基于VMD的双通道构音障碍语音特征图谱提取算法

摘要

针对在提取构音障碍患者语音有效特征信息不足，导致语音识别率低的问题，提出一种基于变分模态分解（VMD）的多尺度双通道滤波器组（MBCFbank）特征图谱提取算法.首先，为了更好地提取符合人耳听觉结构特性的声学特征，提出一种双通道滤波器组（BCFbank）特征提取算法，该算法采用Mel滤波后做对数变换，同时采用Gammatone滤波后作非线性响度变换；其次，采用VMD来优化BCFbank特征，对分解后的多个语音信号分量筛选出相关系数较高的3个，分别提取其BCFbank特征及其差分特征，同时对未分解的语音信号提取BCFbank特征，从而构成MBCFbank特征图谱；最后，在双路语音识别模型上进行训练和识别.实验结果表明，基于BCFbank特征、MBCFbank特征图谱的语音识别模型准确率最高分别达到了87.82%,94.34%，优于Fbank特征的识别效果.

关键词

构音障碍语音识别 / 变分模态分解 / 卷积神经网络 / MBCFbank特征