65、语音信号处理与呼吸疾病检测技术解析

语音信号处理与呼吸疾病检测技术解析

1. 语音信号分割算法优化

1.1 初始参数与优化结果

在语音信号分割中，将语音信号分割为无声、清音和浊音部分是重要的任务。初始参数设置为 α = 0.02，β = 0.12 时，错误分类数量 Cerr 为 6060，Cerr/NE 为 35.847%。经过优化后，参数变为 α = 0.0017，β = 0.8482，此时 Cerr 降至 3849，Cerr/NE 为 22.768%。具体数据如下表所示：
| α | β | Cerr | Cerr/NE, % |
| — | — | — | — |
| 初始参数 | 0.02 | 0.12 | 6060 | 35.847 |
| 优化后参数 | 0.0017 | 0.8482 | 3849 | 22.768 |

1.2 基于最小化与手动边界距离的算法改进

为了进一步提高算法性能，提出了一种基于最小化与手动边界距离（Derr）的算法。具体操作步骤如下：
1. 数据划分原则 ：
- 原则 1 ：每个测试样本包含 9 个正常语音文件和 9 个失真语音文件，进行十折交叉验证。
- 原则 2 ：每个测试集包含编号间隔为 10 的 18 个文件，进行十折交叉验证。
- 原则 3 ：每个测试集包含编号间隔为 5 的 36 个文件，进行五折交叉验证。
- 原则 4 ：每个测试集包含 18 个随机文件，进行十