[发明专利]基于深度学习的阿尔茨海默症语音信号的筛查方法在审
| 申请号： | 201811464595.0 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109584861A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 周青;顾明亮;马勇;朱祖德 | 申请（专利权）人： | 江苏师范大学 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L15/06;G10L15/08;G10L21/0208;G10L25/03;G10L25/24 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 周敏 |
| 地址： | 221000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于深度学习的阿尔茨海默症语音信号的筛查方法，涉及语音处理技术，包括步骤：训练深度置信网络模型备用；使被检测者进行不同口语产出任务并采集被检测者的语音；对所采集语音进行预处理；提取预处理后的语音中和阿尔茨海默症相关的病理特征并将其输入训练好的深度置信网络模型进行训练得到优化特征；将优化特征输入训练好的SVM分类器进行分类，分类结果即为筛查结果。本发明的基于深度学习的阿尔茨海默症语音信号的筛查方法，利用深度学习实现了AD快速筛查，只通过被试者语音即可做出初步判断，方法简单，智能化程度高。 | ||
| 搜索关键词： | 阿尔茨海默症 筛查 语音信号 语音 网络模型 置信 预处理 学习 语音处理技术 采集 提取预处理 病理特征 分类结果 快速筛查 特征输入 智能化 检测 备用 口语 优化 中和 分类 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的阿尔茨海默症语音信号的筛查方法，其特征在于，包括步骤：S1：训练深度置信网络模型备用；S2：使被检测者进行不同口语产出任务并采集被检测者的语音；S3：对所采集语音进行预处理；S4：提取预处理后的语音中和阿尔茨海默症相关的病理特征并将其输入训练好的深度置信网络模型进行训练得到优化特征；S5：将优化特征输入训练好的SVM分类器进行分类，分类结果即为筛查结果。
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