包邮人工智能声学属性拓扑――帕金森病构音障碍的信号分析与表示

作者：张涛著

出版社：电子工业出版社出版时间：2025-01-01

开本：其他页数： 208

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内容简介
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作者简介

人工智能声学属性拓扑――帕金森病构音障碍的信号分析与表示版权信息

ISBN：9787121491108
条形码：9787121491108 ; 978-7-121-49110-8
装帧：平塑
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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程序设计
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其他

人工智能声学属性拓扑――帕金森病构音障碍的信号分析与表示内容简介

帕金森病是十分常见的神经系统退行性疾病之一。开展帕金森病构音障碍的研究对于辅助患者病情诊断和尽早治疗具有重要的现实意义。本书系统地介绍了帕金森病构音障碍的信号分析与表示的*新研究成果。本书分为背景知识、数据分析、变换域分析、结构化分析4篇，共14章。背景知识篇着重阐述帕金森病构音障碍的研究历史及现有问题，以及属性拓扑的基本理论；数据分析篇着重阐述语音信号的经典声学特征提取方法、经典分类器及常用的分类评价指标；变换域分析篇着重阐述基于EMD-EDF的帕金森病构音障碍研究，基于Adaptive-TQWT-EDF的帕金森病构音障碍研究，以及基于分数阶语谱图的FrSwin模型；结构化分析篇着重阐述帕金森病语音方向共生属性拓扑的建立，基于方向共生属性拓扑的结构特征提取，基于方向共生属性拓扑的时频特征提取，基于方向共生属性拓扑的共生特征提取，基于分数阶属性拓扑的声学特征提取，基于时间差值属性拓扑的语谱图能量特征，基于频率属性拓扑的语谱图能量特征，以及组合特征实验与综合实验分析。

