结合差分演化和逻辑回归的构音障碍自动识别方法

摘要

针对传统的构音障碍诊断方法存在耗时高、成本高等问题,提出一种构音障碍语音的计算机自动识别方法.结合Gammatone频率倒谱系数(Gammatone Frequency Cepstrum Coefficients,GFCC)与常用声学特征形成组合声学特征,应用差分演化算法进行特征选择,并使用逻辑回归分类器对构音障碍语音进行识别.将Torgo构音障碍语音数据库分成3个语音子集,分别是非词、短词语、限制句子集,提取24维GFCC和37维常用的声学特征构成组合声学特征,最后使用差分演化算法和逻辑回归分类器进行分类识别.实验表明:使用差分演化算法可以有效选择出具有更佳识别能力的特征,从而显著提高构音障碍识别率.在非词子集上的实验准确率达到98.18％,召回率为98.3％,精确率为98.3％.