病理语音的S变换特征

摘要

病理语音具有强烈的非平稳性和突变性特点,较难分析。S变换具有良好的时频分辨率和时频定位能力。该文将S变换与人耳听觉的Mel特性结合,提出一种能够突出发声器官病变的病理语音特征MSCC(Mel S-transform cepstrum coefficients)。在NCSC语料库上,通过与经典语音倒谱特征MFCC(Mel frequency cepstrum coefficients)和当前常用声学特征的对比,表明MSCC特征对语音中动态、快变的病理信息具有更强的刻画能力。此外,选用F-Score方法对特征进行评价和采用粒子群算法进行特征筛选,MSCC表现出了更好的分类性能。可见,MSCC特征可以为临床诊断提供病理语音的高精准分析。