病态嗓音的定量分析及人工神经网络识别

作者：庞宇峰; 黄娟; 徐蓓峥; 龚静蓉; 邹阳; 何双珠

来源：临床耳鼻咽喉头颈外科杂志, 2017, 31(02): 100-102.

DOI：10.13201/j.issn.1001-1781.2017.02.005

• 嗓音声学分析
• 病态嗓音
• 人工神经网络

目的:探讨临床病态嗓音的特征及计算机自动识别病态嗓音的可行性。方法:选择129例声带息肉患者为病态嗓音组,同期选取125例社区正常嗓音人群为对照组。应用Praat软件采集分析2组病例获得相关声学参数值,包括基频微扰、振幅微扰、谐噪比、信噪比、声门噪声。采用该病态嗓音组与对照组病例作为神经网络检测的训练集和测试集。同样方法另外收集140例病态嗓音及正常嗓音数据作为验证集。应用SPSS Modeler软件进行人工神经网络建模,计算模型对病态嗓音的识别率。结果:本研究根据不同性别分组计算,病态嗓音组在基频微扰、振幅微扰、声门噪声方面数值比对照组增大(P<0.05),谐噪比、信噪比方面数值比对照组减少(P<0.05)。人工神经网络模型对病态嗓音的识别率为75.7%。结论:客观嗓音分析有助于病态嗓音的鉴别,人工神经网络在病态嗓音的识别上准确率较高,有很好的临床应用价值。

• 单位
  上海市第五人民医院; 复旦大学