[发明专利]一种基于声音特征的自主神经功能参数获取方法

权利要求书

1.一种基于声音特征的自主神经功能参数获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)、进行应激刺激实验并记录刺激前及刺激过程中被测试者的语音信号；

步骤2)、对步骤1)采集的语音信号静音切除、预加重、分帧和加窗预处理；

步骤3)、对预处理后的语音信号进行参数计算，通过自相关函数获取声音的基频，离散声音信号x(n)的自相关函数为：

R(k)＝∑x(n)(n-k) (4)

其中k是时间的延迟量，N为帧长；

得到每个被测试者语音信号的基频以及标准差数据，选择各个基频的正负40Hz为频率范围，然后对该频率范围进行积分，得到基频功率。

2.根据权利要求1所述的一种基于声音特征的自主神经功能参数获取方法，其特征在于，步骤1)中，静息状态下采集被测试者的语音信号，然后对静息状态下的被测试者进行应激刺激，然后采集应激刺激后的被测试者的语音信号。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于声音特征的自主神经功能参数获取方法，其特征在于，通过KFW H902麦克风采集声音信号，用数据线传输到MP150记录声音信号，采样率为20kHz。

4.根据权利要求1所述的一种基于声音特征的自主神经功能参数获取方法，其特征在于，步骤2)中，首先对采集的声音信号进行首尾端的静音切除，对静音切除后的声音信号进行预加重处理，是通过对高频部分进行加重处理，然后通过分帧强化预加重处理后的语音信号，然后选择平滑的窗口对分帧强化后的语音信号进行加窗，选择具有过渡特性的窗口能够增强各帧声音信号的连续性。

5.根据权利要求4所述的一种基于声音特征的自主神经功能参数获取方法，其特征在于，预加重处理中，一个高通滤波器，如公式：

H(z)＝1-aZ^-1(0.9＜a＜1) (1)

将信号通过该高通滤波器后的结果为：

S′(n)＝S(n)-aS(n-1)(0.9＜a＜1) (2)

公式中的S(n)为n时刻的采样值。

6.根据权利要求4所述的一种基于声音特征的自主神经功能参数获取方法，其特征在于，分帧过程中，帧长为20ms，帧移为帧长的1/3。

7.根据权利要求4所述的一种基于声音特征的自主神经功能参数获取方法，其特征在于，通过汉明窗进行加窗处理：

8.根据权利要求1所述的一种基于声音特征的自主神经功能参数获取方法，其特征在于，基频与副交感神经活动负相关，作为评价副交感神经的指标；基频功率与交感神经活动正相关，作为评价激活状态下交感神经的指标。