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精神压力分析仪声道联物理模型及检测方法
1.一种声带-喉室-声道联动的物理模型，其特征在于，包括：
用于描述声带中国精神压力分析仪的机械方程组，用于描述沿声门深度方向及喉室、假声带和声道方向所对应压降分布的空气动力学方程组。
2.根据权利要求1所述的声带-喉室-声道联动的物理模型，其特征在于，
上式(1)、(2)和(3)中，
m1、m2和m3分别为用于构建声带模型的三个质量块，且该三个质量块依次排列；
x1、x2和x3分别为三个质量块在垂直方向运动的位移；
kc12和kc23分别为三个质量块之间两两耦合的弹簧刚性系数；
r1、r2和r3分别为三个质量块的等效粘滞阻尼系数；
F1、F2和F3分别为三个质量块所受的强迫作用力；以及
s1、s2和s3分别表示与三个质量块相配合的弹簧，且表示为：
si(xi)＝ki(xi+ηxi3)i＝1,2,3(4)
上式(4)中，i表示第i个质量块，ki表示与第i个质量块相配合的弹簧的刚性系数，η是弹簧的非线性系数。
3.根据权利要求2所述的声带-喉室-声道联动的物理模型，其特征在于，所述空气动力学方程组包括：
沿声门深度方向的空气动力学子方程组，以及
喉室、假声带和声道方向所对应压降分布的空气动力学子方程组。
4.根据权利要求3所述的声带-喉室-声道联动的物理模型，其特征在于，所述沿声门深度方向的空气动力学子方程组包括：
Pi1、Pi2表示第i个质量块入口处、出口处的压强；
Agi表示第i个质量块所对应的静态声门隙截面积；
Ug表示声门波，即通过声门的气流速度；
0.37表示由于声门入口截面积的陡降，气流产生射流紧缩现象，导致声带与气管连接处的压力降的影响损失系数；以及
Ps表示声门下压强，ρ表示空气密度，μ表示切变粘滞系数,1g表示声带模型的长度，di表示与第i个质量块相对应的声带模型的厚度。
5.根据权利要求4所述的声带-喉室-声道联动的物理模型，其特征在于，所述喉室、假声带和声道方向所对应压降分布的空气动力学子方程组包括：
S*(ω)为模拟语音信号的频谱，而S(ω)为真实语音信号的频谱。
说明书
声带-喉室-声道联动的物理模型及精神压力检测方法
技术领域
本发明涉及一种智能语音技术领域，特别涉及利用语音技术进行精神压力的检测方法。
背景技术
心理压力是指人们发现真实或想象的事情超出自己意料之外时的生理和精神上的综合反映。心理学表明，过于沉重的压力会导致消极、痛苦的应激反应，引发如抑郁、紧张、焦虑和愤怒等负面情绪，从而造成工作效率和生活质量的下降。心理学家认为，长期生活在生活压力下会导致严重的心理疾病，并且使人体对疾病的敏感度增加，严重的甚至引发癌症。而情感与压力存在着较为显著的相关关系，心理压力能诱发多种情感，如兴奋、失落、厌烦等，而且在不同程度的压力源下，会引发不同程度的紧张情绪，所以情感可以说在某种程度上是压力的一种外在表现形式，而且在程度上可以对压力进行量化。
压力一个重要体现方式是说话人说话时的语音，成为影响语音产生非常重要的一个影响因素。当周围环境或话者自身条件发生异常变化时，或者由于使用者大都专注于某项工作，语音识别只是辅助于其它工作的次要工作，在这个过程中，这时由于工作压力的存在，说话人受到精神压力，对话者发音将会有较大的影响，从而产生了异常状态，产生的语音变异，而异常状态往往会体现在说话人的语音当中，形成了压力异常状态下的语音信号。
但是，精神压力下的变异语音，特别是多任务脑负荷压力下的变异语音，从听觉上的区分度相对较低，一般的声学特征不能将其正确分类，缺乏稳定性和鲁棒性。此外，由于变异语音的生成机制与一般正常语音有比较显著的区别，在声学特征层面对变异状态的表现程度较低，区分度相对不高。因此，在检测过程中，我们很难提高变异语音分类的可靠性。
发明内容
本发明的目的是提供一种声带-喉室-声道联动的物理模型，以便于获得模拟语音数据。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种声带-喉室-声道联动的物理模型，包括：
用于描述声带中国精神压力分析仪的机械方程组，用于描述沿声门深度方向及喉室、假声带和声道方向所对应压降分布的空气动力学方程组。 Pv、Av分别表示喉室内压强、喉室截面积，Pf1和Pf2分别表示假声带两端的压强，Af表示假声带的截面积，AE表示喉室入口处的截面积，A1、P1分别表示声道入口处的截面积、压强。
又一方面，在上述建立声带-喉室-声道联动的物理模型的基础上，本发明还提供了一种基于语音生成建模的压力检测方法，以解决通过语音实现精神压力测试。
所述压力检测方法包括：
步骤S1，建立声带-喉室-声道联动的物理模型；
步骤S2，通过所述物理模型，生成在真实世界中的相应压力下的模拟语音信号；
步骤S3，根据生理参数估计算法，估计出说话人在相应压力状态下发声时的相应生理参数，以建立语音信号对应的生理特征关系；
