[发明专利]基于功率归一化倒谱系数特征的帕金森病语音检测方法在审
| 申请号： | 201910686991.6 | 申请日： | 2019-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN110335624A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 赵彦平;陈万忠;王波;赵晓晖;张颖;王海艳 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G10L25/24 | 分类号： | G10L25/24;G10L15/06;G10L15/08;G10L15/20;G10L25/21 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 齐安全;胡景阳 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于功率归一化倒谱系数特征的帕金森病语音检测方法，为克服帕金森病语音检测中易受噪声干扰的问题，通过Gammatone滤波器、去除噪声、功率归一化等方法增强所提取特征的鲁棒性，检测方法步骤：1)建立帕金森病语音库和健康语音库；2)对语音信号进行功率归一化倒谱系数特征提取:首先对语音信号进行预处理,然后利用Gammatone滤波器进行滤波，得到语音短时功率谱,接下来对语音短时功率谱进行加权平滑，最后计算功率归一化倒谱系数特征；3)利用外积得到特征向量；4)对特征向量进行功率和l2范数归一化；5)利用SVM训练帕金森病语音和健康语音模型；6)利用SVM分类方法进行分类，实现帕金森病语音检测。 | ||
| 搜索关键词： | 帕金森病 功率归一化 倒谱系数 语音检测 滤波器 短时功率 特征向量 语音信号 语音 语音库 预处理 特征提取 提取特征 语音模型 噪声干扰 归一化 鲁棒性 范数 滤波 平滑 加权 去除 噪声 健康 分类 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于功率归一化倒谱系数特征的帕金森病语音检测方法,其特征在于，所述的基于功率归一化倒谱系数特征的帕金森病语音检测方法包括步骤如下：1)建立帕金森病语音库和健康语音库相对安静环境中的帕金森病语音库来自美国加州大学欧文分校UCI机器学习数据库中的帕金森病语音库，把其中元音/a/的发音分割成98个音频文件；健康语音库是在相对安静环境中采用手机录制的，共78个元音/a/的音频文件；帕金森病语音和健康语音的采样频率都转换为16kHz，文件都为wav格式；此处得到相对安静环境中的帕金森病语音库和健康语音库；2)对语音信号进行功率归一化倒谱系数特征提取；3)利用外积得到特征向量；4)对特征向量进行功率和l2范数归一化；5)利用SVM训练帕金森病语音和健康语音模型；6)利用SVM分类方法进行分类，实现帕金森病语音检测SVM分类方法利用LIBSVM工具箱中Python语言实现，利用步骤5)得到的语音模型，调用svm_predict函数，利用data.txt文件中的剩下的1份进行测试，得到帕金森病语音分类结果，即为帕金森病语音检测结果。
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