基于hht变换的病态嗓音特征提取及识别研究

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1、广西师范大学硕士学位论文基于HHT变换的病态嗓音特征提取及识别研究姓名：龚英姬申请学位级别：硕士专业：电路与系统指导教师：胡维平20070401基于HHT变换的病态嗓音特征提取及识别研究∗研究生姓名：龚英姬导师姓名：胡维平学科专业：电路与系统研究方向：语音信号处理年级：2004摘要病态嗓音识别对在医学上实现无痛嗓音检查、无损伤化技术有着十分重要的意义。病态嗓音识别率的提高取决于有效的特征提取和合理的识别方法。鉴于传统的语音声学参数主要基于语音的短时平稳性，采用加窗傅立叶变换求取,本文尝试采用希尔伯特黄变换（Hilbert-HuangTran

2、sform，简称HHT）提取病态嗓音的新特征参数：瞬时能量-瞬时频率标准差参数（简称A-f标准差参数），并使用基于时变信息状态变化的HMM(隐马尔可夫模型)识别方法以验证A-f标准差参数的有效性。本文讨论和研究了经验模态分解（EMD）的一些关键的问题,并在Matlab平台下实现了EMD及其相关的应用程序,通过仿真数据分析,结果表明HHT变换比传统信号处理方法具有更高的时频定位特性。同时对HHT变换存在的问题提出可行的改进方法。在研读相关资料基础上，根据各种常用的声学参数对病态嗓音辨识准确度的贡献不同，从病态嗓音的能量和频率的变化着手，重点研究病态

3、嗓音在频率和幅度上的扰动与微扰参数显著高于正常嗓音的特性。结合嗓音的非平稳非线性特点，利用HHT变换的高时频分辨率以及经验模态分解（EMD）的滤波器组特性，总结出提取A-f标准差特征参数的详细算法并编程实现。为证明A-f标准差参数的有效性，作者还自行设计基于离散隐含马尔可夫模型（DHMM）算法的识别系统，并用实验的方法确定识别系统的各项参数最佳选取，包括选择矢量量化中的码本容量和DHMM模型的结构类型、状态转移数等。利用识别系统分别对从正常/病态嗓音中提取的MFCC系数与A-f标准差参数进行识别。识别结果验证了A-f标准差特征参数的有效性。同时由

4、两种特征提取的算法，深入分析A-f标准差特征参数更适合于反映病态嗓音内在机理的原因。文章最后总结了整个论文主要进行的工作，指出本课题现用方法与数据采集的局限性，并对进一步的工作提出一些建议。关键词希尔伯特黄变换,病态嗓音,A-f标准差参数,离散隐含马尔可夫模型,MEL频率倒谱系数∗基金项目：广西自然科学基金(No:0448035)资助课题ITheresearchofextractingpathologicalvoice’scharacteristicsbasedonHHTAndrecognitionGraduatestudent:GongYi

5、ngjiAdviser:HuWeipingGrade:2004Speciality:CircuitandSystemResearchdirection:SpeechsignalprocessingAbstractTherecognitionofpathologicalvoicecanmakesignificantmeaningtocarryoutvoiceexaminationpainlessandscathelesstechnique.Pathologicalvoicerecognitionmustdependonextractingef

6、fectivecharacteristicparameterandreasonablerecognitionmethod.Whereas,conventionalacousticparameterswereextractedmainlybaseonshortstabilityinspeechandthengetthembyshort-time-Foeriertransform.Therefor,inthispaperweadoptanewsignalprocessingmethod:Hilbert-HuangTransform(HHT),toex

7、tracteanewcharacterofpathologicalvoice:A-fstandarddeviationparameter.ThenweuseHMMbasedoninformationstatechangewhittimerecognitionmethodtovalidateA-fstandarddeviationparameterismoreresultful.Firstly,wedebateandstudysomekeyissueinEMD.Moreover,makeuseofMatlabtoachieveEMDanditsap

8、plication.Bydatasimulatinganalysis,TheresultindicatesthatHHThasmoree