1、“.....分析法如表至所示表算法表算法图人的发声系统本章总结本章首先介绍了病理嗓音产生的后面是咽腔，咽头上通口腔鼻腔，下接喉头。口腔和鼻腔靠软腭和小舌分开。软腭和小舌上升时鼻腔关闭，口腔畅通，这是发出的声在口腔中共鸣，叫口音。软腭和小舌下垂，口腔成阻，气流只能从鼻腔中发出，这是发出的的收缩，杓状软骨活动起来可使声带放松或收紧，使声门打开或关闭......”。

2、“.....控制声带松紧的变化可以发出高低不同的声音来。调音区口腔鼻腔咽腔口腔包括唇齿和舌头张弛，帮助肺吸入呼出气体。然后，肺部呼吸的气流通过支气管到达喉头，作用于声带咽腔口腔鼻腔等发音器官。声源区声带声带位于喉头的中间，是两片富有弹性的带状薄膜。两片声带之间的空隙叫声门，肌肉期声带的粘膜波等。语音发音系统人的发音器官包括三个部分动力区声源区调音区如图所示......”。

3、“.....呼吸的气流是语音的动力。横隔膜能帮助肺呼吸，通过膈的劳发音中断无力伴气息音喉痛发音时加重吞咽疼痛等。嗓音的质量病理嗓音与正常嗓音不同在于患者声带闭合的异常患者声带柔韧性的异常患者声带对称性的异常正常情况下，双侧声带是对称包含运动周炎症上呼吸道感染，如扁桃体炎鼻喉炎鼻窦炎咽喉炎支气管炎等均可因下行感染声带影响发声，同时出现疾病本身的相应症状反流性喉炎等......”。

4、“.....比如发音费力易疲的音质异常，是指任何种病因功能性或器质性使声带振动的规律性下降，使嗓音中出现过多的噪声干扰成分，进而使嗓音言语的清晰度下降。病理嗓音的产生主要是由于发音滥用用声不当及不良的生活习惯局部感染与对语音库里面的信息数据化，并取出相对有效的数据。第五章对本文参数提取工作的总结，以及指出不足和还需要改进的地方......”。

5、“.....并取出相对有效的数据。第五章对本文参数提取工作的总结，以及指出不足和还需要改进的地方。第二章病理嗓音产生的机理病理嗓音的产因特点病理嗓音的临床表现主要体现在嗓音的音质异常......”。

6、“.....就直有个想法，就是让各种机器听懂人类语言并且可以直接按照人类口头命令执行任务，从而实现人机交流。其实早在计算机发明以前，人们就有了自动语音识别的构想，直到年代，人工神经网络被引入到了语音识别。这个年代的两大突破是产生了线性预测编码和动态时间弯折技术，这两个技术的出现成功的解决了语音信号特征提取和不等长匹配的问题......”。

7、“.....语音识别技术又被应用到了医学领域，例如现在非常热门的病理嗓音研究。众所周知，我国是人口大国，有很多人患有嗓音方面的疾病。尽管现在医学上有很多的治疗方法，诸如喉镜检查动态检查肌电图描写等等，但这些诊断治疗方法不但要求患者具有很高的配合意识，而且难免会让患者感觉到痛苦。随着不断深入研究嗓音中所包含的各类参数，可以客观准确地识别嗓音疾病。所以......”。

8、“.....更为确诊治疗争取了宝贵的时间。因此，病理嗓音参数的提取对病理嗓音研究有着重要的意义。国内外研究现状目前，国内外的病理嗓音研究主要侧重于嗓音的检测分析，以助于对嗓音疾病做出辅助诊断，最主要的手段就分为主观心理听觉评估客观声学监测分析。众所周知，语音识别个最根本的问题是合理的选用特征参数，故特征参数的提取目的是对语音信号进行分析处理，去掉与病理嗓音识别无关的冗余信息......”。

9、“.....同时对语音信号进行压缩。目前，应用的主要研究参数包括基频振幅微扰值噪声谱共振峰及其特征等，而且各分析软件间的参数可比性尚待进步的探讨，最终结果判定还需要多参数综合评定。但是不可否认，线性预测分析技术仍然是应用最广泛的特征参数提取技术，而线性预测倒谱参数的提取更是被广泛运用在病理嗓音的研究中。当然，随着语音识别技术的多样化发展，各种算法参数提取的更新也是日新月异......”。