公开(公告)号：CN114299996A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111677396.X

申请日：2021-12-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李云 ,  王晨哲 ,  季薇 ,  王传瑜 ,  杨茗淇 ,  符宇辰

IPC: G10L25/66 ,  G10L21/0208 ,  G10L25/18 ,  G10L25/24

Abstract: 本发明公开了一种基于AdaBoost算法的帕金森病冻结步态症状关键特征参数的语音分析方法。步骤一、采集帕金森病患者持续稳定的元音，并记录帕金森病患者是否有冻结步态症状；步骤二、对语音信号进行去噪预处理，并去除静音片段；步骤三、提取多种语音特征；步骤四、利用CART算法对原始特征进行特征选择，筛选出能够有效表征冻结步态症状信息的关键特征；步骤五、训练AdaBoost模型；步骤六、将待测语音的特征向量输入模型，得到帕金森病冻结步态症状的关键特征参数。本发明使用AdaBoost算法来进行帕金森病冻结步态症状的分析，利用集成学习提高模型精度，降低了帕金森病冻结步态症状早期分析的成本。