歡迎光臨中圖網(wǎng) 請(qǐng) | 注冊(cè)
> >>
人工智能聲學(xué)屬性拓?fù)洙D―帕金森病構(gòu)音障礙的信號(hào)分析與表示

人工智能聲學(xué)屬性拓?fù)洙D―帕金森病構(gòu)音障礙的信號(hào)分析與表示

作者：張濤 著
出版社：電子工業(yè)出版社出版時(shí)間：2025-01-01
開(kāi)本： 其他 頁(yè)數(shù)： 208
中 圖 價(jià):¥53.7(7.9折) 定價(jià)  ¥68.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
加入購(gòu)物車 收藏
運(yùn)費(fèi)6元，滿39元免運(yùn)費(fèi)
?新疆、西藏除外
本類五星書(shū)更多>

人工智能聲學(xué)屬性拓?fù)洙D―帕金森病構(gòu)音障礙的信號(hào)分析與表示 版權(quán)信息

人工智能聲學(xué)屬性拓?fù)洙D―帕金森病構(gòu)音障礙的信號(hào)分析與表示 內(nèi)容簡(jiǎn)介

帕金森病是十分常見(jiàn)的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病之一。開(kāi)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(shū)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*新研究成果。本書(shū)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(wèn)題，以及屬性拓?fù)涞幕纠碚；?shù)據(jù)分析篇著重闡述語(yǔ)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(yǔ)譜圖的FrSwin模型；結(jié)構(gòu)化分析篇著重闡述帕金森病語(yǔ)音方向共生屬性拓?fù)涞慕，基于方向共生屬性拓(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，基于分(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(yǔ)譜圖能量特征，基于頻率屬性拓?fù)涞恼Z(yǔ)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。

