病态嗓音信号复杂度探究

1、病态嗓音信号复杂度探究【摘要】基于发声系统本身是一个非稳定非线性 的系统，因而嗓音信号具有非线性特点出发，为研究病态嗓 音的复杂度，本文以三种典型信号：周期信号、混沌信号、 随机信号，和正常嗓音信号做对比。实验证明：嗓音信号比 周期信号信号复杂，具有一定的混沌和随机特性，且病态嗓 音比正常嗓音信号复杂度高。【关键词】病态嗓音；clz复杂度；典型信号引言人体发音器官器官组成：呼吸器官（包括肺，横隔膜和 腹肌）属于动力部分，喉部声带属于振动部分，口腔，咽腔 和鼻腔属于共鸣部分。可见嗓音信号由一个相对复杂的非稳 定非线性系统发出，因此嗓音信号具有非平稳，非线性的特 点，并在一定程度上具有混沌特性1.

2、2。也就是说嗓音信 号具备一定的复杂性。当发声器官某一部分发生病变，必然 引起嗓音的病变形成病态嗓音，把信号复杂度研究方法引入 到病态嗓音的研究领域，为病态嗓音的复杂性相关特征提取 找到一些出口。这将对促进嗓音病变实现无痛，无接触检查 方法的研究具有一定的重要意义。本文采用常见描述生理信 号复杂度的lempel-ziv复杂度3,以三种典型信号：周期 信号，混沌信号，随机信号做对比，研究病态嗓音的复杂度。随着人们对非线性方法的分析越加深入，发现很多生物医学信号如脑电信号、心电信号和嗓音信号是非线性不平稳，lz复杂度是一种表征时间序列里出现新模式的速率的方法算法,应用于脑电信号、心电信号取得了较好

3、的效果4 5 o这个方法最先由lempel和ziv提出，因此取名为 lempel-ziv复杂度，记为clz。直到1987年，才由kaspar 和schuster提出了该算法的计算机实现方法。对于一给定 序列，clz的求解过程如下：(3) 随机产生的均值为0,方差为1的高斯噪声。2、正常/病态嗓音实验数据来源于临床病例，数据采集 时的环境要求在较安静的室内进行；采样频率为16khz；时 间1.5s3s；通过读汉语拼音元音'a' 6,分别取正常语 音数据，和患有喉科疾病的病态嗓音数据，采集后用cooledit软件进行语音分割，得到实验用语音。由表一可见，周期信号的clz复杂度均值几

4、乎为0,随机信号的复杂度均值接近于1,混沌信号的复杂度均值0.6513处于周期信号与随机信号之间，正常/病态嗓音信号 的复杂度均值远高于周期信号，比混沌信号与随机信号小， 可见嗓音信号具有一定的混沌和随机特性，且病态嗓音比正 常嗓音信号复杂度高，这是由于发声系统作为一个复杂性系 统，其发出的嗓音信号也具备一定的复杂性，当发声器官的某一部分发生病变，其动力学特性改变，病态的发声系统的 复杂性也会越发杂，必然会引起嗓音信号的复杂度增加，实 验结果可见，clz复杂度可以在一定程度上描述病态嗓音信 号复杂度的这种改变。三、小结本文借鉴脑电信号与心电信号的复杂性分析方法，把描 述信号复杂度的clz复杂度

5、引入到病态嗓音信号分析中来， 得到了具备一定意义的实验结果，为病态嗓音的复杂性相关 特征提取找到新视觉。参考文献：1韦岗，陆以勤，欧阳景正.混沌、分形理论与语音信 号处理j.电子学报,1996, 24 (1)： 34-39.2周志杰.语音信号的非线性特征表示j.解放军理 工大学学报j1.2002, 3 (1).3张志琴，张佃中.脑电信号lempel-ziv复杂度分析 的预处理j.中国医学物理学杂志2009, 9 (5).4张志琴，张佃中脑电信号lempel-ziv复杂度分析 的预处理j.中国医学物理学杂志2009, 9 (5).5胡江和，张佃中 心电rr间期序列的近似炳与 lempel-ziv复杂度分析j.中国医学物理学杂志，2007, 6(5) .6王修信，胡维平，王强等嗓音频谱分析中/a/、/i/音采样的比较j.听力学及言语疾病杂志，1998 (03)