【技术实现步骤摘要】
一种基于多带谱减法的帕金森语音增强方法
本专利技术涉及一种语音增强方法，尤其涉及一种基于多带谱减法的帕金森语音增强方法，属于语音增强领域。
技术介绍
帕金森病主要是由于中脑黑质致密部多巴胺能神经元变异，以及残存神经元细胞多巴胺生物合成能力下降，导致纹状体区多巴胺逐渐缺乏而引起的。目前，纹状体区多巴胺递质降低的原因尚不知晓，这也是导致帕金森病只能进行康复诊疗，却无法彻底根治的重要原因。帕金森病将给老年人群及其家庭生活带来极大不便。特别是晚期帕金森病患者，通常出现肌肉僵直症状，只能长期卧床。这不仅给患者本人带来极大痛苦，也给患者家庭造成极大不便。研究表明，帕金森病患者如能尽早发现病情，通过及时的治疗，能够有效延缓病情进展。因此，帕金森病的早期诊断和康复治疗的研究具有十分重要的意义。研究表明，90％的帕金森病患者都有一定程度的语音障碍。利用语音障碍来诊断和治疗帕金森病，不但费用低廉，而且患者可通过非接触式方法自助测量，简单方便，易于实现远程诊断。通过语音信号进行帕金森病的诊断和康复治疗已经得到国内外研究学者的广泛关注。Little等人使用支持向量机(SupportVec...
【技术保护点】
1.一种多带谱减法的帕金森语音增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过非接触式方式对帕金森患者进行语音信号采集；S2：将步骤S1中采集到的帕金森病患者语音进行采样和短时帧划分；S3：对每一帧语音进行短时能量计算，并根据短时能量进行自适应频带划分；S4：计算每个窗长内含噪声语音的短时功率谱、时变的平滑参数及平滑功率谱；S5：计算偏差修正因子；S6：寻找搜索功率谱密度的最小值；S7：计算并更新噪声的功率谱密度；S8：采用多带谱减法进行语音增强；S81：将自适应频带划分为N个互不重叠的子带，每个子带独立且同步运行谱减法，假设x(t)与d(t)独立，用Yi(W)，Xi(W)，...
【技术特征摘要】
1.一种多带谱减法的帕金森语音增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过非接触式方式对帕金森患者进行语音信号采集；S2：将步骤S1中采集到的帕金森病患者语音进行采样和短时帧划分；S3：对每一帧语音进行短时能量计算，并根据短时能量进行自适应频带划分；S4：计算每个窗长内含噪声语音的短时功率谱、时变的平滑参数及平滑功率谱；S5：计算偏差修正因子；S6：寻找搜索功率谱密度的最小值；S7：计算并更新噪声的功率谱密度；S8：采用多带谱减法进行语音增强；S81：将自适应频带划分为N个互不重叠的子带，每个子带独立且同步运行谱减法，假设x(t)与d(t)独立，用Yi(W)，Xi(W)，Di(W)分别表示第i个子带上的含噪语音、纯净语音、噪声信号的傅里叶变换；S82：对接收到的带噪声信号幅度谱进行平滑处理，并计算平滑后的含噪声语音谱；S83：根据多带谱减法，利用噪声修正系数对噪声谱进行的过减处理，及利用多个子带的权重控制每个子带，并估算第i个子带的纯净语音信号谱；S84：根据修饰公式对增强后的语音谱进行进一步修饰。2.根据权利要求1所述一种基于多带谱减法的帕金森语音增强方法，其特征在于：所述步骤S1中的语音信号采集是用户通过非接触方式，在室内安静环境下采集一段时间的语音信号，并将帕金森病患者的纯净语音信号建模为x(t)，噪声建模为d(t)，且d(t)服从零均值的高斯分布，则采集的帕金森病患者的含噪语音为：y(t)＝x(t)+d(t)。3.根据权利要求1所述一种基于多带谱减法的帕金森语音增强方法，其特征在于：所述步骤S2中采样包括采样频率、采样精度及采样后的含噪语音信号，并设采样频率为FskHz，采样精度为Bbit，采样后的含噪语音信号为y(m)，其中，m为离散时间度量单位；所述步骤S2中短时帧划分的帧长为L，相邻的帧为R点重叠，且短时帧划分时所用的窗函数类型为矩形窗、汉宁窗或汉明窗。4.根据权利要求3所述一种基于多带谱减法的帕金森语音增强方法，其特征在于：所述短时帧划分时所用的窗函数类型为汉宁窗。5.根据权利要求4所述一种基于多带谱减法的帕金森语音增强方法，其特征在于：所述步骤S3中计算每一帧语音进行短时能量为计算每一帧中所有样本值的加权平方和，计算公式为：取所述汉宁窗的窗函数为w(m)(0≤m≤L-1)，则第λ帧的短时能量计算公式如下：其中，0≤λ≤J-1，J为总帧数；所述步骤S3中自适应频带划分是在时域将语音信号分离为多个子带信号，并设置阈值e_low和e_high，取短时能量范围在e_low至e_high的频带，若连续多个帧的短时能量Eλ满足Eλ＞e_high，则以此连续帧的第一帧作为一个划分的起点；若连续多帧的短时能量Eλ满足Eλ＜e_low，则以此连续帧的最后一帧作为一个划分的终点。6.根据权利要求1所述一种基于多带谱减法的帕金森语音增强方法，其特征在于：所述步骤S4中短时功率谱的计算方法为：采用步骤S3中经过自适应频带划分所获得的每段频带，针对其中的每一帧，计算出Y(λ,κ)，再计算含噪声语音的短...
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