本文關(guān)鍵詞：感冒病人嗓音的特征提取與識(shí)別研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來智能穿戴設(shè)備和移動(dòng)終端在健康管理上的應(yīng)用越來越多,而感冒這種常見的上呼吸道疾病卻沒有可用于移動(dòng)設(shè)備的檢測(cè)方法。感冒發(fā)病率高且容易引發(fā)其他疾病,在診斷感冒患者時(shí),患者的聲音信號(hào)能提供很大價(jià)值的信息。基于感冒病癥會(huì)引起患者聲音變化這一特性,本文采集感冒患者和健康人嗓音,提取可以用于區(qū)分感冒患者嗓音和健康人嗓音的特征參數(shù)。探索出一種便捷的感冒患者嗓音識(shí)別方法,結(jié)合智能穿戴設(shè)備展示了本研究的一個(gè)使用場(chǎng)景,本文取得的主要工作內(nèi)容如下：1. 采集語音樣本。研究語音的產(chǎn)生機(jī)理和數(shù)字模型,聯(lián)系感冒的喉痛、鼻塞、咳嗽等病癥,對(duì)感冒患者聲音變化作出解釋,為從聲音出發(fā)分析感冒提供了理論上的支撐。2. 對(duì)采集到的語音信號(hào)做預(yù)處理。使用一階高通濾波器加強(qiáng)語音信號(hào)的高頻特征,濾除噪聲干擾；使用漢明窗對(duì)語音信號(hào)做分幀加窗操作,為后續(xù)使用短時(shí)分析方法提取特征參數(shù)做準(zhǔn)備；使用短時(shí)能量為門限對(duì)語音做端點(diǎn)識(shí)別,剔除語音的空白段。3. 改進(jìn)傳統(tǒng)病態(tài)嗓音實(shí)驗(yàn)方法。采集實(shí)驗(yàn)對(duì)象感冒前后的語音,排除不同人之間性別、說話習(xí)慣和聲道個(gè)性的干擾,對(duì)所提取的參數(shù)做統(tǒng)計(jì)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明研究對(duì)象感冒前后嗓音的基音頻率、共振峰頻率和Mel倒譜系數(shù)具有明顯區(qū)別。4.提出一種感冒患者嗓音識(shí)別方法。提取反映聲帶特征的基音頻率、反映聲道形狀的共振峰頻率和基于入耳聽覺模型的Mel倒譜系數(shù)三種特征參數(shù),結(jié)合本文的語音庫和所提取特征參數(shù),對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感冒嗓音分類進(jìn)行了研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提取的特征向量能夠很好地用于感冒患者嗓音的識(shí)別,其中按照傳統(tǒng)病態(tài)嗓音研究方法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率為90.21%,對(duì)單個(gè)患者感冒訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果明顯更好,準(zhǔn)確率在93.08%～97.95%之間。5.基于智能手表和Android手機(jī)實(shí)現(xiàn)了一款感冒嗓音識(shí)別應(yīng)用。從語音的角度出發(fā)檢測(cè)人體感冒狀況,為移動(dòng)設(shè)備在健康方面的應(yīng)用提供了新的思路。
【關(guān)鍵詞】：感冒 嗓音評(píng)估 語音分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能穿戴
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(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】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 1. 緒論11-21
• 1.1 課題的研究背景及研究意義11-12
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀12-19
• 1.2.1 嗓音評(píng)估方法12-14
• 1.2.2 特征提取技術(shù)14-18
• 1.2.3 模式識(shí)別技術(shù)18-19
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)19-21
• 2. 語音信號(hào)的前端處理21-33
• 2.1 語音產(chǎn)生的過程21-22
• 2.2 語音信號(hào)的數(shù)字模型22-24
• 2.2.1 激勵(lì)模型22-23
• 2.2.2 聲道模型23-24
• 2.2.3 輻射模型24
• 2.3 語音信號(hào)的預(yù)處理24-31
• 2.3.1 語音的采樣和量化24-25
• 2.3.2 預(yù)加重25-28
• 2.3.3 分幀與加窗28-29
• 2.3.4 端點(diǎn)識(shí)別29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-33
• 3. 語音信號(hào)的特征提取與研究33-47
• 3.1 語音信號(hào)的基音提取33-38
• 3.1.1 基于歸一化互相關(guān)函數(shù)的基音檢測(cè)33-34
• 3.1.2 基于振幅壓縮濾波器的基音估計(jì)算法34-37
• 3.1.3 實(shí)驗(yàn)對(duì)象感冒前后語音基頻對(duì)比37-38
• 3.2 語音信號(hào)共振峰提取38-43
• 3.2.1 基于倒譜法的共振峰檢測(cè)38-42
• 3.2.2 共振峰提取結(jié)果分析42-43
• 3.3 語音信號(hào)的MEL倒譜系數(shù)分析43-46
• 3.3.1 人耳對(duì)頻率的感知特性43-44
• 3.3.2 MFCC的提取44-45
• 3.3.3 MFCC提取結(jié)果45-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 4. 感冒嗓音的識(shí)別47-55
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述47-49
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)49-51
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感冒嗓音識(shí)別51-53
• 4.3.1 特征的向量的構(gòu)造51
• 4.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建51-53
• 4.3.3 感冒嗓音和正常嗓音的分類結(jié)果53
• 4.4 本章小結(jié)53-55
• 5. 感冒嗓音識(shí)別系統(tǒng)在智能手表上的實(shí)現(xiàn)55-65
• 5.1 系統(tǒng)環(huán)境55
• 5.2 系統(tǒng)功能與框架55-58
• 5.3 系統(tǒng)各模塊設(shè)計(jì)58-64
• 5.3.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)58-59
• 5.3.2 Socket Server設(shè)計(jì)59-60
• 5.3.3 語音識(shí)別算法60-61
• 5.3.4 Web接口設(shè)計(jì)61-62
• 5.3.5 Android客戶端設(shè)計(jì)62-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 6. 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 研究工作總結(jié)65-66
• 6.2 未來工作展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71-73
• 個(gè)人簡歷73-75
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其它研究成果75

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本文編號(hào)：277117