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申请/专利权人：东华大学
摘要：本发明涉及一种轻度认知障碍早期筛查的语音特征编码模型及其训练方法，其中使用两阶段特征编码生成方式，每一阶段均具有一个特征编码提取网络与一个分类器。第一阶特征提取网络会将音频转化为面向阿尔兹海默病的特征编码形式，分类器会根据该编码，将音频分类为阿尔兹海默病与非阿尔兹海默病。第二阶段特征提取网络则会将非阿尔兹海默病的音频转化为PLP特征形式，并最终生成面向轻度认知障碍早期筛查的语音特征编码。该编码在轻度认知障碍与健康可控的分类上体现出优异性能，能够有效提高阿尔兹海默病早期筛查的准确率。
主权项：1.一种轻度认知障碍早期筛查的语音特征编码模型，其特征在于，包括两个特征提取网络及两个分类器，所有数据送入第一特征提取网络进行阿尔茨海默病患者的音频特征提取，获得的阿尔茨海默病患者的语音特征编码送入第一分类器用于阿尔兹海默病患者的音频与非阿尔兹海默病患者的音频分类，非阿尔兹海默病患者的音频送入第二特征提取网络进行轻度认知障碍患者的音频特征提取，送第二分类器对轻度认知障碍早期的语音特征编码进行分类识别；第一特征提取网络为结合信道间注意力的1D多卷积融合网络，由三个分支网络构成，每个卷积网络分支的末端连接一个高效通道注意力模块，使得网络自适应地将不同的权重分配给不同的通道特征，对三个分支提取到的三个向量进行拼接操作，最后经过全连接层获得一维特征编码，即阿尔茨海默病患者的语音特征编码；第二特征提取网络为基于2D卷积的特征提取网络，采用连续卷积池化结构，最后加入随机失活层减少过拟合，输出特征编码，输入为非阿尔兹海默类型的音频进行处理后得到的高维音频特征，样本输入格式为m×n×c，其中m与n分别对应二维特征的宽和高，c对应特征的通道数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东华大学 轻度认知障碍早期筛查的语音特征编码模型及其训练方法
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