基于語音信號處理的失語癥康復(fù)治療儀研究.pdf

1、對于腦中風(fēng)、腦腫瘤、顱內(nèi)感染及頭部外傷等原因所引起的失語癥，其康復(fù)治療在臨床上一般采用藥物治療、物理治療以及言語訓(xùn)練等康復(fù)治療方法。但是在臨床上，造成失語癥形成原因的神經(jīng)病理機(jī)制、生理機(jī)制多種多樣，使得康復(fù)治療過程變得比較復(fù)雜，因此設(shè)計一種智能化、小型化、可靈活擴(kuò)展的失語癥康復(fù)治療儀系統(tǒng)是失語癥康復(fù)治療研究的一個重要方向之一。 論文介紹了失語癥的分類、傳統(tǒng)失語癥康復(fù)治療方法、語音信號處理技術(shù)應(yīng)用于失語癥康復(fù)治療的相關(guān)理論與技術(shù)，

2、以及多種語音信號分析方法與算法。提出了應(yīng)用語音信號處理及計算機(jī)多媒體技術(shù)，強(qiáng)化生物反饋（視覺反饋、聽覺反饋以及心理激勵）提高失語癥康復(fù)治療效果的新方法。 在具體的研究開發(fā)中，作者對語音信號處理、計算機(jī)多媒體技術(shù)以及失語癥言語訓(xùn)練等方面做了較為深入的研究。如下： ①語音信號實時采集、波形顯示、信號存儲、語音回放等。 ②利用MS SAPI實現(xiàn)語音合成、文本語音轉(zhuǎn)換TTS（Text to Speech）與語音數(shù)據(jù)的存儲

3、與提取。 ③語音信號預(yù)處理：信號預(yù)加重、加窗與分幀、端點檢測算法等研究與實現(xiàn)。 ④語音信號特征參數(shù)提取與分析：短時能量分析、短時自相關(guān)分析、線性預(yù)測參數(shù)分析LPC（Linear Prediction Coefficient）、線性預(yù)測倒譜參數(shù)分析LPCC（Linear Prediction Cepstrum Coefficient）以及LPC美爾倒譜系數(shù)（LPCC Mel Cepstrum Coefficient），語音

4、信號基音周期檢測算法的研究及實現(xiàn)。 ⑤提出了利用DTW（Dynamic Time Warping）算法計算患者語音與基準(zhǔn)語音的符合度算法。 ⑥設(shè)計與實現(xiàn)了患者病歷數(shù)據(jù)、訓(xùn)練資料數(shù)據(jù)、言語訓(xùn)練課程數(shù)據(jù)、言語訓(xùn)練結(jié)果統(tǒng)計數(shù)據(jù)等的輸入、查詢、修改及統(tǒng)計打印等管理功能。 ⑦實現(xiàn)了語譜圖動態(tài)產(chǎn)生與顯示等功能。 基于語音信號處理的失語癥康復(fù)治療儀綜合了多種言語訓(xùn)練方法，提供了一種利用語音信號處理、計算機(jī)多媒體技術(shù)進(jìn)行