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题名基于改进EWT的病理嗓音检测
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作者
李新伟
陈益
何若男
刘舒彬
曹辉
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机构
陕西师范大学物理学与信息技术学院
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出处
《电子设计工程》
2025年第2期172-175,180,共5页
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基金
国家自然科学基金(12374440)。
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文摘
特征提取是病理嗓音信号检测中至关重要的步骤。针对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)在处理复杂频谱信号时的频带划分问题,提出一种基于倒谱包络线改进的EWT,自适应地划分元音/a/的第一和第二共振峰频带,通过计算第一和第二共振峰频带内不同帧之间的皮尔逊相关系数,获得EWTPCC(Empirical Wavelet Transform Pearson Correlation Coefficient)特征。实验结果表明,EWTPCC特征结合支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的方法,在萨尔布吕肯语料库(Saarbrücken Voice Database,SVD)中的识别率达到87.65%,可以有效地区分正常嗓音与病理嗓音。
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关键词
病理嗓音检测
经验小波变换
倒谱包络线
皮尔逊相关系数
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Keywords
pathological voice detection
Empirical Wavelet Transform
cepstral envelope
Pearson Correlation Coefficient
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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