ACOUSTICAL ANALYSIS OF THE SPEECH OF PERSONS WITH DYSFONIA

Article Sidebar

Abstract views: 163
PDF Downloads: 61
pdf (rus) (Русский)
Published: Apr 15, 2019
Keywords:
detection of speech pathology, speech recognition, dysphonia, mel-frequency cepstral coefficients, discrete Fourier transform, Euclidean distance выявление патологии речи, распознавание речи, дисфония, мел-частотные кепстральные коэффициенты, дискретное преобразование Фурье, Евклидово расстояние
Issue
No. 4 (2019)
Section
Информационные технологиии

Main Article Content

S. GOROSHCKO
Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Minsk
S. PETROV
Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Minsk
https://orcid.org/0000-0001-7012-7937

Abstract

The possibility of using acoustic analysis to extract speech parameters that can be used for the diagnosis of voice disability is shown. The method of speech recognition using Mel-frequency cepstral coefficients is proposed. Detection of voice disorders is reduced to solving a cluster analysis problem, in which the Euclidean distance between the received speech feature vector and the feature vector of the test data set is used to quantify the similarities or differences between the classified objects. The technique allows to determine the difference between a healthy person and a person with impaired speech function and can be used to develop devices designed to diagnose dysphonia in persons of voice-speech professions.

Article Details

How to Cite
GOROSHCKO, S., & PETROV, S. (2019). ACOUSTICAL ANALYSIS OF THE SPEECH OF PERSONS WITH DYSFONIA. Vestnik of Polotsk State University. Part C. Fundamental Sciences, (4), 39-44. Retrieved from https://journals.psu.by/fundamental/article/view/404
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Author Biography

S. PETROV, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Minsk

канд. техн. наук, доц.

References

Фомина, М.В. Профилактика и лечение нарушений голоса у лиц голосоречевых профессий : метод. указания /М.В. Фомина. – Оренбург : ГОУ ОГУ, 2004. – 19 с.

Воробьева, С.А. Выделение границ фонем речевого сигнала с помощью мел-частотных спектральных коэффициентов / С.А. Воробьева // Молодой ученый. – 2017. – № 13. – С. 2–6.

Малинин, П.В. Иерархический подход в задаче идинтификации личности по голосу с помощью проекционных методов классификации многомерных данных / П.В. Малинин, В.В. Поляков // Доклады Томского гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники. – 2010. – № 1/1.

Первушин, Е.А. Обзор основных методов распознавания дикторов / Е.А. Первушин // Математические структуры и моделирование. – 2011. – Вып. 24.

Сорокин, В.Н. Распознавание личности по голосу: аналитический обзор / В.Н. Сорокин, В.В. Вьюгин, А.А. Тананыкин // Информационные процессы. – 2012. – Т. 12, №1.

Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости, узнаваемости : ГОСТ Р 50840-95. – М. : Госстандарт России.

Смит С. Цифровая обработка сигналов. Практическое руководство для инженеров и научных работников / С. Смит. – М. : Додэка-XXI, 2012. – 720 с.