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Identification of Pathological Voices Using Glottal Noise Measures

元音 数学 语音识别 噪音(视频) 平坦度(宇宙学) 发声 频域 统计 听力学 计算机科学 人工智能 医学 物理 图像(数学) 数学分析 量子力学 宇宙学
作者
Vijay Parsa,Donald G. Jamieson
出处
期刊:Journal of Speech Language and Hearing Research [American Speech–Language–Hearing Association]
卷期号:43 (2): 469-485 被引量:179
标识
DOI:10.1044/jslhr.4302.469
摘要

We investigated the abilities of four fundamental frequency (F 0 )-dependent and two F 0 -independent measures to quantify vocal noise. Two of the F 0 -dependent measures were computed in the time domain, and two were computed using spectral information from the vowel. The F 0 -independent measures were based on the linear prediction (LP) modeling of vowel samples. Tests using a database of sustained vowel samples, collected from 53 normal and 175 pathological talkers, showed that measures based on the LP model were much superior to the other measures. A classification rate of 96.5% was achieved by a parameter that quantifies the spectral flatness of the unmodeled component of the vowel sample.
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