语音驱动的帕金森病多症状特征参数的小样本学习方法.pdfVIP

下载本文档

0
0
约1.41万字
约 12页
2023-05-07 发布于北京
举报
版权申诉

语音驱动的帕金森病多症状特征参数的小样本学习方法.pdf

1、本文档共12页，其中可免费阅读11页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明是一种语音驱动的帕金森病多症状特征参数的小样本学习方法，实现了在小规模数据集下对帕金森病患者的语音分析，将语音的初阶特征输入卷积神经网络，将得到的高阶特征进行组合，得到原型向量，再通过比较距离的方法计算原型和待测语音的差异性，并预测出待测样本在每一种症状下的概率，然后使用深度学习中的交叉熵损失函数和Adam优化器训练模型，使得原型向量接近于患者具有症状的真实分布，并将最终得到的原型向量作为关键性特征，实现帕金森病患者多种症状的同时预测分析。

(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 114373484 A (43)申请公布日 2022.04.19 (21)申请号 202210280063.1 A61B 5/11 (2006.01) (22)申请日 20