一种基于移动终端的嗓音检测评估装置及方法

1.一种基于移动终端的嗓音检测评估方法，所采用的基于移动终端的嗓音检测评估装置，包括嗓音检测评估终端，用于对嗓音信号进行检测并分析嗓音状态，其包括信号采集及数据保存单元、嗓音信号处理及评估单元和数据输出单元；
所述嗓音检测评估终端采用移动终端；
所述信号采集及数据保存单元包括嗓音信号采集模块、嗓音信号数据保存模块和检测评估结果保存模块；嗓音信号采集模块用于采集测试者的嗓音信号，采集到的嗓音信号在嗓音信号数据保存模块进行保存，嗓音检测评估结果在检测评估结果保存模块进行保存；
所述嗓音信号处理及评估单元包括嗓音信号处理模块、嗓音信号周期检测模块、特征参数提取模块和嗓音信号特征评估分析模块；
嗓音信号处理模块用于截取嗓音信号中的周期性信号；嗓音信号周期检测模块用于对截取的周期性信号进行周期检测；特征参数提取模块用于对嗓音信号周期检测模块的输出信号进行特征参数提取；嗓音信号特征评估分析模块用于对特征参数提取模块的提取结果进行分析，得出测试者嗓音状态；
所述数据输出单元包括嗓音信号输出模块、嗓音信号波形绘制模块和检测日志访问模块；
嗓音信号输出模块用于将嗓音信号特征评估分析模块的分析结果输出到外部，嗓音信号波形绘制模块用于将采集到的测试者的嗓音信号绘制成波形并显示，检测日志访问模块用于将特征参数提取模块的提取结果和嗓音信号特征评估分析模块的分析结果生成检测日志，进行长期跟踪分析；
其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：通过嗓音检测评估终端采集测试者的嗓音信号，将所采集到的嗓音数据绘制波形曲线显示并保存数据；
步骤2：截取采集到的嗓音信号中的周期性信号；
步骤3：对截取的周期性信号进行周期检测；
步骤3.1：通过快速傅里叶变换确定周期性信号的基频；
步骤3.2：采用小波变换的方法对周期性信号进行小波分解和小波重构，得到小波重构信号；
步骤3.3：对小波重构信号进行周期检测，得到嗓音信号的周期；
对小波重构信号进行周期检测的步骤如下：
步骤3.3.1：通过导数特性检测得到小波重构信号的峰值位置序列；
步骤3.3.2：去除峰值位置序列中的重复峰值，得到新的峰值位置序列；
步骤3.3.3：检测步骤3.3.2得到的峰值位置序列中的每个点的前后15%的范围内的极大值，得到小波重构信号的极大值位置序列；
采用同样方法，重复步骤3.3.1~步骤3.3.3可得到原始嗓音周期性信号的极大值位置序列；
步骤3.3.4：将小波重构信号的极大值位置序列与原始嗓音周期性信号的极大值位置序列进行模糊匹配，得到嗓音信号周期；
步骤4：对周期检测后的嗓音信号进行特征参数提取，并对提取结果进行显示和保存，特征参数包括基频、微扰、谐噪比、信噪比和标准化声门噪声能量NNE；
步骤5：对特征参数提取结果和健康嗓音数据的特征参数进行比对分析，得出测试者嗓音状态；
步骤6：对分析结果进行显示，并且根据特征参数提取结果和分析结果生成测试者嗓音检测日志，可以根据需要随时查阅。
2.根据权利要求1所述的基于移动终端的嗓音检测评估方法，其特征在于：步骤2所述的截取采集到的嗓音信号中的周期性信号，具体方法如下：
步骤2.1：对采集到的嗓音信号进行小波变换，并得到嗓音信号中高频部分的小波系数；
步骤2.2：对小波变换后的嗓音信号进行分帧，计算分帧后每帧信号的小波系数的偏方差值；
步骤2.3：选取小波系数的偏方差值最小的一帧嗓音信号作为周期性信号并保存。
3.根据权利要求1所述的基于移动终端的嗓音检测评估方法，其特征在于：步骤3.1所述的通过快速傅里叶变换确定周期性信号的基频，具体步骤如下：
步骤3.1.1：对周期性信号进行傅里叶变换；
步骤3.1.2：在变换后的周期性信号中选取人的嗓音频率范围内的频率，其中的最大峰值位置作为主峰值；
人的嗓音频率范围为50-500Hz；
步骤3.1.3：提取最大峰值位置的1/N位置处的±5%范围内的峰值即作为分峰值，N为整数，N=1,2,3,4,5……；
步骤3.1.4：判断主峰值与分峰值的比值，若该比值小于10，则该主峰值为基频，否则该主峰值不是基频，返回步骤3.1.3，提取最大峰值位置的1/（N+1）位置处的±5%范围内的峰值即作为分峰值，继续判断主峰值与分峰值的比值；
步骤3.1.5：得到周期性信号的基频。
4.根据权利要求1所述的基于移动终端的嗓音检测评估方法，其特征在于：步骤3.2所述的采用小波变换的方法对周期性信号进行小波分解和小波重构，得到小波重构信号，小波分解的层数至少为9层，小波重构的层数为6层或7层。
5.根据权利要求1所述的基于移动终端的嗓音检测评估方法，其特征在于：步骤3.3.4所述的将小波重构信号的极大值位置序列与原始嗓音周期性信号的极大值位置序列进行模糊匹配，完成周期检测，具体是将小波重构信号的极大值位置序列与原始嗓音周期性信号的极大值位置序列里的数值按顺序进行比对，计算相应位置数值之差，若差值＜基本周期的20%，则该数值保留，否则舍弃，得到新的嗓音周期性信号的极大值位置序列就是周期性信号的峰值位置序列，进而得到嗓音信号的周期。
6.根据权利要求1所述的基于移动终端的嗓音检测评估方法，其特征在于：步骤5所述的健康嗓音数据的特征参数，具体如下：正常人频率微扰0.18±0.07 %、振幅微扰1.60±0.74 %、谐噪比25.34±3.12 dB、信噪比25.39±3.09 dB、声门噪声能量-16.95±3.57 dB；男性基频平均值160.81±24.27 Hz、女性基频平均值297.42±35.89 Hz、基频总平均值206.35±70.77 Hz。

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