽花	苏州大学物理科学与技术学院	1	12	1.0	1.0
6	周孝进	苏州大学物理科学与技术学院	6	16	2.0	4.0