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人工智能聲學屬性拓撲――帕金森病構音障礙的信號分析與表示 版權信息
- ISBN：9787121491108
- 條形碼：9787121491108 ; 978-7-121-49110-8
- 裝幀：平塑
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
人工智能聲學屬性拓撲――帕金森病構音障礙的信號分析與表示 內容簡介
帕金森病是十分常見的神經系統退行性疾病之一。開展帕金森病構音障礙的研究對于輔助患者病情診斷和盡早治療具有重要的現實意義。本書系統地介紹了帕金森病構音障礙的信號分析與表示的*新研究成果。本書分為背景知識、數據分析、變換域分析、結構化分析4篇，共14章。背景知識篇著重闡述帕金森病構音障礙的研究歷史及現有問題，以及屬性拓撲的基本理論；數據分析篇著重闡述語音信號的經典聲學特征提取方法、經典分類器及常用的分類評價指標；變換域分析篇著重闡述基于EMD-EDF的帕金森病構音障礙研究，基于Adaptive-TQWT-EDF的帕金森病構音障礙研究，以及基于分數階語譜圖的FrSwin模型；結構化分析篇著重闡述帕金森病語音方向共生屬性拓撲的建立，基于方向共生屬性拓撲的結構特征提取，基于方向共生屬性拓撲的時頻特征提取，基于方向共生屬性拓撲的共生特征提取，基于分數階屬性拓撲的聲學特征提取，基于時間差值屬性拓撲的語譜圖能量特征，基于頻率屬性拓撲的語譜圖能量特征，以及組合特征實驗與綜合實驗分析。
人工智能聲學屬性拓撲――帕金森病構音障礙的信號分析與表示 目錄
**篇 背景知識第1章 研究歷史及現有問題 1.1 研究歷史 1.1.1 背景及意義 1.1.2 研究現狀 1.2 現有問題 1.3 本章小結第2章 屬性拓撲的基本理論 2.1 形式背景預處理 2.2 屬性拓撲的定義 2.3 屬性拓撲的屬性分類 2.3.1 頂層屬性和伴生屬性 2.3.2 父屬性和子屬性 2.3.3 全局屬性、空屬性和對等屬性**篇 背景知識
第1章 研究歷史及現有問題1.1 研究歷史1.1.1 背景及意義1.1.2 研究現狀1.2 現有問題1.3 本章小結
第2章 屬性拓撲的基本理論2.1 形式背景預處理2.2 屬性拓撲的定義2.3 屬性拓撲的屬性分類2.3.1 頂層屬性和伴生屬性2.3.2 父屬性和子屬性2.3.3 全局屬性、空屬性和對等屬性2.4 屬性拓撲的基礎運算法則2.4.1 增加屬性2.4.2 刪除屬性2.4.3 合并屬性2.4.4 交換屬性2.4.5 子圖合并2.5 屬性拓撲的轉置：對象拓撲2.6 決策連續形式背景的離散化2.6.1 數據空間的色度學可視化2.6.2 可視化空間離散化2.6.3 形式背景生成2.7 本章小結
第二篇 數據分析
第3章 經典特征提取與實驗設置3.1 數據集3.2 經典聲學特征提取3.3 經典分類器3.4 交叉驗證方法3.5 評價指標3.6 本章小結
第三篇 變換域分析
第4章 基于EMD-EDF的帕金森病構音障礙研究4.1 引言4.2 EMD語音信號分解4.2.1 EMD語音信號的分解原理4.2.2 IMF信號分析4.3 基于EMD信號分解的能量方向特征提取方法4.3.1 能量譜計算4.3.2 能量譜的劃分4.3.3 子能量譜塊的方向導數計算4.3.4 角度離散化4.4 特征降維4.5 實驗設置和實驗結果與分析4.5.1 實驗設置4.5.2 實驗結果與分析4.6 本章小結
第5章 基于Adaptive-TQWT-EDF的帕金森病構音障礙研究5.1 引言5.2 Adaptive-TQWT的語音信號分解算法5.2.1 Adaptive-TQWT語音信號分解5.2.2 Adaptive-TQWT算法分解參數統計分析5.3 基于Adaptive-TQWT分解的能量方向特征提取方法5.3.1 子帶信號選擇5.3.2 基于Adaptive-TQWT分解的能量方向特征提取5.4 特征降維5.5 實驗設置和實驗結果與分析5.5.1 實驗設置5.5.2 實驗結果與分析5.6 本章小結
