面向發(fā)音運動的超聲圖像采集與處理的研究.pdf

1、本文主要研究多模態(tài)發(fā)音生理數(shù)據(jù)的采集,搭建多模態(tài)數(shù)據(jù)采集的硬件環(huán)境以及開發(fā)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集的控制軟件,并且對采集到的超聲圖像進行降噪和發(fā)音器官的特征提取。
　　本文利用超聲儀、高速攝像頭、喉頭儀和麥克風(fēng)采集說話人說話時的發(fā)音器官的運動信息。其中,超聲儀采集舌頭運動信息,高速攝像機采集面部信息,喉頭儀采集喉頭運動信息以及麥克風(fēng)采集語音信息。由于超聲儀、攝像機和麥克風(fēng)等硬件儀器各自均有自己的采樣頻率和內(nèi)部時鐘,所以設(shè)計多模態(tài)數(shù)據(jù)同步矯正

2、算法并且開發(fā)了多模態(tài)數(shù)據(jù)采集控制軟件以及后續(xù)的各組數(shù)據(jù)流之間精確同步的軟件。
　　超聲圖像具有嚴(yán)重的散斑噪聲,會降低超聲圖像的質(zhì)量使得后續(xù)的圖像分析帶來困難。本文將改進標(biāo)準(zhǔn)的SARD算法,引入多方向性可分系數(shù)來提升SRAD邊界檢測的能力從而降低SRAD對邊界模糊的影響。本文使用真實超聲圖像和合成圖像進行改進算法與SRAD算法的對比實驗,使用MSE和PSNR評價兩個算法的降噪性能并且使用FOM評價兩個算法的輪廓保護性能。通過對比實驗