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公开(公告)号：CN114400025A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210100356.7
申请日：2022-01-27
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于EHHT和CI的精神分裂症语音自动检测方法及系统，通过对精神分裂症语音的临床特点的分析和研究，利用EHHT和CI对现有的共振峰提取算法进行了改进，并利用改进的共振峰提取算法从语音样本中获取反映精神分裂症语音的音质情感变化的声学特征参数集，进而采用SVM分类器来进行分类检测，实现对精神分裂症患者语音和健康对照组语音的自动分类检测，进一步设计实验讨论了白噪声的次数和方差、IMF分量个数、窗长这四个因素对检测效果的影响。结果表明，检测正确率可以达到98.8％，精神分裂症患者在体现音质特征的共振峰语音声学参数上与健康对照组存在显著差异，并有可能为精神分裂症的临床辅助诊断研究提供一个全新的客观、定量和高效指标。
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