一种语音呼吸音的无监督分割方法
音频与语音处理
2023-04-10 v1 信号处理
摘要
呼吸是人类生存的基本部分，携带关于个人生理与心理状态的资讯。通常，呼吸边界在使用前由专家标注。本文针对在口部记录的呼吸音（本工作中亦称为语音呼吸音，VBS）提出了一种无监督的呼吸边界检测算法。本工作采用口部记录的呼吸音，因其比气管呼吸音和肺呼吸音更易以非接触方式记录。利用呼吸信号能量的周期性来分割呼吸边界。采用动态规划并结合呼吸相位数（）与呼吸相位时长（）的先验信息来寻找边界。本工作中，对来自 60 名受试者（31 名健康者、29 名患者）共 307 次呼吸预测了 367 个呼吸边界。所提方法得到 M（89%）、I（13%）、D（11%）与 S（79%）。所提方法表现优于本工作中使用的基线。即便使用所提方法估计的边界在哮喘与健康受试者间的分类表现，也与真实边界相当。
引用
@article{arxiv.2304.03758,
title = {An unsupervised segmentation of vocal breath sounds},
author = {Shivani Yadav and Dipanjan Gope and Uma Maheswari K. and Prasanta Kumar Ghosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.03758},
year = {2023}
}