基于语音停顿度和平坦度的注意缺陷与多动障碍自动检测算法

来源：计算机应用杂志2022年第9期北京时间：

作者：李国中, 崔娅, 俄木依欣, 何凌, 李元媛, 熊熙

单位：1.四川大学 电气工程学院，成都 610065；2.四川大学华西医院 心理卫生中心，成都 610065；3.成都信息工程大学 网络空间安全学院，成都 610225

摘要：针对注意缺陷与多动障碍（ADHD）临床诊断主要依靠医生主观评估，缺乏客观辅助依据的问题，提出了一种基于语音停顿度和平坦度的ADHD自动检测算法。首先，通过频带差能熵积（FDEEP）参数自动定位语音有话区间，并提取停顿度特征；然后，使用变换平均幅度平方差（TAASD）参数计算语音倍频率，并提取平坦度特征；最后，结合融合特征和支持向量机（SVM）分类器来实现ADHD的自动识别。实验共采集了17位正常对照组儿童和37位ADHD患儿的语音样本。实验结果表明，所提算法能自动检测正常儿童和ADHD患儿，识别正确率为91.38%。

关键词：注意缺陷与多动障碍,频带差能熵积,停顿度,变换平均幅度平方差,平坦度

基金资助：国家自然科学基金资助项目(81901389);四川省科技计划项目(2019YFS0236)