针对注意缺陷与多动障碍（ADHD）临床诊断主要依靠医生主观评估，缺乏客观辅助依据的问题，提出了一种基于语音停顿度和平坦度的ADHD自动检测算法。首先，通过频带差能熵积（FDEEP）参数自动定位语音有话区间，并提取停顿度特征；然后，使用变换平均幅度平方差（TAASD）参数计算语音倍频率，并提取平坦度特征；最后，结合融合特征和支持向量机（SVM）分类器来实现ADHD的自动识别。实验共采集了17位正常对照组儿童和37位ADHD患儿的语音样本。实验结果表明，所提算法能自动检测正常儿童和ADHD患儿，识别正确率为91.38%。
