基于深度学习语音分析的早期帕金森病检测系统——PPINtonus
音频与语音处理
2024-06-06 v1 人工智能
机器学习
摘要
PPINtonus 是一个用于帕金森病（Parkinson's Disease, PD）早期检测的系统，利用深度学习语音分析技术，提供一种具有成本效益和可及性的替代方案，来替代传统的神经医学检查。与帕金森语音项目（Parkinson's Voice Project, PVP）合作，PPINtonus 采用半监督条件生成对抗网络（semi-supervised conditional generative adversarial network）生成合成数据点，以增强训练数据集，用于多层深度神经网络。结合 PRAAT 语音软件，该网络准确评估了来自仅需 120 秒、使用普通麦克风在典型家庭噪声环境下完成的简单性声音测试的生物医学语音测量值。该模型的性能通过混淆矩阵进行验证，实现了惊人的 92.5% 的准确率，且假阴性率低。PPINtonus 显示出 92.7% 的精确率，证明其是早期 PD 检测的可靠工具。PPINtonus 的非侵入性和高效方法显著惠及发展中国家，通过及时干预和管理，使数百万名帕金森病患者的生活质量得到改善。
引用
@article{arxiv.2406.02608,
title = {PPINtonus: Early Detection of Parkinson's Disease Using Deep-Learning Tonal Analysis},
author = {Varun Reddy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.02608},
year = {2024}
}