基于声道特性的腭裂语音高鼻音等级自动识别

来源：计算机工程与应用杂志2018年第21期北京时间：

作者：唐 铭1，何岩萍2，尹 恒3，刘 奇1，何 凌1

单位：1.四川大学 电气信息学院，成都 610065；2.四川大学 材料科学与工程学院，成都 610064；3.四川大学 华西口腔医院，成都 610041

摘要：腭裂语音高鼻音等级的自动识别对于腭咽功能的评估具有重要临床价值。对腭裂语音高鼻音等级自动识别算法进行了研究，提出基于声道特性的腭裂语音高鼻音等级自动识别算法。利用高低阶线性预测倒谱系数（Linear Prediction Cepstrum Coefficient，LPCC）与倒谱系数结合成为LPCC-Cep特征组作为声学特征参数，采用稀疏表示分类器（Sparse Representation based Classification，SRC）实现腭裂语音四类高鼻音等级（正常、轻度、中度和重度）的自动识别。实验结果表明，提出的自动识别算法取得了较高的高鼻音类别正确识别率。其中，LPCC-Cep特征组参数对高鼻音等级的正确识别率为83.38%。

关键词：腭裂语音,高鼻音,线性预测,稀疏表示,倒谱