计算机应用研究2021,Vol.38Issue(4) :1044-1050.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0107

基于语音流畅度与模糊聚类的精神分裂症自动识别

Automatic recognition of schizophrenia based on speech fluency and fuzzy clustering

周格屹 田婷 王宁远 邓丽华 何凌 李元媛
计算机应用研究2021,Vol.38Issue(4) :1044-1050.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0107

基于语音流畅度与模糊聚类的精神分裂症自动识别

Automatic recognition of schizophrenia based on speech fluency and fuzzy clustering

周格屹 1田婷 1王宁远 1邓丽华 1何凌 1李元媛2
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作者信息

  • 1. 四川大学 电气工程学院,成都610065
  • 2. 四川大学 华西心理卫生中心,成都610041
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摘要

针对精神分裂症诊断周期长、缺乏客观诊断依据的问题,提出语音流畅度矩形参数过能熵积,结合模糊聚类双重定位停顿区域的算法辅助诊断精神分裂症.该算法综合了精神分裂症患者语音流畅度低及能量平缓的特征,定位精神分裂症语音的停顿区域,提出语音流畅度量化参数提取算法,结合SVM(支持向量机)分类器,实现精神分裂症的自动识别.提取28例精神分裂症患者和28例正常对照组语音的流畅度声学特征,自动识别精神分裂症,正确率为85%以上.提出的基于过能熵积与模糊聚类的精神分裂症自动识别算法,能为临床诊断精神分裂症提供客观、有效、无创的辅助依据.

关键词

精神分裂症/语音流畅度矩形参数/模糊聚类/过能熵积/精神分裂症语音停顿

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基金项目

出版年

2021
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.93
ISSN:1001-3695
参考文献量16
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