怎么做付款链接网站,杭州网站建设索q479185700,2013电子商务网站建设,我制作了一个网站帕金森病#xff08;Parkinson’s disease, PD#xff09;是世界上第二大流行的神经退行性疾病#xff0c;全球影响着超过1000万人#xff0c;仅次于阿尔茨海默症。人们通常在65岁左右被诊断出患有此病。PD的一些症状包括震颤、肌肉僵硬和运动迟缓。这些症状往往出现在较晚… 帕金森病Parkinson’s disease, PD是世界上第二大流行的神经退行性疾病全球影响着超过1000万人仅次于阿尔茨海默症。人们通常在65岁左右被诊断出患有此病。PD的一些症状包括震颤、肌肉僵硬和运动迟缓。这些症状往往出现在较晚的阶段使得仅基于这些症状的早期诊断变得困难。PD可以影响语音产生的各个方面包括发音、声音的音调和响度、韵律以及声音的质量导致语音障碍特征表现为声音嘶哑dysphonia和言语障碍dysarthria。声音嘶哑意味着产生声音的能力降低而言语障碍指的是产生单词的困难。这些语音障碍可能在其他症状出现前长达五年就已发生表明早期PD诊断实际上是可能的。 在前面已经有2篇文章针对帕金森病PD诊断进行了阐述有兴趣的朋友可以直接翻阅以下链接
首次使用回声状态网络 (ESN) 和语音特征进行帕金森病 (PD) 预测
PPINtonus 深度学习音调分析帕金森病早期检测系统 本文研究分析了三种基于语音的深度学习方法端到端学习 (E2E) 、迁移学习 (Transfer Learning, TL) 、深度声学特征 (Deep Acoustic Features, DAF)讲述各学习方法的性能、挑战及应用情况。 1 端到端学习(E2E)
在E2E方法中原始语音信号可以直接映射到最终输出与传统的基于高斯混合模型GMMs和隐马尔可夫模型HMMs的语音识别流程不同。在传统方法中必须提取手工设计的特征如梅尔频率倒谱系数MFCCs然后使用语言模型将这些特征映射到文本符号最后进行分类。E2E方法避免了手动特征提取允许模型学习从输入到输出的直接映射。
1.1 E2E 学习的优势
自动特征提取E2E 学习可以自动从语音信号中提取具有区分性的特征无需手动设计特征工程节省了时间和精力。减少错误累积E2E 学习避免了手动特征提取过程中可能出现的错误例如特征选择不当或特征提取方法不适用等从而提高了分类的准确率。模型优化E2E 学习可以端到端地优化模型参数使得模型能够更好地学习数据中的规律并提高分类性能。
1.2 E2E 学习的挑战
数据需求量大E2E 学习需要大量的训练数据来训练模型而 PD 语音数据集相对较小这限制了模型的训练效果和泛化能力。模型复杂度高E2E 模型通常比较复杂需要大量的计算资源进行训练和推理这增加了模型的部署难度。可解释性差E2E 模型的决策过程难以解释难以理解模型是如何进行分类的这限制了模型的实际应用。
1.3 E2E 学习在 PD 语音分类中的应用
CNN 架构卷积神经网络 (CNN) 是 E2E 学习中最常用的模型架构之一它可以有效地学习语音信号中的局部特征例如声谱图中的频谱特征。LSTM 架构长短期记忆网络 (LSTM) 可以有效地学习语音信号中的长期依赖关系例如音节的时序特征。Transformer 架构Transformer 架构在自然语言处理领域取得了突破性的成果近年来也被应用于语音信号处理领域并展现出强大的潜力。
2 迁移学习 (Transfer Learning, TL)
TL方法通过利用在一个大型数据库上预训练的深度神经网络DNN然后将这些网络应用到另一个通常数据量较小的任务上。这种方法可以解决数据可用性问题因为它允许模型利用在源领域学到的知识来提高在目标领域的性能。特别是跨语言的TL方法已被证明可以增强诊断系统的稳健性并在不同语言之间提高适用性。
2.1 迁移学习的优势
解决数据稀缺问题:PD 语音数据集通常规模较小难以训练大型深度学习模型。TL 允许我们利用在其他大规模语音数据集如 ImageNet上预训练的模型并将其迁移到 PD 语音数据集上进行微调。这样可以显著减少对大量标注数据的依赖并提高模型的泛化能力。跨语言应用:不同语言之间存在差异例如发音、语调等。TL 可以帮助我们将在一个语言上训练好的模型迁移到另一个语言上从而实现跨语言 PD 分类。这对于开发通用的 PD 诊断系统具有重要意义可以方便不同语言人群使用。提高模型性能:通过迁移学习模型可以学习到更通用的特征从而提高在目标语言或任务上的性能。一些研究表明使用 TL 的模型在 PD 分类任务中取得了比仅使用目标语言数据训练的模型更好的性能。
