Предложен метод определения патологических изменений голоса на основе анализа модуляционного спектра речевого сигнала. Модуляционный спектр вычисляется при помощи двух последовательных частотно-временных преобразований: первое переводит сигнал в частотную область, второе — в модуляционную. Особенностью предложенного метода является использование неравномерного частотно-временного плана при переводе сигнала в частотную область. Предложен способ оценки модуляционного спектра, основанный на принципах антропоморфической обработки сигналов, имитирующий неравномерное частотно-временное разрешение слуховой системы человека. Использован неравнополосный банк фильтров модулированный дискретным преобразований Фурье, аппроксимирующий шкалу критических частот и повышающий временное разрешение в широких полосах. Банк фильтров использует фазовые (всепропускающие) звенья в качестве элементов задержки, что позволяет получить неравномерный частотно-временной план. Выполнено сравнение предложенного способа с более традиционным способом вычисления модуляционного спектра в критических полосах с фиксированным временным разрешением. Приведены данные экспериментов по использованию параметров модуляционного спектра для определения патологических изменений голоса, обусловленных: 1) боковым амиотрофическим склерозом (БАС); 2) заболеваниями гортани. Отбор и ранжирование параметров модуляционного спектра, использованных в качестве информационных признаков для классификации, выполнен при помощи метода LASSO. Классификация параметров на основе линейного дискриминантного анализа обеспечила высокую точность определения патологии (более 97%). Полученные результаты свидетельствуют о том, что использование неравномерного частотного-временного плана является предпочтительным в случае, когда анализируемый сигнал является протяжным гласным звуком, поскольку обеспечивает более высокую точность обнаружения патологии при меньшем числе модуляционных параметров.
анализ речевого сигнала, критические полосы, модуляционный спектр, модуляционные признаки, извлечение признаков, детектирование патологии по голосу