基于递归图分析的腭裂语音鼻漏气自动识别算法

作者：刘新怡; 田维维; 梁文茹; 何凌; 尹恒^*

来源：计算机科学, 2020, 47(02): 95-101.

• 腭裂语音
• 鼻漏气
• 递归图
• 区域分布

鼻漏气是腭咽闭合不全患者的典型症状,针对腭裂语音鼻漏气的特征进行研究,利用基于非线性动力学方法的递归图对特征进行发掘,并结合递归趋势分析法和基于递归图的区域进行分布处理,提取递归图分析的量化参数和最小区域矩阵作为特征参数。结合分类器,实现对腭裂语音鼻漏气的自动识别。实验针对降采样点、延迟时间、临界距离、语音单元、分类器种类等因素,进行了识别效果的分析,并综合权衡各因素对识别正确率的影响,选取了最优取值。实验结果表明,采用KNN分类器并当降采样点为30 000点、延迟时间为3 ms、临界距离5个单位、语音单元为4帧时,腭裂语音鼻漏气自动识别的正确率达84.63%。腭裂语音鼻漏气自动识别算法能为临床腭咽功能评估提供高效、客观的辅助诊断依据。

• 单位
  四川大学; 口腔疾病研究国家重点实验室