第6章 基于分數階語譜圖的FrSwin模型6.1 引言6.2 FrSwin模型的訓練與特征表示6.2.1 基于遷移學習的參數訓練6.2.2 基于FrSwin網絡的特征表示6.3 實驗結果與分析6.3.1 實驗設置6.3.2 不同模型下的實驗結果6.3.3 消融實驗6.3.4 結果分析6.4 本章小結
第四篇 結構化分析
第7章 帕金森病語音方向共生屬性拓撲的建立7.1 引言7.2 帕金森病語音方向共生屬性拓撲的建立過程7.2.1 語音時頻域表示7.2.2 基于不同時頻混合比的方向統計方法7.2.3 基于核密度估計的形式背景建立方法7.2.4 共生屬性拓撲描述方法7.3 本章小結
第8章 基于方向共生屬性拓撲的結構特征提取8.1 方向結構統計分析8.2 特征提取8.3 特征降維8.4 SF-CDAT實驗8.4.1 SF-CDAT實驗設置8.4.2 SF-CDAT實驗結果8.5 本章小結
第9章 基于方向共生屬性拓撲的時頻特征提取9.1 引言9.2 頻域特征統計分析9.2.1 特征提取9.2.2 FF-CDAT實驗及分析9.3 時域特征統計分析9.3.1 特征提取9.3.2 TF-CDAT實驗及分析9.4 本章小結
第10章 基于方向共生屬性拓撲的共生特征提取10.1 方向共生統計分析10.2 特征提取10.3 CF-CDAT實驗10.3.1 CF-CDAT實驗設置10.3.2 CF-CDAT實驗結果10.4 本章小結
第11章 基于分數階屬性拓撲的聲學特征提取11.1 引言11.2 分數階語譜圖內的形式背景建立11.2.1 分數階語譜圖中的能量變化信息統計11.2.2 基于能量變化信息的形式背景建立11.3 基于分數階屬性拓撲的聲學特征提取方法11.3.1 分數階屬性拓撲的生成11.3.2 分數階屬性拓撲的連通分量特征提取11.4 實驗結果與分析11.4.1 實驗設置11.4.2 實驗結果11.4.3 實驗分析11.5 本章小結
第12章 基于時間差值屬性拓撲的語譜圖能量特征12.1 引言12.2 時間差值屬性拓撲12.2.1 方法架構12.2.2 能量變化信息表示12.2.3 時間差值屬性拓撲的建立12.2.4 連通結構特征提取12.3 實驗12.3.1 基于TQWT語譜圖的CS-TDAT12.3.2 基于經典語譜圖的CS-TDAT12.4 本章小結
第13章 基于頻率屬性拓撲的語譜圖能量特征13.1 引言13.2 頻率屬性拓撲13.2.1 方法架構13.2.2 頻率屬性拓撲的建立13.2.3 連通結構特征提取13.3 實驗13.3.1 基于TQWT語譜圖的CS-FAT13.3.2 基于經典語譜圖的CS-FAT13.4 本章小結
第14章 組合特征實驗與綜合實驗分析14.1 引言14.2 基于TDAT和FAT的組合特征14.2.1 組合特征提取14.2.2 基于TQWT語譜圖的組合特征實驗結果14.2.3 基于經典語譜圖的組合特征實驗結果14.3 對比實驗14.3.1 與所提取方法對比14.3.2 與現有方法對比14.4 本章小結
參考文獻
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人工智能聲學屬性拓撲――帕金森病構音障礙的信號分析與表示 作者簡介
張濤，燕山大學教授、博士生導師。屬性拓撲理論建立者。首批河北省青年拔尖人才，中國人工智能學會粒計算與知識發現專業委員會委員，中國計算機學會語音對話與聽覺專委會專業委員會委員，中國計算機學會計算機應用專業委員會委員，世界中醫藥學會聯合會醫案專業委員會理事，世界中醫藥學會聯合會中醫健康管理專業委員會理事。Pattern Recognition, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Soft Computing等期刊特邀審稿人。主持國家自然科學基金2項，河北省自然科學基金3項。作為主研人參加國家自然科學基金6項，國家中醫藥管理局1項，其他國家與省部級項目十余項。在國內外期刊與會議發表學術論文120余篇，其中SCI/EI檢索80余篇。
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