1.沈阳化工大学装备可靠性研究所 沈阳，110042;2.沈阳音乐学院戏剧影视学院 沈阳，110818
张凯，男，1981年6月生，博士、副教授、硕士生导师。主要研究方向为振动检测、可靠性及人工智能算法。曾发表《基于分类学习粒子群优化算法的液压矫正机控制》（《机械工程学报》2017年第53卷第18期）等论文。 E-mail：99267502@qq.com
TP391;TN912.3
NSFC-辽宁联合基金资助项目（U1708254）；国家重点研发计划专项资助项目（2019YFB2004400）
为了更好地研究歌唱中科学发声的特点，提出了一种基于功率谱的美声发声特征提取方法。首先，利用Burg法功率谱估计分别对正确和错误的美声信号进行分析；其次，针对功率谱曲线差异较大的地方，运用最小二乘法进行了函数多项式的拟合；最后，提取其多项式系数作为特征。采集了某音乐学院3名美声老师和5名美声新生共400条女高音信号并进行分析，结果表明，在功率谱曲线的5 kHz和10 kHz处，2种信号有着较大的差异，经过上述方法提取特征后，根据其样本的箱式图即可以明显区别正确与错误发声，识别率可达100%。相比之下，如果直接运用反向传播（back propagation，简称BP）神经网络识别功率谱信号，其识别率仅为95.23%。该研究成果从振动理论的角度对美声发声的辅助训练提供了技术支撑。