基于声道特性的腭裂语音高鼻音等级自动识别

• 作者: 何凌 何岩萍 刘奇 唐铭 尹恒
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 腭裂语音 高鼻音 线性预测 稀疏表示 倒谱
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 141-147
• 页数: 7页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 7242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1707-0015

摘要

腭裂语音高鼻音等级的自动识别对于腭咽功能的评估具有重要临床价值.对腭裂语音高鼻音等级自动识别算法进行了研究,提出基于声道特性的腭裂语音高鼻音等级自动识别算法.利用高低阶线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)与倒谱系数结合成为LPCC-Cep特征组作为声学特征参数,采用稀疏表示分类器(Sparse Representation based Classification,SRC)实现腭裂语音四类高鼻音等级(正常、轻度、中度和重度)的自动识别.实验结果表明,提出的自动识别算法取得了较高的高鼻音类别正确识别率.其中,LPCC-Cep特征组参数对高鼻音等级的正确识别率为83.38％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘奇	四川大学电气信息学院	61	297	9.0	13.0
2	何凌	四川大学电气信息学院	33	108	6.0	8.0
3	尹恒		33	320	11.0	16.0
4	唐铭	四川大学电气信息学院	4	9	2.0	3.0
5	何岩萍	四川大学材料科学与工程学院	1	1	1.0	1.0