一种基于深度稀疏迁移学习的帕金森语音分类方法
授权
摘要
本发明涉及帕金森语音数据集分类技术领域，具体公开了一种基于深度稀疏迁移学习的帕金森语音分类方法，该方法首先采用基于中间集的稀疏迁移学习方法对帕金森公共语音数据集生成最优卷积核(步骤S1)，进一步采用聚类方法聚类生成帕金森目标数据集A的深度样本空间(步骤S2)，进一步采用卷积稀疏编码基于最优卷积核组生成深度样本空间dA的深度特征映射空间(步骤S3)，进一步将深度特征映射空间dE向量化扩展为dG并划分为训练集和测试集(步骤S4)。本发明迁移适用于帕金森目标数据集A的最优结构表达并挖掘其复杂结构信息(步骤S1～S4)，从而提高最终的分类准确率，LOSO交叉验证下准确率高达99.5％，优于目前的最优方法(准确率97.5％)。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度稀疏迁移学习的帕金森语音分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113284512A
申请号 ：
CN202110568802.2
公开（公告）日 ：
2021-08-20
申请日 ：
2021-05-25
授权号 ：
CN113284512B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
张小恒李勇明刘书君
申请人 ：
重庆大学
申请人地址 ：
重庆市沙坪坝区沙正街174号
代理机构 ：
重庆敏创专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈千
优先权 ：
CN202110568802.2
主分类号 ：
G10L25/51
IPC分类号 ：
G10L25/51 G10L25/66 G10L25/27
IPC结构图谱
G
G部——物理
G10
乐器；声学
G10L
语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码
G10L25/00
不限于组G10L 15/00-G10L 21/00的语言或者声音分析技术
G10L25/48
专门适用于特定用途
G10L25/51
比较或判别
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2021-09-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G10L 25/51
申请日 : 20210525
申请日 : 20210525
2021-08-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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