基于语音多任务学习的脑卒中康复评估辅助分析方法.pdfVIP

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2023-04-27 发布于北京
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基于语音多任务学习的脑卒中康复评估辅助分析方法.pdf

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本发明公开了一种基于语音多任务学习的脑卒中康复评估辅助分析方法。提出主任务为对脑卒中语音功能损伤评估，以预测分数的回归任务，和辅助任务为对脑卒中语音功能损伤严重程度分类的分类任务的多任务学习模型。其中底层模型为基于梅尔频谱图(Melspectrogram)的深度残差网络(Resnet50)的特征提取模型与长短期记忆网络(LSTM)的时序序列预测模型，而顶层模型为主任务与辅助任务各自对应的全连接神经网络。采用的损失函数为均方误差损失函数和交叉熵损失函数的加权叠加。本发明采用的多任务学习机制能够降

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114141366 A (43)申请公布日 2022.03.04 (21)申请号 202111665085.1 G10L 25/24 (2013.01)