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一种便携式腭裂语音辅音省略识别装置: 本实用新型公开了一种便携式腭裂语音辅音省略识别装置，涉及语音识别技术，旨在实现对腭裂语音中辅音省略这种类型的构音障碍的自动识别。本实用新型技术要点：包括电源、显示屏、微处理器、语音传感器、语音预处理电路及语音识别芯片；所...; 何凌李瑞尹恒刘奇张劲张琼敏; 文献传递

一种腭裂语音高鼻音自动识别仪器: 本实用新型公开了一种腭裂语音高鼻音自动识别仪器。本实用新型技术要点：包括语音传感器、AD转换电路、第一带通滤波器、第二带通滤波器、低频段信号总能量计算电路、高频段信号总能量计算电路、除法器、DA转换电路及比较器。语音传感...; 何凌尹鹏宇尹恒刘奇张劲张琼敏; 文献传递

冲动控制仪: 本实用新型公开了一种冲动控制仪。对控制对象的语音进行检测，控制仪由语音采集模块，冲动迹象计算模块和冲动控制模块三部分组成。语音采集模块将信号输出到冲动迹象计算模块的输入端，在冲动迹象计算模块中对语音信号进行情感计算，计算...; 莫思特何凌李文正; 文献传递

汉语普通话腭裂语音数据库的搭建与应用被引量：6: 2020年; 目的收集腭裂患者语音样本,统一进行归类标注、分级、整理后建立汉语普通话腭裂语音数据库,对于高鼻音乃至腭裂语音的诊断、临床教学、腭裂专业语音师的规范培训以及腭裂语音相关的科研工作建立基础。方法收集2016年5月—2018年3月四川大学华西口腔医院语音治疗中心的患者与志愿者共768人,按照汉语普通话标准评估材料,收集语音样本,对所有的语音样本进行切分和按照高鼻音等级分类,整理后放入四川大学华西口腔医院唇腭裂生物信息数据库平台。结果数据库纳入被采集者共768人,其中儿童456人(男227,女229),成人312人(其中男178,女134),正常共鸣369人,轻度高鼻音155人,中度高鼻音102人,重度高鼻音142人。包括64512个词语、24576个音素、7680个数字,完成汉语普通话语音高鼻音数据库的搭建。结论本研究首次建立了针对汉语普通话腭裂高鼻音数据库,已经为多项语音信号研究提供了源数据,并投入临床教学,未来对于汉语普通话腭裂患者的诊断教学以及相关科研活动有着重要的帮助和指导作用。; 马平川毛渤淳郭春丽于晨浩李若琳何凌尹恒; 关键词：数据库腭裂语音普通话

基于图像处理的鼻咽镜下腭咽闭合度的半自动检测方法: 本发明公开了一种基于图像处理的鼻咽镜下腭咽闭合度半自动检测方法，该检测方法包括获取目标图像，选取基准图像并对腭咽口边界选取人工标记点，对图像帧进行预处理，预处理后的图像实现对腭咽口下边界、左右边界与上边界的分割，计算腭咽...; 尹恒何凌毛渤淳杨森黄毅鹏石冰; 文献传递

基于非线性参数的腭裂患者高鼻音自动识别被引量：4: 2013年; 为了实现对腭裂患者高鼻音的自动识别,提出了基于语音信号非线性能量算子及K-最近邻分类器的高鼻音自动识别算法。实验对腭裂语音数据库中非高鼻音及高鼻音信号提取基于香农能量和非线性能量算子的语音特征参数,结合模式识别分类器,实现了对高鼻音语音的自动检测。实验结果表明,应用非线性能量算子,能实时跟踪语音信号瞬时能量变化,实现了对高鼻音较高的判别正确率,其分类器正确识别率在90%以上,且优于传统的香农能量算法,具有较高的临床应用价值。; 尹恒何凌张劲李杨; 关键词：腭裂语音

基于HMM和LPCC的腭裂语音辅音省略自动识别算法被引量：2: 2014年; 腭裂辅音省略识别对于腭裂语音评估有十分重要的临床意义。通过对腭裂语音产生机理和声学特性进行研究,对比正常语音中对元音、辅音进行声学特性的分析,提出了基于HMM(隐马尔科夫模型)和LPCC(线性预测倒谱系数)的腭裂语音辅音省略自动识别算法。并通过Matlab进行了仿真实验,该算法有较好的识别率。; 陈盼弟黄华何凌尹恒; 关键词：腭裂语音 HMM LPCC 自动识别算法倒谱系数

基于语音情绪识别方法的电路设计与仿真: 2019年; 利用语音特征元素自动识别人的情感状态已成为智能医疗的研究热点。基于单片机技术和语音声学特征原理,针对语速、幅值、基音频率等特性进行综合分析,设计了一种针对双相情感障碍的语音情绪识别电路。该电路包含信号采集、阈值比较和计数计算等6个核心模块,实现了语音信号的有效捕捉、分析和情绪状态的二分类判别。通过采用实际语音样本和信号模拟,利用Multisim软件对电路进行仿真分析,证明了该电路的实效性和正确性。该电路设计结构紧凑,有较好的针对性和验证性,具有一定教学价值。; 郭颖奇栗悦刘新怡孟雨璇何凌莫思特; 关键词：语音特征单片机技术情绪识别

CT图像的颈部淋巴结半自动分割算法被引量：4: 2015年; 针对手动分割颈部淋巴结的局限性,提出一种在较少人为干预下,准确批量分割颈部淋巴结的算法。采用遍历阈值算法提取疑似淋巴结种子点,加入基于统计学的强制停止条件,对种子点进行区域生长,依据淋巴结和周围软组织生理特征及其图像特性,提出颈部淋巴结判决算法。实验结果表明,颈部淋巴结体积的正确分割比TPVP为94.00%,阳性预测值PV为97.11%,无漏判,精确度达86.33%,该算法能实现颈部淋巴结精确批量分割,为临床诊断、治疗和预后提供有效辅助依据。; 魏骏何凌车坤门乙黄华张劲张琼敏; 关键词：颈部淋巴结统计学判决算法

基于声道特性的腭裂语音高鼻音等级自动识别被引量：2: 2018年; 腭裂语音高鼻音等级的自动识别对于腭咽功能的评估具有重要临床价值。对腭裂语音高鼻音等级自动识别算法进行了研究,提出基于声道特性的腭裂语音高鼻音等级自动识别算法。利用高低阶线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)与倒谱系数结合成为LPCC-Cep特征组作为声学特征参数,采用稀疏表示分类器(Sparse Representation based Classification,SRC)实现腭裂语音四类高鼻音等级(正常、轻度、中度和重度)的自动识别。实验结果表明,提出的自动识别算法取得了较高的高鼻音类别正确识别率。其中,LPCC-Cep特征组参数对高鼻音等级的正确识别率为83.38%。; 唐铭何岩萍尹恒刘奇何凌; 关键词：腭裂语音倒谱

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何凌