基于多維特征的病態(tài)嗓音檢測(cè)方法的研究.pdf

1、語言是人們交往必不可少的工具，嗓音的損害嚴(yán)重影響了人與人之間的交流。隨著社會(huì)交往的日益頻繁，嗓音疾病的發(fā)病率也逐年增高，人們對(duì)嗓音障礙的重視程度也越來越高。早期發(fā)現(xiàn)嗓音病變可以將病人的痛苦以及經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)降到最低。目前對(duì)嗓音障礙的檢測(cè)主要是通過主觀聽感知分析來實(shí)現(xiàn)的，但由于受到聽感知評(píng)委主觀因素的影響，此方法具有很大的模糊性和偶然性。以往病理嗓音的正常-病理二分類的客觀檢測(cè)方法已不能滿足臨床應(yīng)用的需求，因此，需要發(fā)展一種客觀的檢測(cè)手段，對(duì)嗓

2、音障礙嚴(yán)重等級(jí)進(jìn)行細(xì)化，并將其映射到主觀評(píng)估方法的相關(guān)等級(jí)上。本文主要是基于主觀評(píng)估方法 GRBAS，對(duì)患者的障礙嗓音進(jìn)行聲學(xué)參數(shù)的提取、選擇和優(yōu)化，從而構(gòu)建分類模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)病態(tài)嗓音四級(jí)嚴(yán)重程度的自動(dòng)分類。研究的主要內(nèi)容如下：
　　首先，對(duì)病態(tài)嗓音樣本數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聲學(xué)分析，提取相關(guān)聲學(xué)特征參數(shù)。本文共使用了66維聲學(xué)特征參數(shù)，其中除了使用經(jīng)典的特征參數(shù)，如微擾、諧噪比等，還針對(duì)病態(tài)嗓音的特點(diǎn)，引入了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獗?EMD_ER)、聲

3、門噪聲激勵(lì)比(GNE_ER)等量化能量信號(hào)與噪聲信號(hào)比重的特征參數(shù)以及重復(fù)周期密度熵(RPDE)和去趨勢(shì)波動(dòng)分析(DFA)這兩種描述嗓音非線性特性的參數(shù)。并采用單側(cè)聲帶麻痹患者(UVFP)不同治療階段的聲學(xué)參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明新引入的特征參數(shù)可以有效的反映出患者在不同患病階段的聲學(xué)特征差異。
　　其次，對(duì)提取的原始特征參數(shù)，分別使用最大相關(guān)最小冗余(mRMR)、Relief和主成分分析(PCA)三種降維方法，篩選出信息量大、相關(guān)