[發(fā)明專利]基于語音混合信息特征協(xié)同優(yōu)選判別的帕金森癥檢測裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710325414.5
• 申請日: 2017-05-10
• 公開（公告）號: CN107170445B
• 公開（公告）日: 2020-03-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李勇明;謝廷杰;王品;鄭源林;張小恒;承歐梅;張艷玲
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號: G10L15/08
• 分類號: G10L15/08;G10L15/10;G10L17/04
• 代理公司: 成都時譽知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51250
• 代理人: 陳千

1.一種基于語音混合信息特征協(xié)同優(yōu)選判別的帕金森癥檢測裝置，其特征在于包括：信號采集器、處理器以及結(jié)果輸出模塊；

所述信號采集器：用于獲取診斷對象的語音信息；

所述處理器：包括用于提取語音特征的特征提取模塊以及預(yù)先訓(xùn)練好的分類器，通過所述分類器判斷診斷對象是否屬于帕金森癥患者；

所述結(jié)果輸出模塊：用于輸出分類器的判斷結(jié)果；

所述處理器中的分類器按以下步驟進行預(yù)先訓(xùn)練：

S1:提取樣本數(shù)據(jù)集，首先選擇M個受試者，受試者中包括帕金森患者和健康者，利用信號采集器分別采集每個受試者N個語音片段，每個語音片段采集至少一種發(fā)音內(nèi)容，包括連續(xù)元音字母發(fā)音、數(shù)字發(fā)音、單詞發(fā)音和短語句發(fā)音，通過特征提取模塊從每個語音片段中提取K個特征參數(shù)，從而構(gòu)成樣本數(shù)據(jù)集，M、N、K均為正整數(shù)；

S2：特征集變換，將同一受試者中N個語音片段所對應(yīng)的K個特征參數(shù)擴展為一個N*K維的特征矩陣，然后采用留一法交叉驗證，將樣本數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集，訓(xùn)練樣本對應(yīng)的測試樣本集來自于不同的受試者；

S3：權(quán)重計算和特征重構(gòu)，基于訓(xùn)練樣本集，采用Relief算法計算混合特征的權(quán)重，基于其權(quán)重大小，構(gòu)造閾值，進行特征選擇，從而得到優(yōu)選后的混合特征子集；

S4：分類器訓(xùn)練和測試，通過步驟S3獲得重構(gòu)后的訓(xùn)練樣本集與測試樣本集；設(shè)計分類器并重新對其進行訓(xùn)練和測試，直到分類結(jié)果達到預(yù)設(shè)指標，訓(xùn)練完成得到最終的分類器。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語音混合信息特征協(xié)同優(yōu)選判別的帕金森癥檢測裝置，其特征在于，所述分類器為線性SVM分類器、KNN分類器或RF分類器。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語音混合信息特征協(xié)同優(yōu)選判別的帕金森癥檢測裝置，其特征在于，所述分類器為多核SVM分類器。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語音混合信息特征協(xié)同優(yōu)選判別的帕金森癥檢測裝置，其特征在于，根據(jù)步驟S3優(yōu)選后的混合特征子集，從診斷對象中提取對應(yīng)的語音片段，并采集對應(yīng)的特征參數(shù)，構(gòu)成特征向量，輸入最終的分類器中進行分類判別，輸出測試結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于語音混合信息特征協(xié)同優(yōu)選判別的帕金森癥檢測裝置，其特征在于，所述分類器采用類準確率、靈敏度以及特異度三項指標來評價其是否滿足預(yù)設(shè)條件，其中：

1)類準確率

2)靈敏度

3)特異度

其中,TP為真陽性，TN為真陰性，F(xiàn)P為假陽性，F(xiàn)N為假陰性。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語音混合信息特征協(xié)同優(yōu)選判別的帕金森癥檢測裝置，其特征在于，步驟S1提取樣本數(shù)據(jù)集時，選擇40個受試者，包括20個帕金森病患者，其中6個女性，14個男性，20個健康者，其中10個女性，10個男性，每個受試者分別采集到26個語音片段，然后針對每個語音片段提取出26個特征參數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于語音混合信息特征協(xié)同優(yōu)選判別的帕金森癥檢測裝置，其特征在于，還設(shè)置有語音引導(dǎo)裝置，該語音引導(dǎo)裝置用于輸出預(yù)設(shè)的語音片段，引導(dǎo)測試對象發(fā)音。