Акустический анализ речи лиц с дисфонией

Abstract

Показана возможность при использовании акустического анализа извлекать параметры речи, которые могут быть использованы для диагностики голосовых патологий. Предлагается методика распознавания речи с использованием мел-частотных кепстральных коэффициентов. Выявление расстройств голосового аппарата предлагается свести к решению задачи кластерного анализа, в которой для количественной оценки сходства или различия между классифицируемыми объектами используется Евклидово расстояние между полученным вектором признаков речевого сигнала и вектором признаков набора тестовых данных. Методика позволяет определить различие между здоровым человеком и человеком с нарушением речевой функции и может быть использована для разработки устройств, предназначенных для диагностики дисфонии у лиц голосоречевых профессий.= The possibility of using acoustic analysis to extract speech parameters that can be used for the diagnosis of voice disability is shown. The method of speech recognition using Mel-frequency cepstral coefficients is proposed. Detection of voice disorders is reduced to solving a cluster analysis problem, in which the Euclidean distance between the received speech feature vector and the feature vector of the test data set is used to quantify the similarities or differences between the classified objects. The technique allows to determine the difference between a healthy person and a person with impaired speech function and can be used to develop devices designed to diagnose dysphonia in persons of voice-speech professions.