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申请/专利权人：湖南师范大学
摘要：本发明公开了一种基于智能手机的可穿戴喉部麦克风吞咽能力智能筛查系统，用于实现吞咽相关信号的自动分类与定量评估。系统工作原理分为三个步骤：首先，通过喉部麦克风实时采集受试者的吞咽音信号，并利用开发的应用程序对采集信号进行实时显示、保存和分析；其次，通过对在AudioSet‑Youtube语料库上预训练的深度卷积神经网络YAMNet进行迁移学习，构建针对吞咽相关事件检测的模型S‑YAMNet，并部署在移动端设备中，实现对吞咽音信号的实时分类。最后，受试者进行洼田饮水实验测试，并通过吞咽与咳嗽事件计数实现对吞咽能力的打分。测试结果表明，本系统评估的吞咽能力得分与专家打分高度一致。本发明可用于日常生活中吞咽能力的智能筛查，有助于更有效及时地发现潜在吞咽困难风险。
主权项：1.一种基于智能手机可穿戴喉部麦克风吞咽能力智能筛查系统，其特征在于实施步骤包括：1选择适用于喉部音频信号捕捉的高质量麦克风；2开发一个移动应用程序，用于实时显示、保存和传输吞咽音频数据；3使用AudioSet-Youtube语料库上预训练的YAMNet模型作为基础。对模型进行迁移学习，专门针对吞咽声音进行训练，形成S-YAMNet模型。调整和优化模型以提高其在吞咽声音检测上的准确率和召回率；4将训练好的模型部署到移动应用中，实现实时分析功能；5通过对比测试，即同时使用应用程序和语言病理学家的评估来进行洼田饮水实验，以验证系统的有效性和准确性。根据测试结果对系统参数进行调整，提升用户体验并优化检测精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南师范大学 一种基于智能手机的可穿戴喉部麦克风吞咽能力智能筛查系统
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