【摘 要】
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为了实现对腭裂患者高鼻音的自动识别,提出了基于语音信号非线性能量算子及K-最近邻分类器的高鼻音自动识别算法.实验对腭裂语音数据库中非高鼻音及高鼻音信号提取基于香农能
【机 构】
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四川大学华西口腔医院,四川大学电气信息学院
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为了实现对腭裂患者高鼻音的自动识别,提出了基于语音信号非线性能量算子及K-最近邻分类器的高鼻音自动识别算法.实验对腭裂语音数据库中非高鼻音及高鼻音信号提取基于香农能量和非线性能量算子的语音特征参数,结合模式识别分类器,实现了对高鼻音语音的自动检测.实验结果表明,应用非线性能量算予,能实时跟踪语音信号瞬时能量变化,实现了对高鼻音较高的判别正确率,其分类器正确识别率在90％以上,且优于传统的香农能量算法,具有较高的临床应用价值.
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