人工智能聲學(xué)屬性拓?fù)洌号两鹕?gòu)音障礙的信號(hào)分析與表示
帕金森病是十分常見的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病之一。開展帕金森病構(gòu)音障礙的研究對(duì)于輔助患者病情診斷和盡早治療具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本書系統(tǒng)地介紹了帕金森病構(gòu)音障礙的信號(hào)分析與表示的最新研究成果。本書分為背景知識(shí)、數(shù)據(jù)分析、變換域分析、結(jié)構(gòu)化分析4篇，共14章。背景知識(shí)篇著重闡述帕金森病構(gòu)音障礙的研究歷史及現(xiàn)有問題，以及屬性拓?fù)涞幕纠碚摚粩?shù)據(jù)分析篇著重闡述語音信號(hào)的經(jīng)典聲學(xué)特征提取方法、經(jīng)典分類器及常用的分類評(píng)價(jià)指標(biāo)；變換域分析篇著重闡述基于EMD-EDF的帕金森病構(gòu)音障礙研究，基于Adaptive-TQWT-EDF的帕金森病構(gòu)音障礙研究，以及基于分?jǐn)?shù)階語譜圖的FrSwin模型；結(jié)構(gòu)化分析篇著重闡述帕金森病語音方向共生屬性拓?fù)涞慕ⅲ诜较蚬采鷮傩酝負(fù)涞慕Y(jié)構(gòu)特征提取，基于方向共生屬性拓?fù)涞臅r(shí)頻特征提取，基于方向共生屬性拓?fù)涞墓采卣魈崛。诜謹(jǐn)?shù)階屬性拓?fù)涞穆晫W(xué)特征提取，基于時(shí)間差值屬性拓?fù)涞恼Z譜圖能量特征，基于頻率屬性拓?fù)涞恼Z譜圖能量特征，以及組合特征實(shí)驗(yàn)與綜合實(shí)驗(yàn)分析。
·9.1萬字
