Генеративный метод получения спектральных огибающих в контексте задачи анализа состояния голосовой функции человека

Abstract

В работе предлагается генеративный метод получения спектральных огибающих, предназначенный для использования в задачах анализа и оценки состояния голосовой функции человека. Оценка состояния голосовой функции является определяющей для диагностики различных заболеваний, связанных с изменениями в звучании голоса. В предлагаемом методе получения спектральной оценки используется дискретное преобразование Фурье (ДПФ). В качестве входных данных для ДПФ используются специальным образом сгенерированные последовательности, а не входной сигнал. Входные данные для ДПФ формируются с использованием параметров авторегрессионной модели таким образом, чтобы обеспечить строгую наилучшую периодичность анализируемой последовательности. Как показали результаты экспериментов, спектральные огибающие, полученные с помощью предложенного метода, имеют меньшую среднеквадратичную ошибку представления истинного спектра модельного сигнала по сравнению с остальными. Таким образом, использование предложенного метода для вычисления спектральных огибающих имеет хорошую перспективу для соответствующих задач цифровой обработки речевых сигналов. Получаемые огибающие могут использоваться в качестве признаков для систем машинного обучения.