Открытый доступ
Только для подписчиков
Метод адаптивной обработки сигналов для диагностики органов речевого аппарата
Аннотация
Приведены результаты исследования разработанного метода. Показано, что среднее значение энергии спектра Гильберта речевого сигнала, полученное с использованием комплементарной декомпозиции на эмпирические моды и преобразования Гильберта-Хуанга, варьируется в разных пределах в зависимости от выбора фраз, сформированных отдельными активными органами речевого аппарата.
Об авторах
А. Ю. Тычков
Пензенский государственный университет
Россия
Россия
А. К. Алимурадов
Пензенский государственный университет
Россия
Россия
П. П. Чураков
Пензенский государственный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Chevalier D, Mortuaire G. Acute disorder of speech. Dysphonia// La Rev. Prat. 2005. V. 11. P. 1217-1221.
2. Аникеева З. И., Плешков И. В., Бондарева А. А. Клинические особенности нарушений голоса у населения мегаполиса // Вестник оториноларингологии: медицинский научно-практический журнал. 2007. № 1. С. 14-21.
3. Ярославцева Д. А., Тычков А. Ю. Аналитический обзор способов и алгоритмов оценки состояния голосовых складок и гортани// Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2014. № 3 (1). С. 12-18.
4. Михайлов В. Г., Златоустова Л. В. Измерение параметров речи. М.: Радио и связь, 1987.
5. Пат. 2314751 РФ. Система для анализа и формирования изображения шума дыхательных путей /И. Кушнир, М. Ботбол // Изобретения. Полезные модели. 2008. № 5.
6. Пат. 2313280 РФ. Способ исследования функционального состояния голосовых складок / И. В. Плешков, С. А. Филист, Н. В. Краснова, Ю. А. Блинков // Изобретения. Полезные модели. 2006. № 16.
7. Weiping H. A novel pitch period detection algorithm bases on HHT with application to normal and pathological voice//Proc. Eng. Med. and Bio. Soc., IEEE-EMBS 2005: 27th Ann. Int. Conf. Shanghai (China), 2006. P. 4541-4544.
8. Kaleem M. Pathological speech signal analysis and classification using empirical mode decomposition// Med. & bio. Eng. & comp. 2013. V. 51. N. 7. P. 811-821.
9. Gaston S., Maria Eugenia T., Hugo L. R. Pathological Voice Analysis and Classification Based on Empirical Mode Decomposition// Development of Multimodal Interfaces: Active Listening and Synchrony Lecture Notes in Computer Science. 2010. V. 5967. P. 364-381.
10. Huang N. E., Zheng Shen, Steven R. L. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis// Proc. Roy. Soc. London A. 1998. V. 454. P. 903-995.
11. Huang N. E., Attoh-Okine Nii O. The Hilbert-Huang transform in engineering. Philadelphia: Taylor and Francis, 2005.
12. Тычков А. Ю., Бодин О. Н., Кузьмин А. В., Давыдова А. А., Чураков П. П. Информационно-измерительная система для предварительной обработки флюорографических снимков // Измерительная техника. 2011. № 4. С. 42-53.
13. Alimuradov A. K. Speech signals filtering using the ensemble empirical mode decomposition method and the intrinsic mode functions energy assessment // Int. J. Appl. Eng. Res. 2015. V. 10. N. 2. P. 3175-3185.
14. Алимурадов А. К., Тычков А. Ю. Применение преобразования Гильберта-Хуанга в задаче выделения информативных признаков речевых сигналов// Международный научно-исследовательский журнал. 2013. № 5-1 (12). С. 57-58.
15. Алимурадов А. К., Квитка Ю. С. Применение комплементарной множественной декомпозиции на эмпирические моды для анализа речевых сигналов // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2014. № 4 (10). С. 69-75.
16. Yeh J.-R., Shieh J.-S., Huang N. E. Complementary ensemble empirical mode decomposition: A novel noise enhanced data analysis method// Advances in Adaptive Data Analysis. 2010. V. 2 (2). P. 135-156.
17. Свид-во об офиц. Регистрации базы данных № 2013621156 «Верифицированная база речевых сигналов»/ А. Ю. Тычков, А. К. Алимурадов, Ю. С. Квитка, Д. А. Ярославцева // Программы для ЭВМ, базы данных, топологии интегральных микросхем. 2013.
18. Корнейчук Н. П. Сплайны в теории приближения. М.: Наука, 1984.
19. Sharpley R. C., Vatchev V. D. Analysis of the intrinsic mode functions. Industrial Mathematics Institute Department of Mathematics University of South Carolina, Columbia (USA). 2004. P. 31.
Рецензия
Для цитирования:
Тычков А.Ю., Алимурадов А.К., Чураков П.П. Метод адаптивной обработки сигналов для диагностики органов речевого аппарата. Измерительная техника. 2016;(5):26-29.
Просмотров: 8
Послать статью по эл. почте 