Dec, 2023

用于发展基于人工智能的帕金森氏症语音评估的合成数据生成技术（一项比较研究）

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TL;DR通过深度学习生成技术，本论文探讨了对于核心 AI 系统而言机器学习分类器的准确性的影响，以进一步提高通过声音识别帕金森病的 AI 系统性能。
parkinson's diseasespeech and language changesai-based speech assessmentsmachine learning classifiersdeep learning-based data generation techniques
发现论文，激发创造
  • 应用人工智能和自然语言知识转移进行帕金森病诊断

    本研究提出了一种利用深度学习方法对带有 Parkinson 病的患者的语音记录进行分类的方法，通过对一个预训练自然语言模型 wav2vec 2.0 进行知识转移训练音频分类器，并成功在由智能手机录制的语音记录数据集中实现了 97.92% 的准确度。

    Apr, 2022

  • 帕金森病的声音生物标志和先进机器学习算法检测：一项综合研究

    该研究探索了派金森病患者声音特征变化作为早期疾病预测手段的潜力，使用多种先进的机器学习算法进行综合分析，结果表明 LightGBM 模型在准确率、AUC，敏感度和特异度等指标上表现出色，强调了结合声音生物标志物和先进机器学习技术对于精确及时检测派金森病的重要性。

    Nov, 2023

  • 使用来自不同语言的语音进行帕金森病检测的 AI 模型的安全开发的联邦学习

    本文应用联邦学习技术，利用不同机构提供的语音信号数据构建模型，实现帕金森氏症的检测，达到了远程合作且高准确度的目的，而不需要共享病人数据，增强了患者的结果。

    May, 2023

  • PD-ADSV：基于语音信号和硬投票集成方法的帕金森病自动诊断系统

    使用 Python 和 Gradio 网页框架，开发了一种基于语音信号的自主系统 PD-ADSV，使用四种机器学习分类器和硬投票集成方法来诊断帕金森病并达到最高准确度。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习的合成语音自然度评估

    本文提出了一种新的客观预测合成语音自然度的模型，采用 CNN-LSTM 网络逐端训练，独立于语言，能用于评估文本转语音或语音转换系统的效果，通过在多个数据集上测试证明模型的可靠性。

    Apr, 2021

  • 人工智能、语音和语言处理方法在阿尔茨海默病监测中的应用：一项系统性综述

    通过对 2000-2019 年关于使用人工智能、语音和语言处理来预测老年痴呆症认知下降的研究进行系统回顾，总结出近 51 项相关研究的详细信息、研究过程及其局限，并提出解决策略。虽然这 51 项研究结果令人惊喜，但仍存在许多问题，如缺乏标准化、结果有限的可比性以及研究目标与临床应用之间的脱节，需要进一步深入研究来解决这些问题。

    Oct, 2020

  • 超越公平：基于声音的无年龄歧视帕金森病检测

    通过使用基于 GradCAM 的特征遮盖和集成模型的新的去偏方法，我们有效提高了早发型帕金森病患者的检测准确率，而不以性能为代价。此外，我们为年轻群体提出了两步检测策略，为潜在早发型帕金森病患者提供实际风险评估。

    Sep, 2023

  • 利用大型语言模型检测帕金森病的自发语言变化

    利用大型语言模型，通过自发语音进行自动检测帕金森病的精确度高达 73%。

    Apr, 2024

  • 语音障碍分析：基于 Transformer 的方法

    声音障碍是显著影响患者生活质量的病理状态。然而，由于病理性声音数据短缺以及用于诊断的录音类型的多样性，对这些病理状态的非侵入性自动诊断仍未得到充分探索。本文提出了一种新颖的解决方案，直接采用在原始声音信号上工作的变压器，并通过合成数据生成和数据增强来解决数据短缺的问题。此外，我们同时考虑了多种录音类型，如句子朗读和持续元音发音，通过采用多模态专家集合来对不同数据类型上的预测进行对齐。在公共和私有数据集上获得的实验结果显示了我们解决方案在障碍检测和分类任务中的有效性，并在现有方法上有了很大的改进。

    Jun, 2024

  • 利用机器学习进行早期诊断帕金森病的实验研究

    通过机器学习技术，使用临床特征，声音特征和运动检查等数据，实现对帕金森病的早期检测，并取得了 100％针对 PD 和 RBD 患者的准确分类率，以及对 PD 和 HC 个体的 92％准确分类率。

    Oct, 2023