步骤S4，根据生理特征关系进行精神压力的检测。
进一步，所述步骤S3中根据生理参数估计算法包括如下步骤：
步骤S31，通过线性预测得到真实语音的声源信息，即残差信号；
步骤S32，对残差信号进行傅里叶变换得到真实语音的频谱；
步骤S32，将残差信号通过带通滤波器分离出高频分量和低频分量，并对该高频分量和低频分量分别进行一次初拟合，以及将相应初拟合获得的相应参数作为二次拟合的初始值；
步骤S33，执行二次拟合，即获得所述模拟语音信号的频谱，进而构造基于语音频谱的全局性特征的成本函数；
步骤S34，不断变化声带声道生理参数，以获得最小化成本函数，使得所述物理模型生成新的语音信号，从而通过成本函数最小化在解空间里搜索最优解，实现对生理参数进行估计。
第三方面，本发明还提供了一种基于语音的生理参数估计算法，以通过真实语音数据与模拟语音数据实现对生理参数进行估计。
所述基于语音的生理参数估计算法，包括如下步骤：
步骤S1’，获得真实语音的频谱及二次拟合的初始值；
步骤S2’，执行二次拟合，以构造基于语音频谱的全局性特征的成本函数；
步骤S3’，根据成本函数对生理参数进行估计。
进一步，所述步骤S1’中获得真实语音的频谱及二次拟合的初始值的方法包括如下步骤：
步骤S11’，通过线性预测得到真实语音的声源信息，即残差信号；
步骤S12’，对残差信号进行傅里叶变换得到真实语音的频谱，并将残差信号通过带通滤波器分离出高频分量和低频分量，并对该高频分量和低频分量分别进行一次初拟合，以及将相应初拟合获得的相应参数作为二次拟合的初始值；
所述步骤S2’中执行二次拟合，以构造基于语音频谱的全局性特征的成本函数的方法包括：执行二次拟合，即通过所述物理模型产生模拟语音信号，并获得该模拟语音信号的频谱，进而构造基于语音频谱的全局性特征的成本函数；以及
所述步骤S3’中根据成本函数对生理参数进行估计的方法包括：
为了最小化成本函数，不断变化声带声道生理参数，使得所述物理模型生成新的语音信号，从而通过成本函数最小化在解空间里搜索最优解，实现对生理参数进行估计。
敏感度的评价，从而对所提出方法的有效性进行验证。
实施例3
在实施例1和2的基础上，本实施例3还提供了一种基于语音的生理参数估计算法，包括如下步骤：
步骤S1’，获得真实语音的频谱及二次拟合的初始值；
步骤S2’，执行二次拟合，以构造基于语音频谱的全局性特征的成本函数；
步骤S3’，根据成本函数对生理参数进行估计。
所述步骤S1’中获得真实语音的频谱及二次拟合的初始值的方法包括如下步骤：
步骤S11’，通过线性预测得到真实语音的声源信息，即残差信号；
步骤S12’，对残差信号进行傅里叶变换得到真实语音的频谱，并将残差信号通过带通滤波器分离出高频分量和低频分量，并对该高频分量和低频分量分别进行一次初拟合，以及将相应初拟合获得的相应参数作为二次拟合的初始值；
所述步骤S2’中执行二次拟合，以构造基于语音频谱的全局性特征的成本函数的方法包括：执行二次拟合，即通过所述物理模型产生模拟语音信号，并获得该模拟语音信号的频谱，进而构造基于语音频谱的全局性特征的成本函数；以及
所述步骤S3’中根据成本函数对生理参数进行估计的方法包括：
为了最小化成本函数，不断变化声带声道生理参数，使得所述物理模型生成新的语音信号，从而通过成本函数最小化在解空间里搜索最优解，实现对生理参数进行估计。
其中
S*(ω)为模拟语音信号的频谱，而S(ω)为真实语音信号的频谱。
本实施例3中关于生理参数估计算法的相关步骤，参见实施例2中的相应描述，这里不再赘述。
实施例4
对基于语音生成建模的压力检测方法的有效性进行测试，以进一步说明从语音的角度对压力状态进行检测的可行性。
在本发明中，所采用的验证数据均来自电话通信数据，其中100个被试者(男50人，女50人)参加实验。实验中，接线员通过电话与每个被试进行聊天，平均每人四组对话，每组聊天时间为10分钟，并记录下最真实的语音通信数据。四组对话中，两组为轻松状态下的休闲聊天，另外两组对话中，被试分别被施加不同类型的压力，施加的压力包括：(1)多工作任务；(2)时间紧迫；(3)冒险投机，具体细节如表1。被试人在压力状态下说话的真实语音数据被记录，用于压力检测方法有效性的验证。
表1
为了验证所提出方法的有效性，本发明与传统基于语音的检测方法进行比较。本发明通过物理模型，对现实世界中压力下的变异语音信号的模拟生成，利用生理参数估计算法，估计出说话人压力状态下发声时的声带声道以及喉室等生理特征参数。通过生理特征参数与传统方法提出的声学特征参数在压力检测的平均识别率上相比较，说明基于语音生成建模的方法在压力检测方法有着明显的优势。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
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