利用统计分析刻画咳嗽声
声音
2023-08-08 v1 音频与语音处理
信号处理
摘要
咳嗽是大多数呼吸道疾病的主要症状，咳嗽特征的变化为诊断呼吸道疾病提供了有价值的信息。咳嗽声的刻画仍缺乏具体证据，难以准确区分不同类型咳嗽与其他声音。本研究的目的是刻画有浊音内容的咳嗽声与无浊音内容的咳嗽声。进一步，将咳嗽声特征与语音特征进行比较。为实现此目标的所提方法利用了谱滚降、谱熵、谱平坦度、谱通量、过零率、谱质心和谱带宽属性，这些属性描述了与呼吸系统、声门信息及发声模型相关的咳嗽声。随后使用最小值、最大值、均值、中位数和标准差测度对这些属性进行统计分析。实验结果表明，咳嗽声的谱滚降、谱质心和谱带宽的均值与频率分布均高于语音信号。咳嗽声中谱平坦度水平升至 0.22，而谱通量在 0.3 至 0.6 间变化。大多数咳嗽声帧的过零率（ZCR）介于 0.05 与 0.4 之间。这些属性在为咳嗽声刻画时提供了重要信息。
引用
@article{arxiv.2308.03019,
title = {Characterization of cough sounds using statistical analysis},
author = {Naveenkumar Vodnala and Pratap Reddy Lankireddy and Padmasai Yarlagadda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.03019},
year = {2023}
}
备注
19 pages, 8 figures, paper submitted to journal Biomedical Signal Processing and Control which is under review