结合PECGTFs和SSMC的腭裂语音咽擦音自动检测算法

咽擦音是腭裂语音中一种常见的代偿性构音异常,咽擦音的自动检测对腭咽功能的评估具有重要的临床意义。对腭裂语音咽擦音的自动检测算法进行了研究,提出分段指数压缩Gamatone滤波器组(Piecewise Exponent Compression Gammatone Filters,PECGTFs)和基于Softsign的多通道(Softsign-based Multi-Channel,SSMC)模型相结合提取语音信号的谱特征参数,采用KNN分类器,实现腭裂语音咽擦音的自动检测。实验共测试306个语音样本,并对比了使用不同的Gammatone滤波器、使用高斯差分(Difference of Gaussian,DoG)增强和SSMC模型增强对咽擦音自动检测结果的影响。实验结果表明,使用PECGTFs与SSMC相结合的算法对腭裂语音咽擦音的自动检测正确率达94.95%,对临床诊断具有一定的参考价值。