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通過對精神分裂癥語音的臨床特點進行研究，實驗采集了14個精神分裂癥患者的686個元音數據樣本和14個與之性別、年齡、文化程度相匹配的健康對照組的η93個元音數據樣本，來建立病理語音數據庫，利用結合集成希爾伯特黃變換（Ensemble hilbert- Huang transform，EHHT）和倒譜內插（ Cepstrum Interpolation，CD的改進共振峰提取算法，來獲取反映精神分裂癥語音音質情感變化的聲學特征參數集，結合支持向量機（ Support vector Machine，SVM）分類器來進行分類，實現了精神分裂癥患者語音和健康對照組語音的自動檢測，并設計實驗討論了白噪聲的次數和方差、IMF分量個數、窗長4個因素對檢測效果的影響，以及與經典的共振峰估算方法的比較。實驗結果表明，文中提岀的算法的檢測正確率可以達到98.8%，精神分裂癥患者在體現音質特征的共振峰語音聲學參數上與健康對照鉏存在顯著差異，并有可能為精神分裂癥的臨床輔助診斷硏究提供個全新、客觀、定量和高效的指標。
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