CN119479706A 基于自发语言障碍的阿尔茨海默病的筛查方法 （徐州前瞻记忆科技有限公司）_第1页
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文档简介

道解放路246号文峰大厦1号楼1-811-2基于自发语言障碍的阿尔茨海默病的筛查并解决了语音筛查中数据量小的问题，方法简2S5：利用训练阶段学习的模型参数对测试阶段3是目前大多数关于声学特征的研究都是基于简单的线性特征，特别是关于韵律特征的研4够更全面地反映被检测者的语言表达能力和认知状态，提高了筛查方法的准确性和可信段的语音特征进行分析，并通过深度学习模型预测得到测试阶段语音数据的所属类别标别。5[0028]图1是本发明基于自发语言障碍的阿尔兹海默症的筛查方法的流程示意图，其筛6的声学特征对AD筛查的影响。标准特征集eGeMAPS可以通过openSMILE工具包公开获得。特征和预训练特征经过归一化后使用conca7[0049]本实验针对经典机器学习方法部分采用了四种常见的分类器进行基线分类实特定时间周期内训练出最佳模型。训练的模型包括，随机森林、极端随机树、k最近邻、8

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