本文關(guān)鍵詞：線譜對(duì)的病理嗓音共振峰修正研究

  更多相關(guān)文章： 病理嗓音 共振峰 線譜對(duì) 分段定值偏移 雙線性變換

【摘要】：對(duì)于人類交流來(lái)說(shuō),嗓音是一種必不可少的手段,并且嗓音的好壞直接影響著人們的交流。隨著對(duì)嗓音的過(guò)度以及不當(dāng)使用,嗓音的相關(guān)發(fā)聲器官發(fā)生器質(zhì)性或神經(jīng)性的病變而使得發(fā)聲系統(tǒng)進(jìn)行了非正常發(fā)聲從而產(chǎn)生了病理嗓音。共振峰是源于嗓音聲道模型的一個(gè)重要的聲學(xué)參數(shù),同時(shí)也是嗓音修正中的重要參數(shù)。本文提出了采用LSM-擴(kuò)展型雙線性變換對(duì)病理嗓音共振峰進(jìn)行修正。主要研究了基于線譜對(duì)的病理嗓音共振峰修正,利用線譜對(duì)對(duì)共振峰的跟蹤特性,通過(guò)對(duì)與共振峰相關(guān)的線譜對(duì)區(qū)間即線譜對(duì)參數(shù)進(jìn)行修正,從而達(dá)到修正共振峰的目的。而采用線譜對(duì)方法提取共振峰,便于快速確認(rèn)與共振峰相關(guān)的線譜對(duì)區(qū)間。在采用線譜對(duì)提取共振峰的方法中,嗓音的第一、二共振峰與線譜對(duì)區(qū)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系集中在排序后最小的四個(gè)線譜對(duì)區(qū)間中,而病理嗓音的第一、二共振峰與線譜對(duì)區(qū)間的對(duì)應(yīng)關(guān)系并不滿足這個(gè)范圍,針對(duì)病理嗓音修正了線譜對(duì)區(qū)間的對(duì)應(yīng)范圍。對(duì)采用線譜對(duì)方法提取的不同類別病理嗓音以及正常嗓音的第一、二共振峰,本文采用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)進(jìn)行了差異性分析,分析結(jié)果表明不同類別的病理嗓音共振峰的分布并不一致,針對(duì)共振峰分布存在差異性的問(wèn)題提出了LSM(Line spectral pairs Segment fixed value Migration,線譜對(duì)分段定值偏移)的方法,通過(guò)對(duì)共振峰偏移比例值的分析,對(duì)不同范圍、不同類別的病理嗓音采用了不同的偏移參數(shù)對(duì)線譜對(duì)區(qū)間進(jìn)行變換,有效修正了病理嗓音的第一、二共振峰。在LSM法的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出了LSM-擴(kuò)展型雙線性變換法對(duì)共振峰進(jìn)行修正。對(duì)于部分病理嗓音(如甲亢嗓音、小結(jié)嗓音)的共振峰,LSM法仍然不能非常好的使得其修正后的共振峰落入正常共振峰的范圍內(nèi),針對(duì)LSM方法不具備非線性偏移的‘柔性’,分析了頻率彎折函數(shù),采用擴(kuò)展型雙線性變換對(duì)其進(jìn)行非線性偏移,有效改善了修正效果。對(duì)比極點(diǎn)位置法,線譜對(duì)失真測(cè)度在甲亢、息肉、小結(jié)、水腫這四種病理嗓音上分別降低了59%、62%、63%、47%,KL距離在甲亢、息肉、小結(jié)、水腫這四種病理嗓音上分別提高了167%、125%、158%、88%。。對(duì)比定值偏移法,線譜對(duì)失真測(cè)度則分別降低了42%、39%、38%、32%,同時(shí)KL距離分別提高了84%、47%、63%、66%,說(shuō)明了共振峰修正方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：病理嗓音 共振峰 線譜對(duì) 分段定值偏移 雙線性變換
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 引言10-15
• 1.1 課題的研究背景及意義10-11
• 1.2 課題的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的主要工作12-13
• 1.4 論文內(nèi)容安排13-15
• 第二章 病理嗓音的發(fā)聲機(jī)理與聲道模型15-20
• 2.1 嗓音的發(fā)音系統(tǒng)15-16
• 2.2 嗓音信號(hào)生成的數(shù)學(xué)模型16-17
• 2.3 病理嗓音的聲道模型17-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 第三章 線譜對(duì)的病理嗓音共振峰提取20-36
• 3.1 引言20
• 3.2 常用共振峰提取算法20-27
• 3.2.1 倒譜法20-21
• 3.2.2 線性預(yù)測(cè)算法21-25
• 3.2.3 希爾伯特-黃變換算法25-27
• 3.3 線譜對(duì)的病理嗓音共振峰的提取算法27-33
• 3.3.1 線譜對(duì)概述27-29
• 3.3.2 線譜對(duì)的跟蹤特性29-30
• 3.3.3 基于線譜對(duì)的共振提取算法30-33
• 3.4 不同提取算法的結(jié)果對(duì)比33-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 線譜對(duì)的病理嗓音共振峰修正研究36-48
• 4.1 引言36-37
• 4.2 采用LSM法的病理嗓音共振峰修正37-42
• 4.2.1 共振峰偏移參數(shù)的選取37-39
• 4.2.2 采用LSM的病理嗓音共振峰修正39-42
• 4.3 采用LSM-擴(kuò)展型雙線性變換的病理嗓音共振峰修正方法42-47
• 4.3.1 頻率彎折函數(shù)42-44
• 4.3.2 擴(kuò)展型雙線性變換44-45
• 4.3.3 采用LSM-擴(kuò)展型雙線性變換法的病理嗓音共振峰修正45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-59
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)48
• 5.2 病理嗓音共振峰的差異性分析48-51
• 5.3 病理嗓音共振峰修正前后對(duì)比分析51-54
• 5.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)54-57
• 5.4.1 線譜對(duì)失真測(cè)度54-56
• 5.4.2 KL距離56-57
• 5.5 本章小結(jié)57-59
• 第六章 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 總結(jié)59
• 6.2 對(duì)今后工作的展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文66-67
• 致謝67-68

【相似文獻(xiàn)】

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