论文部分内容阅读
通过分析嗓音的发音机理，提取正常与病态嗓音的传统声学参数：基频、共振峰、Mel倒谱系数（MFCC），以及非线性特征参数：计盒维数与截距，作为病态嗓音识别的特征矢量集。应用高斯混合模型（GMM）对156例正常嗓音与146例病态嗓音进行建模与识别。结果表明：非线性特征参数计盒维数与截距能很好地区分正常与病态嗓音，它们与传统声学参数基频和共振峰的组合，能够取得92．60％的识别率。