袁亚南
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 供职机构：四川大学电气信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于MFCC和HMM的腭裂语音辅音省略识别算法被引量：5
- 2014年
- 为了弥补国内外在腭裂语音辅音发音错误识别方面的漏缺,以及为临床腭裂语音类型的诊断提供一种非主观的辅助措施,提出了一种基于语音识别系统的腭裂语音辅音省略识别算法。对腭裂语音辅音发音错误特点进行了语谱图上的能量研究,建立了改进参数的基于美尔频率倒谱系数和隐马尔科夫模型的腭裂语音识别系统。实验结果表明,该语音辅音省略识别算法取得了较高的正确率,实现了对腭裂语音清晰度的自动量化评估,可以用于临床辅助诊断。
- 袁亚南何凌龚晓峰尹恒李杨
- 关键词：腭裂语音美尔频率倒谱系数隐马尔科夫模型
- 腭裂语音高鼻音等级自动识别算法研究被引量：4
- 2014年
- 为了对腭裂语音的高鼻音进行等级区分,提出基于声学特征参数分析的腭裂语音高鼻音等级自动识别算法,提取基于香农能量和Mel倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)的S-MFCC作为声学特征参数,结合高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)分类器实现对腭裂语音4类高鼻音等级(正常、轻度、中度和重度)的自动识别。实验结果表明,提出的自动识别算法取得了较高的高鼻音类别正确识别率,对4类高鼻音的平均识别率达到79%以上,其中,提出的S-MFCC参数取得了85%的平均正确识别率,优于传统的香农能量算法、MFCC算法,具有较高的临床应用价值。
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- 关键词：腭裂语音MEL倒谱系数
