結合差分演化和邏輯回歸的構音障礙自動識別方法
摘要：針對傳統的構音障礙診斷方法存在耗時高、成本高等問題,提出一種構音障礙語音的計算機自動識別方法。結合Gammatone頻率倒譜系數(Gammatone Frequency Cepstrum Coefficients, GFCC)與常用聲學特征形成組合聲學特征,應用差分演化算法進行特征選擇,并使用邏輯回歸分類器對構音障礙語音進行識別。將Torgo構音障礙語音數據庫分成3個語音子集,分別是非詞、短詞語、限制句子集,提取24維GFCC和37維常用的聲學特征構成組合聲學特征,最后使用差分演化算法和邏輯回歸分類器進行分類識別。實驗表明:使用差分演化算法可以有效選擇出具有更佳識別能力的特征,從而顯著提高構音障礙識別率。在非詞子集上的實驗準確率達到98.18%,召回率為98.3%,精確率為98.3%。
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