Entwicklung einer Klassifikationsmethode zur akustischen Analyse fortlaufender Sprache unterschiedlicher Stimmgüte mittels Neuronaler Netze und deren Anwendung

by Jan Lessing
Doctoral thesis
Date of Examination:2007-07-17
Date of issue:2007-07-30
Advisor:Prof. Dr. Manfred Robert Schröder
Referee:Prof. Dr. Manfred Robert Schröder
Referee:Prof. Dr. Eberhard Kruse
Persistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-2873

 

 

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Description:Dissertation

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Abstract

English

A Neural Network based method for vup-classification to assess Voice Quality from Running Speech for Different Voice Disorders and an acoustic measure "Goettingen Hoarseness-Diagramm for Continuous Speech" was developed.
Keywords: running speech; voice disorders; acoustic analysis; goettingen hoarseness diagramm

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Die akustische Analyse fortlaufender Sprache stellt bei der Beschreibung von Stimmstörungen eine wesentliche Erweiterung zur Analyse gehaltener Phonation dar. Zur Selektion stimmhafter Phoneme aus fortlaufender Sprache ist eine Klassifikationsmethode (vup) entwickelt worden, die eine Segmentierung des Sprachsignals in zusammenhängende Bereiche stimmhafter und stimmloser Phonation sowie Pause mittels Neuronaler Netze (Multi-Layer Perceptron) ermöglicht. Auf Basis dieser Klassifikation ist das Göttinger Heiserkeits-Diagramm für fortlaufende Sprache (GHDT) in Anlehnung an das Göttinger Heiserkeits-Diagramm für gehaltene Phonation (GHD) entwickelt worden.
Schlagwörter: akustische Analyse; fortlaufende Sprache; Stimmgüte; Göttinger Heiserkeits-Diagramm
 
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