人工智能声学属性拓扑――帕金森病构音障碍的信号分析与表示目录

**篇背景知识第1章研究历史及现有问题 1.1 研究历史 1.1.1 背景及意义 1.1.2 研究现状 1.2 现有问题 1.3 本章小结第2章属性拓扑的基本理论 2.1 形式背景预处理 2.2 属性拓扑的定义 2.3 属性拓扑的属性分类 2.3.1 顶层属性和伴生属性 2.3.2 父属性和子属性 2.3.3 全局属性、空属性和对等属性**篇背景知识第1章研究历史及现有问题1.1 研究历史1.1.1 背景及意义1.1.2 研究现状1.2 现有问题1.3 本章小结第2章属性拓扑的基本理论2.1 形式背景预处理2.2 属性拓扑的定义2.3 属性拓扑的属性分类2.3.1 顶层属性和伴生属性2.3.2 父属性和子属性2.3.3 全局属性、空属性和对等属性2.4 属性拓扑的基础运算法则2.4.1 增加属性2.4.2 删除属性2.4.3 合并属性2.4.4 交换属性2.4.5 子图合并2.5 属性拓扑的转置：对象拓扑2.6 决策连续形式背景的离散化2.6.1 数据空间的色度学可视化2.6.2 可视化空间离散化2.6.3 形式背景生成2.7 本章小结第二篇数据分析第3章经典特征提取与实验设置3.1 数据集3.2 经典声学特征提取3.3 经典分类器3.4 交叉验证方法3.5 评价指标3.6 本章小结第三篇变换域分析第4章基于EMD-EDF的帕金森病构音障碍研究4.1 引言4.2 EMD语音信号分解4.2.1 EMD语音信号的分解原理4.2.2 IMF信号分析4.3 基于EMD信号分解的能量方向特征提取方法4.3.1 能量谱计算4.3.2 能量谱的划分4.3.3 子能量谱块的方向导数计算4.3.4 角度离散化4.4 特征降维4.5 实验设置和实验结果与分析4.5.1 实验设置4.5.2 实验结果与分析4.6 本章小结第5章基于Adaptive-TQWT-EDF的帕金森病构音障碍研究5.1 引言5.2 Adaptive-TQWT的语音信号分解算法5.2.1 Adaptive-TQWT语音信号分解5.2.2 Adaptive-TQWT算法分解参数统计分析5.3 基于Adaptive-TQWT分解的能量方向特征提取方法5.3.1 子带信号选择5.3.2 基于Adaptive-TQWT分解的能量方向特征提取5.4 特征降维5.5 实验设置和实验结果与分析5.5.1 实验设置5.5.2 实验结果与分析5.6 本章小结第6章基于分数阶语谱图的FrSwin模型6.1 引言6.2 FrSwin模型的训练与特征表示6.2.1 基于迁移学习的参数训练6.2.2 基于FrSwin网络的特征表示6.3 实验结果与分析6.3.1 实验设置6.3.2 不同模型下的实验结果6.3.3 消融实验6.3.4 结果分析6.4 本章小结第四篇结构化分析第7章帕金森病语音方向共生属性拓扑的建立7.1 引言7.2 帕金森病语音方向共生属性拓扑的建立过程7.2.1 语音时频域表示7.2.2 基于不同时频混合比的方向统计方法7.2.3 基于核密度估计的形式背景建立方法7.2.4 共生属性拓扑描述方法7.3 本章小结第8章基于方向共生属性拓扑的结构特征提取8.1 方向结构统计分析8.2 特征提取8.3 特征降维8.4 SF-CDAT实验8.4.1 SF-CDAT实验设置8.4.2 SF-CDAT实验结果8.5 本章小结第9章基于方向共生属性拓扑的时频特征提取9.1 引言9.2 频域特征统计分析9.2.1 特征提取9.2.2 FF-CDAT实验及分析9.3 时域特征统计分析9.3.1 特征提取9.3.2 TF-CDAT实验及分析9.4 本章小结第10章基于方向共生属性拓扑的共生特征提取10.1 方向共生统计分析10.2 特征提取10.3 CF-CDAT实验10.3.1 CF-CDAT实验设置10.3.2 CF-CDAT实验结果10.4 本章小结第11章基于分数阶属性拓扑的声学特征提取11.1 引言11.2 分数阶语谱图内的形式背景建立11.2.1 分数阶语谱图中的能量变化信息统计11.2.2 基于能量变化信息的形式背景建立11.3 基于分数阶属性拓扑的声学特征提取方法11.3.1 分数阶属性拓扑的生成11.3.2 分数阶属性拓扑的连通分量特征提取11.4 实验结果与分析11.4.1 实验设置11.4.2 实验结果11.4.3 实验分析11.5 本章小结第12章基于时间差值属性拓扑的语谱图能量特征12.1 引言12.2 时间差值属性拓扑12.2.1 方法架构12.2.2 能量变化信息表示12.2.3 时间差值属性拓扑的建立12.2.4 连通结构特征提取12.3 实验12.3.1 基于TQWT语谱图的CS-TDAT12.3.2 基于经典语谱图的CS-TDAT12.4 本章小结第13章基于频率属性拓扑的语谱图能量特征13.1 引言13.2 频率属性拓扑13.2.1 方法架构13.2.2 频率属性拓扑的建立13.2.3 连通结构特征提取13.3 实验13.3.1 基于TQWT语谱图的CS-FAT13.3.2 基于经典语谱图的CS-FAT13.4 本章小结第14章组合特征实验与综合实验分析14.1 引言14.2 基于TDAT和FAT的组合特征14.2.1 组合特征提取14.2.2 基于TQWT语谱图的组合特征实验结果14.2.3 基于经典语谱图的组合特征实验结果14.3 对比实验14.3.1 与所提取方法对比14.3.2 与现有方法对比14.4 本章小结参考文献

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人工智能声学属性拓扑――帕金森病构音障碍的信号分析与表示作者简介

张涛，燕山大学教授、博士生导师。属性拓扑理论建立者。首批河北省青年拔尖人才，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员，中国计算机学会语音对话与听觉专委会专业委员会委员，中国计算机学会计算机应用专业委员会委员，世界中医药学会联合会医案专业委员会理事，世界中医药学会联合会中医健康管理专业委员会理事。Pattern Recognition, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Soft Computing等期刊特邀审稿人。主持国家自然科学基金2项，河北省自然科学基金3项。作为主研人参加国家自然科学基金6项，国家中医药管理局1项，其他国家与省部级项目十余项。在国内外期刊与会议发表学术论文120余篇，其中SCI/EI检索80余篇。

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