【摘 要】
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为提高构音障碍识别准确率,提出一种基于多特征组合的构音障碍语音识别方法.利用遗传算法进行特征选择,从语音的韵律特征、频谱特征、人耳听觉特征、嗓音质量特征和声道模型特征等5类特征组合成的多特征组合中选择出分类准确率最高的特征子集,通过SVM分类器对选择出的特征进行识别.在Torgo声学和发音数据库对不同的语音刺激类型进行模拟实验,实验结果表明,提出方法对Torgo数据库的3种语音刺激类型的平均准确率为97.52％,优于现有的识别方法.
【机 构】
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广西大学 计算机与电子信息学院,广西 南宁 530004;广西大学 广西多媒体通信与网络技术重点实验室,广西 南宁 530004;广西大学 计算机与电子信息学院,广西 南宁 530004
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为提高构音障碍识别准确率,提出一种基于多特征组合的构音障碍语音识别方法.利用遗传算法进行特征选择,从语音的韵律特征、频谱特征、人耳听觉特征、嗓音质量特征和声道模型特征等5类特征组合成的多特征组合中选择出分类准确率最高的特征子集,通过SVM分类器对选择出的特征进行识别.在Torgo声学和发音数据库对不同的语音刺激类型进行模拟实验,实验结果表明,提出方法对Torgo数据库的3种语音刺激类型的平均准确率为97.52％,优于现有的识别方法.
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