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通過對(duì)精神分裂癥語音的臨床特點(diǎn)進(jìn)行研究，實(shí)驗(yàn)采集了14個(gè)精神分裂癥患者的686個(gè)元音數(shù)據(jù)樣本和14個(gè)與之性別、年齡、文化程度相匹配的健康對(duì)照組的η93個(gè)元音數(shù)據(jù)樣本，來建立病理語音數(shù)據(jù)庫(kù)，利用結(jié)合集成希爾伯特黃變換（Ensemble hilbert- Huang transform，EHHT）和倒譜內(nèi)插（ Cepstrum Interpolation，CD的改進(jìn)共振峰提取算法，來獲取反映精神分裂癥語音音質(zhì)情感變化的聲學(xué)特征參數(shù)集，結(jié)合支持向量機(jī)（ Support vector Machine，SVM）分類器來進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)了精神分裂癥患者語音和健康對(duì)照組語音的自動(dòng)檢測(cè)，并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)討論了白噪聲的次數(shù)和方差、IMF分量個(gè)數(shù)、窗長(zhǎng)4個(gè)因素對(duì)檢測(cè)效果的影響，以及與經(jīng)典的共振峰估算方法的比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中提岀的算法的檢測(cè)正確率可以達(dá)到98.8%，精神分裂癥患者在體現(xiàn)音質(zhì)特征的共振峰語音聲學(xué)參數(shù)上與健康對(duì)照鉏存在顯著差異，并有可能為精神分裂癥的臨床輔助診斷硏究提供個(gè)全新、客觀、定量和高效的指標(biāo)。
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