[發明專利]一種基于聲音特征的自主神經功能參數獲取方法

在審

• 申請號: 201810783926.0
• 申請日: 2018-07-17
• 公開（公告）號: CN109036469A
• 公開（公告）日: 2018-12-18
• 發明（設計）人: 張建保;李濛君;劉彬彬
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G10L25/66
• 分類號: G10L25/66
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 徐文權

1.一種基于聲音特征的自主神經功能參數獲取方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1)、進行應激刺激實驗并記錄刺激前及刺激過程中被測試者的語音信號；

步驟2)、對步驟1)采集的語音信號靜音切除、預加重、分幀和加窗預處理；

步驟3)、對預處理后的語音信號進行參數計算，通過自相關函數獲取聲音的基頻，離散聲音信號x(n)的自相關函數為：

R(k)＝∑x(n)(n-k) (4)

其中k是時間的延遲量，N為幀長；

得到每個被測試者語音信號的基頻以及標準差數據，選擇各個基頻的正負40Hz為頻率范圍，然后對該頻率范圍進行積分，得到基頻功率。

2.根據權利要求1所述的一種基于聲音特征的自主神經功能參數獲取方法，其特征在于，步驟1)中，靜息狀態下采集被測試者的語音信號，然后對靜息狀態下的被測試者進行應激刺激，然后采集應激刺激后的被測試者的語音信號。

3.根據權利要求1或2所述的一種基于聲音特征的自主神經功能參數獲取方法，其特征在于，通過KFW H902麥克風采集聲音信號，用數據線傳輸到MP150記錄聲音信號，采樣率為20kHz。

4.根據權利要求1所述的一種基于聲音特征的自主神經功能參數獲取方法，其特征在于，步驟2)中，首先對采集的聲音信號進行首尾端的靜音切除，對靜音切除后的聲音信號進行預加重處理，是通過對高頻部分進行加重處理，然后通過分幀強化預加重處理后的語音信號，然后選擇平滑的窗口對分幀強化后的語音信號進行加窗，選擇具有過渡特性的窗口能夠增強各幀聲音信號的連續性。

5.根據權利要求4所述的一種基于聲音特征的自主神經功能參數獲取方法，其特征在于，預加重處理中，一個高通濾波器，如公式：

H(z)＝1-aZ^-1(0.9＜a＜1) (1)

將信號通過該高通濾波器后的結果為：

S′(n)＝S(n)-aS(n-1)(0.9＜a＜1) (2)

公式中的S(n)為n時刻的采樣值。

6.根據權利要求4所述的一種基于聲音特征的自主神經功能參數獲取方法，其特征在于，分幀過程中，幀長為20ms，幀移為幀長的1/3。

7.根據權利要求4所述的一種基于聲音特征的自主神經功能參數獲取方法，其特征在于，通過漢明窗進行加窗處理：

8.根據權利要求1所述的一種基于聲音特征的自主神經功能參數獲取方法，其特征在于，基頻與副交感神經活動負相關，作為評價副交感神經的指標；基頻功率與交感神經活動正相關，作為評價激活狀態下交感神經的指標。