[发明专利]一种用于监测躁狂发作的语音特征提取方法

权利要求书

1.一种用于监测躁狂发作的语音特征提取方法，其特征在于，它包括以下步骤：

(1)使用谱熵法对语音信号进行端点检测

设语音信号时域波形为x(i)，加窗分帧处理后得到的第n帧语音信号为x_n(m)，其快速傅里叶变换(FFT)表示为x_n(k)，其中下标n表示为第n帧，而k表示为第k条谱线，该语音帧在频域中的短时能量为：

公式(1)中，N为FFT的长度，只取正频率部分；

而对于某一谱线k的能量谱为则每个频率分量的归一化谱概率密度函数定义为：

该语音帧的短时谱熵定义为：

设置判别门限值，将语音中的各帧的谱熵值与门限值进行比较，即可得到端点信息；

(2)使用倒谱法进行语音信号基音pitch提取

pitch是语音信号中最基本的指标之一，基于语音x(i)是由声门脉冲激励u(i)经声道响应v(i)滤波而来的原理，有：

x(i)＝u(i)*v(i)       (4)

设这三个量的倒谱分别为和可得：

在倒谱中和相对分离，可以在倒谱中分离出然后再恢复出u(i)，进而求得pitch，在计算出倒谱后，在倒频率中寻找倒谱函数最大值，其对应的样本点数就是当前帧语音信号的pitch；

(3)使用平均能量进行有音段识别

储存的语音信号为振幅随时间变化的函数，对所有样本点进行求能量之后求和，再除以数据样本数，即可得到平均能量，再将此平均能量与试验测试标记出的有音段和无音段的平均能量进行比较，大于阈值的记为有音段，否则为无音段，PT等于无音段时间与该段对话总时间之比；

(4)监测躁狂发作结果

将提取的语音信号中基音pitch，与正常状态的基音pitch对比，画出随时间变化图，当两者明显分离时，作为躁狂发作的一个指标，当停顿时间PT小于正常状态PT设定值，则作为躁狂发作的另一个指标。