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基于发声模型的腭裂语音高鼻音自动检测算法
被引量:
2
1
作者
张桠童
何凌
+2 位作者
张婷
尹恒
李杨
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第6期1592-1597,共6页
通过对腭裂语音发声模型进行研究,提出基于激励、声道、辐射模型特征参数的腭裂语音高鼻音等级自动识别算法。通过对基于激励模型的基音频率、基于声道模型的共振峰参数、基于综合发声模型的短时能量和Mel倒频谱系数等表征高鼻音特性的...
通过对腭裂语音发声模型进行研究,提出基于激励、声道、辐射模型特征参数的腭裂语音高鼻音等级自动识别算法。通过对基于激励模型的基音频率、基于声道模型的共振峰参数、基于综合发声模型的短时能量和Mel倒频谱系数等表征高鼻音特性的参数进行分析和改进,以K-最近邻算法为模式识别分类器,得出应用4种特征参数的高鼻音等级自动识别结果。实验结果表明,Mel倒频谱系数与腭裂语音临床生理特征相关性最大,对不同等级高鼻音识别率最高。
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关键词
腭裂语音
数学模型
基音频率
共振峰
能量
Mel倒频谱系数
K-最近邻算法
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题名
基于发声模型的腭裂语音高鼻音自动检测算法
被引量:
2
1
作者
张桠童
何凌
张婷
尹恒
李杨
机构
四川大学电气信息
学院
成都航空职业技术学院国有资产管理处
四川大学华西口腔医院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第6期1592-1597,共6页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(30900391)
文摘
通过对腭裂语音发声模型进行研究,提出基于激励、声道、辐射模型特征参数的腭裂语音高鼻音等级自动识别算法。通过对基于激励模型的基音频率、基于声道模型的共振峰参数、基于综合发声模型的短时能量和Mel倒频谱系数等表征高鼻音特性的参数进行分析和改进,以K-最近邻算法为模式识别分类器,得出应用4种特征参数的高鼻音等级自动识别结果。实验结果表明,Mel倒频谱系数与腭裂语音临床生理特征相关性最大,对不同等级高鼻音识别率最高。
关键词
腭裂语音
数学模型
基音频率
共振峰
能量
Mel倒频谱系数
K-最近邻算法
Keywords
cleft palate speech
mathematical model
pitch
formants
energy
MFCC
KNN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于发声模型的腭裂语音高鼻音自动检测算法
张桠童
何凌
张婷
尹恒
李杨
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
2
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