本研究的目的是分析帕金森氏病（PD）患者的连续语音信号，并考虑不同语言（西班牙语、德语和捷克语）的记录。本文提出了一种基于语音自动分割为浊音和清音帧的语音信号特征化方法。清浊声音的能量含量采用12个Mel-frequency倒谱系数和25个根据Bark尺度缩放的频带进行建模。评估了四项言语任务，包括孤立单词、音节/pa/-/ta/-/ka/的快速重复、句子和阅读文本。在帕金森病患者和健康对照者的语音自动分类方面，该方法被证明比经典方法更准确。准确率从85%到99%不等，具体取决于语言和语音任务。还进行了跨语言实验，验证了该方法的鲁棒性和泛化能力，准确率在60%到99%之间。这项工作为开发计算机辅助工具以自动评估多种语言中的构音障碍语音信号迈出了一步。

话题
语音通信, 语音学, 韵律, 言语感知, 语音处理系统, 动物的声音, 元音系统, 能量含量, 信号处理, 疾病和条件
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©2016美国声学学会。
2016
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