语音障碍是帕金森病早期症状之一,基于语音障碍的帕金森病检测在迅速发展。近年来,基于时频变换域的帕金森病语音诊断成为帕金森病语音研究的热点之一。针对帕金森病语音信号在时频变换域中的分析,本文从局部能量变化的角度展开系列研究。首先,通过基于短时傅里叶变换和Mel频率变换的方法将语音信号分别转化为两种变换域能量信号。在变换域研究中,通过分析变换域局部能量分布的方向信息,提出了局部方向统计的帕金森病语音障碍分析方法。该方法首先计算能量点与其周围能量点之间的角度变化关系;并通过统计角度变化关系得到局部方向统计特征;然后采用降维的方法减少局部方向统计特征的特征维度;接着对降维后的特征进行分类;最后用多组对比实验对提取的方向统计特征进行评估验证。其次,通过分析变换域能量分布的幅度差值信息,提出了局部差值统计的帕金森病语音障碍研究方法。首先提取变换域局部能量差值信息;并通过统计局部差值信息得到局部差值统计特征;接着对统计特征进行降维,并对降维后的特征进行分类;最后通过多组对比实验对提取的差值统计特征进行质量评估与分析。最后,将变换域能量变化方向和差值相结合,提出了局部梯度统计特征提取方法。首先计算每个能量点的梯度与角度;并根据角度统计能量点的梯度,从而得到局部梯度统计特征;最后对局部梯度统计特征进行降维,并对降维后的特征进行分类。在评估阶段,通过多组对比实验评估提取的梯度统计特征在帕金森病语音诊断中的性能,并对本文提出的三种局部统计特征进行对比分析。最后与其他文献进行对比分析,说明本文方法的先进性。