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基于递归图分析的腭裂语音鼻漏气自动识别算法汇报人：2024-01-22

目录contents引言递归图分析理论基础腭裂语音鼻漏气特征提取方法基于机器学习模型自动识别算法设计实验结果与分析总结与展望

01引言

腭裂语音鼻漏气现象普遍腭裂是一种常见的先天性口腔颌面部畸形，导致患者发音时鼻漏气现象严重，影响语音清晰度和可懂度。自动识别算法需求迫切传统腭裂语音鼻漏气识别主要依赖人工听觉判断，主观性强且效率低下。因此，开发一种基于递归图分析的自动识别算法具有重要的现实意义和应用价值。研究背景与意义

国内外研究现状及发展趋势目前，国内外学者在腭裂语音鼻漏气识别方面已开展了一定研究，主要集中在基于信号处理、机器学习和深度学习等方法。然而，现有方法在处理非线性、非平稳的腭裂语音信号时存在局限性。国内外研究现状随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习的语音识别技术逐渐成为研究热点。未来，结合递归图分析等先进技术手段，有望进一步提高腭裂语音鼻漏气识别的准确性和鲁棒性。发展趋势

本文研究内容与创新点

创新点：本文创新点主要体现在以下几个方面2.设计了一种针对递归图的特征提取方法，能够有效地提取出反映鼻漏气现象的关键特征，提高了识别的准确性和鲁棒性。3.构建了一种基于深度学习的分类器模型，实现了对腭裂语音鼻漏气现象的自动识别，具有较高的识别率和实时性。1.首次将递归图分析方法应用于腭裂语音鼻漏气识别领域，为非线性、非平稳语音信号的处理提供了新的思路和方法。本文研究内容与创新点

02递归图分析理论基础

递归图定义递归图是一种可视化工具，用于展示动态系统的递归结构。在语音信号处理中，递归图可以揭示语音信号的内在特性和动态变化。递归图具有以下几个重要性质递归图能够反映信号自身的递归结构，即信号在不同时间尺度上的相似性。递归图提供了一种直观的方式来观察和分析信号的复杂动态行为。递归图的形态和特征受所选参数的影响，如嵌入维数、延迟时间等。递归图性质可视化参数依赖性递归性递归图概念及性质

03语音合成与转换在语音合成和转换中，递归图可用于指导合成算法的设计和优化，以生成更自然、更真实的语音。01语音信号动态特性分析递归图可用于揭示语音信号的动态特性，如共振峰的变化、音节的过渡等。02语音质量评估通过分析递归图的形态和特征，可以评估语音信号的质量，如清晰度、自然度等。递归图在语音信号处理中应用

递归图参数选择与优化方法从递归图中提取有效特征是实现鼻漏气自动识别的关键步骤。常用的特征包括递归率、确定性、熵等。特征优化方法包括主成分分析、线性判别分析等。特征提取与优化嵌入维数和延迟时间是影响递归图形态和特征的关键参数。常用的选择方法包括自相关函数法、互信息法等。嵌入维数与延迟时间选择递归图的阈值设定对于提取有效特征至关重要。常用的阈值设定方法包括固定阈值法、自适应阈值法等。阈值设定

03腭裂语音鼻漏气特征提取方法

预加重提升语音信号的高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱。分帧语音信号是一个非平稳的时变信号，在短时间段内可以认为语音信号是平稳时不变的，即语音信号具有短时平稳性。因此，可以把语音信号分为一些短段（分帧），每帧长度一般取10~30ms，这样可以使特征参数更好的符合语音信号的动态特性。加窗为了使帧两端平滑地衰减到零，保持其连续性，分帧时一般要使帧有重叠部分，称为帧移。语音信号预处理技术

利用语音信号的相空间重构理论，将一维语音信号映射到高维相空间，通过计算相空间中点的距离并设定阈值，构建递归图。从递归图中提取出反映语音信号动态特性的特征，如递归率、确定性、熵等。这些特征能够有效地表征语音信号的非线性动力学特性。基于递归图特征提取算法设计特征提取递归图构建

特征选择从提取的特征中选择与鼻漏气相关的特征，去除冗余和不相关的特征，以降低特征维度和计算复杂度。特征降维利用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维技术对特征进行降维处理，进一步减少特征数量，同时保留主要的信息。参数优化采用交叉验证、网格搜索等方法对特征提取和分类器参数进行优化，以提高算法的识别性能和鲁棒性。特征参数优化与降维处理技术

04基于机器学习模型自动识别算法设计

常用机器学习模型介绍及选择依据常用机器学习模型支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）、深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）等。选择依据根据腭裂语音鼻漏气识别的特点，选择适合处理语音信号、能够提取有效特征的模型。同时，考虑到模型的复杂度和实时性要求，选择训练速度快、准确率高的模型。

训练集用于训练机器学习模型，使其学习腭裂语音鼻漏气的特征。测试集用于评估训练好的模型的泛化能力，即模型在未知数据上的表现。划分策略一般采用随机划分的方式，将