2.2 迁移学习的挑战
如何选择合适的基础模型和微调策略。如何处理不同语言之间的差异。如何评估 TL 模型的性能。
3 深度声学特征 (Deep Acoustic Features, DAF)
DAF方法旨在通过使用深度学习模型从音频信号中自动提取特征来提高结果的可解释性和解释性。这些特征可以在深度学习模型的最后层中使用也可以用作更传统机器学习方法的输入。尽管DAF方法可能在性能上不如E2E和TL方法但它们通过检查深度特征对PD分类的影响提供了对模型决策过程的更多洞察。
3.1 DAF 的提取方式
从端到端 (E2E) 模型中学习 将原始语音信号输入 E2E 模型例如卷积神经网络 (CNN) 或 Transformer模型会自动学习并提取特征并在最终层进行分类。使用预训练模型 使用已经在大规模数据集上预训练的模型例如 Wav2Vec2.0、VGGish 或 SoundNet生成 DAF。使用自编码器 使用自编码器学习并提取音频信号的低维表示作为 DAF。
3.2 DAF 的优势
无需手动特征工程 DAF 的提取过程完全自动化无需手动设计特征节省了时间和精力。更鲁棒 DAF 能够更好地捕捉音频信号中的细微变化对噪声和说话人差异更鲁棒。更抽象 DAF 能够捕捉到更高层次的特征例如说话人的语音风格、语调等这些特征对 PD 诊断更有价值。
3.3 DAF 的挑战
解释性差 由于 DAF 是自动学习的其背后的原理和特征含义难以解释这限制了 DAF 在临床应用中的推广。性能不如 E2E 和 TL 目前 DAF 的性能通常不如 E2E 和迁移学习 (TL) 方法这可能是因为 DAF 缺乏对特定任务的针对性。 4 实际应用情况
E2E 学习 CNN 架构通常可以达到 90% 以上的准确率Transformer 架构也展现出与 CNN 相当的性能。TL TL 方法通常可以达到 60% 到 90% 的准确率跨语言 TL 可以进一步提高准确率。DAF DAF 方法可以达到 87% 以上的准确率并且比传统特征如 MFCC表现更好。 5 数据集 数据集名称年份 来源 #参与者 语言 总语音时长 数据质量 语音任务 备注 Saarbruecken Voice Database (2006) 1002参与者 德语 ±300分钟 麦克风录音 1. 正常、高和低音的元音(i, a, u)。2. 音高变化的元音(i, a, u)。3. Guten Morgen, wie geht es Ihnen?句子。 851名健康对照组HC平均年龄9-84岁。 PC-GITA (2014) 100 西班牙语 ±900分钟 麦克风录音 1. 持续元音。2. 快速重复单词和音节(DDK)。3. 单词和句子的重复。4. 对话阅读。5. 强调特定单词的句子阅读。 50名PD患者平均年龄33-77岁。 Parkinson Speech Dataset with Multiple Types of Recordings (2014) 68 (40训练28测试) 土耳其语 未提供 麦克风录音 1. 持续元音(/a/, /o/, /u/)。2. 数字(1到10)。3. 单词。4. 短句。 20名PD患者平均年龄43-79岁。 Italian Parkinson’s Voice and Speech (2017) 65 意大利语 ±116分钟 麦克风录音 1. 阅读语音平衡文本。2. 发音/pa/和/ta/音节。3. 元音/a/, /e/, /i/, /o/和/u/的音调。4. 阅读语音平衡单词。5. 阅读语音平衡句子。 28名PD患者平均年龄40-89岁。 Parkinson’s Disease Classification (2018) 252 土耳其语 未提供 麦克风录音 持续元音/a/。 188名PD患者平均年龄33-87岁。 Synthetic Vowels of Speakers with Parkinson’s Disease and Parkinsonism (2019) 83 捷克语 ±385分钟 麦克风录音 持续元音/a/和/i/。 22名PD患者21名多系统萎缩(MSA)患者18名进行性核上性麻痹(PSP)患者22名健康对照组。 NeuroVoz (2024) 108 西班牙语 ±106分钟 麦克风录音 1. 持续元音3秒。2. DDK 10秒。3. 听后重复的语句。4. 自由独白30秒。 53名PD患者平均年龄71.13岁。55名健康对照组平均年龄64.04岁。