人工智能聲學(xué)屬性拓?fù)洙D―帕金森病構(gòu)音障礙的信號(hào)分析與表示 目錄

**篇 背景知識(shí)第1章 研究歷史及現(xiàn)有問(wèn)題 1.1 研究歷史 1.1.1 背景及意義 1.1.2 研究現(xiàn)狀 1.2 現(xiàn)有問(wèn)題 1.3 本章小結(jié)第2章 屬性拓?fù)涞幕纠碚? 2.1 形式背景預(yù)處理 2.2 屬性拓?fù)涞亩x 2.3 屬性拓?fù)涞膶傩苑诸? 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(duì)等屬性**篇 背景知識(shí) 第1章 研究歷史及現(xiàn)有問(wèn)題1.1 研究歷史1.1.1 背景及意義1.1.2 研究現(xiàn)狀1.2 現(xiàn)有問(wèn)題1.3 本章小結(jié) 第2章 屬性拓?fù)涞幕纠碚?.1 形式背景預(yù)處理2.2 屬性拓?fù)涞亩x2.3 屬性拓?fù)涞膶傩苑诸?.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(duì)等屬性2.4 屬性拓?fù)涞幕A(chǔ)運(yùn)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?fù)涞霓D(zhuǎn)置：對(duì)象拓?fù)?.6 決策連續(xù)形式背景的離散化2.6.1 數(shù)據(jù)空間的色度學(xué)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(jié) 第二篇 數(shù)據(jù)分析 第3章 經(jīng)典特征提取與實(shí)驗(yàn)設(shè)置3.1 數(shù)據(jù)集3.2 經(jīng)典聲學(xué)特征提取3.3 經(jīng)典分類器3.4 交叉驗(yàn)證方法3.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)3.6 本章小結(jié) 第三篇 變換域分析 第4章 基于EMD-EDF的帕金森病構(gòu)音障礙研究4.1 引言4.2 EMD語(yǔ)音信號(hào)分解4.2.1 EMD語(yǔ)音信號(hào)的分解原理4.2.2 IMF信號(hào)分析4.3 基于EMD信號(hào)分解的能量方向特征提取方法4.3.1 能量譜計(jì)算4.3.2 能量譜的劃分4.3.3 子能量譜塊的方向?qū)?shù)計(jì)算4.3.4 角度離散化4.4 特征降維4.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)置和實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.6 本章小結(jié) 第5章 基于Adaptive-TQWT-EDF的帕金森病構(gòu)音障礙研究5.1 引言5.2 Adaptive-TQWT的語(yǔ)音信號(hào)分解算法5.2.1 Adaptive-TQWT語(yǔ)音信號(hào)分解5.2.2 Adaptive-TQWT算法分解參數(shù)統(tǒng)計(jì)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(hào)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(shí)驗(yàn)設(shè)置和實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析5.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置5.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析5.6 本章小結(jié) 第6章 基于分?jǐn)?shù)階語(yǔ)譜圖的FrSwin模型6.1 引言6.2 FrSwin模型的訓(xùn)練與特征表示6.2.1 基于遷移學(xué)習(xí)的參數(shù)訓(xùn)練6.2.2 基于FrSwin網(wǎng)絡(luò)的特征表示6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析6.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置6.3.2 不同模型下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果6.3.3 消融實(shí)驗(yàn)6.3.4 結(jié)果分析6.4 本章小結(jié) 第四篇 結(jié)構(gòu)化分析 第7章 帕金森病語(yǔ)音方向共生屬性拓?fù)涞慕?.1 引言7.2 帕金森病語(yǔ)音方向共生屬性拓?fù)涞慕⑦^(guò)程7.2.1 語(yǔ)音時(shí)頻域表示7.2.2 基于不同時(shí)頻混合比的方向統(tǒng)計(jì)方法7.2.3 基于核密度估計(jì)的形式背景建立方法7.2.4 共生屬性拓?fù)涿枋龇椒?.3 本章小結(jié) 第8章 基于方向共生屬性拓?fù)涞慕Y(jié)構(gòu)特征提取8.1 方向結(jié)構(gòu)統(tǒng)計(jì)分析8.2 特征提取8.3 特征降維8.4 SF-CDAT實(shí)驗(yàn)8.4.1 SF-CDAT實(shí)驗(yàn)設(shè)置8.4.2 SF-CDAT實(shí)驗(yàn)結(jié)果8.5 本章小結(jié) 第9章 基于方向共生屬性拓?fù)涞臅r(shí)頻特征提取9.1 引言9.2 頻域特征統(tǒng)計(jì)分析9.2.1 特征提取9.2.2 FF-CDAT實(shí)驗(yàn)及分析9.3 時(shí)域特征統(tǒng)計(jì)分析9.3.1 特征提取9.3.2 TF-CDAT實(shí)驗(yàn)及分析9.4 本章小結(jié) 第10章 基于方向共生屬性拓?fù)涞墓采卣魈崛?0.1 方向共生統(tǒng)計(jì)分析10.2 特征提取10.3 CF-CDAT實(shí)驗(yàn)10.3.1 CF-CDAT實(shí)驗(yàn)設(shè)置10.3.2 CF-CDAT實(shí)驗(yàn)結(jié)果10.4 本章小結(jié) 第11章 基于分?jǐn)?shù)階屬性拓?fù)涞穆晫W(xué)特征提取11.1 引言11.2 分?jǐn)?shù)階語(yǔ)譜圖內(nèi)的形式背景建立11.2.1 分?jǐn)?shù)階語(yǔ)譜圖中的能量變化信息統(tǒng)計(jì)11.2.2 基于能量變化信息的形式背景建立11.3 基于分?jǐn)?shù)階屬性拓?fù)涞穆晫W(xué)特征提取方法11.3.1 分?jǐn)?shù)階屬性拓?fù)涞纳?1.3.2 分?jǐn)?shù)階屬性拓?fù)涞倪B通分量特征提取11.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析11.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置11.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果11.4.3 實(shí)驗(yàn)分析11.5 本章小結(jié) 第12章 基于時(shí)間差值屬性拓?fù)涞恼Z(yǔ)譜圖能量特征12.1 引言12.2 時(shí)間差值屬性拓?fù)?2.2.1 方法架構(gòu)12.2.2 能量變化信息表示12.2.3 時(shí)間差值屬性拓?fù)涞慕?2.2.4 連通結(jié)構(gòu)特征提取12.3 實(shí)驗(yàn)12.3.1 基于TQWT語(yǔ)譜圖的CS-TDAT12.3.2 基于經(jīng)典語(yǔ)譜圖的CS-TDAT12.4 本章小結(jié) 第13章 基于頻率屬性拓?fù)涞恼Z(yǔ)譜圖能量特征13.1 引言13.2 頻率屬性拓?fù)?3.2.1 方法架構(gòu)13.2.2 頻率屬性拓?fù)涞慕?3.2.3 連通結(jié)構(gòu)特征提取13.3 實(shí)驗(yàn)13.3.1 基于TQWT語(yǔ)譜圖的CS-FAT13.3.2 基于經(jīng)典語(yǔ)譜圖的CS-FAT13.4 本章小結(jié) 第14章 組合特征實(shí)驗(yàn)與綜合實(shí)驗(yàn)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(yǔ)譜圖的組合特征實(shí)驗(yàn)結(jié)果14.2.3 基于經(jīng)典語(yǔ)譜圖的組合特征實(shí)驗(yàn)結(jié)果14.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)14.3.1 與所提取方法對(duì)比14.3.2 與現(xiàn)有方法對(duì)比14.4 本章小結(jié) 參考文獻(xiàn)
展開(kāi)全部

人工智能聲學(xué)屬性拓?fù)洙D―帕金森病構(gòu)音障礙的信號(hào)分析與表示 作者簡(jiǎn)介

張濤，燕山大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師。屬性拓?fù)淅碚摻⒄。首批河北省青年拔尖人才，中?guó)人工智能學(xué)會(huì)粒計(jì)算與知識(shí)發(fā)現(xiàn)專業(yè)委員會(huì)委員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)語(yǔ)音對(duì)話與聽(tīng)覺(jué)專委會(huì)專業(yè)委員會(huì)委員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)委員會(huì)委員，世界中醫(yī)藥學(xué)會(huì)聯(lián)合會(huì)醫(yī)案專業(yè)委員會(huì)理事，世界中醫(yī)藥學(xué)會(huì)聯(lián)合會(huì)中醫(yī)健康管理專業(yè)委員會(huì)理事。Pattern Recognition, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Soft Computing等期刊特邀審稿人。主持國(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)，河北省自然科學(xué)基金3項(xiàng)。作為主研人參加國(guó)家自然科學(xué)基金6項(xiàng)，國(guó)家中醫(yī)藥管理局1項(xiàng)，其他國(guó)家與省部級(jí)項(xiàng)目十余項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外期刊與會(huì)議發(fā)表學(xué)術(shù)論文120余篇，其中SCI/EI檢索80余篇。

商品評(píng)論(0條)
暫無(wú)評(píng)論……
書(shū)友推薦
本類暢銷
返回頂部
中圖網(wǎng)
在線客服