[发明专利]建立阿兹海默症检测模型的方法和装置

权利要求书

1.一种建立阿兹海默症检测模型的方法，其特征在于，包括：

获取样本用户的多个样本语音说话段和所述样本用户的阿兹海默症检测结果，所述多个样本语音说话段中的每个样本语音说话段包括所述样本用户对样本图像的一段语音描述，所述阿兹海默症检测结果包括患病或未患病；

对所述每个样本语音说话段进行特征提取，得到所述每个样本语音说话段的音频特征；

根据所述每个样本语音说话段的音频特征、所述样本用户的阿兹海默症检测结果和卷积神经网络模型，建立所述阿兹海默症检测模型，所述阿兹海默症检测模型用于表示音频特征和阿兹海默症检测结果之间的映射关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取样本用户的多个样本语音说话段和所述样本用户的阿兹海默症检测结果之前，所述方法还包括：

获取所述样本用户的音频数据、所述音频数据的采样位数和所述音频数据的字幕信息，所述音频数据包括所述样本用户对所述样本图像的多段语音描述；

根据所述音频数据的采样位数，确定所述音频数据中每个样本点的dBFS值；

根据所述音频数据中所有样本点的dBFS值的均值，对所述音频数据中每个样本点的dBFS值进行归一化处理，得到所述音频数据的归一化结果；

根据所述音频数据的字幕信息，将音频数据的归一化结果分割成所述多个样本语音说话段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个样本语音说话段为经过淡入和/或淡出处理后的语音说话段。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，对所述每个样本语音说话段进行特征提取，得到所述每个样本语音说话段的音频特征，包括：

根据预设的配置文件对所述每个样本语音说话段进行特征提取，得到所述每个样本语音说话段的音频特征。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取目标用户的目标语音说话段，所述目标语音说话段包括所述目标用户对目标图像的一段语音描述；

对所述目标语音说话段进行特征提取，得到所述目标语音说话段的音频特征；

根据所述目标语音说话段的音频特征和所述阿兹海默症检测模型，确定所述目标用户的阿兹海默症检测结果。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述每个样本语音说话段的音频特征、所述样本用户的阿兹海默症检测结果和卷积神经网络模型，建立所述阿兹海默症检测模型，包括：

根据所述每个样本语音说话段的音频特征、所述样本用户的阿兹海默症检测结果、线性门限和所述卷积神经网络模型，建立所述阿兹海默症检测模型。

7.一种建立阿兹海默症检测模型的装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取样本用户的多个样本语音说话段和所述样本用户的阿兹海默症检测结果，所述多个样本语音说话段中的每个样本语音说话段包括所述样本用户对样本图像的一段语音描述，所述阿兹海默症检测结果包括患病或未患病；

第一提取单元，用于对所述每个样本语音说话段进行特征提取，得到所述每个样本语音说话段的音频特征；

建立单元，用于根据所述每个样本语音说话段的音频特征、所述样本用户的阿兹海默症检测结果和卷积神经网络模型，建立所述阿兹海默症检测模型，所述阿兹海默症检测模型用于表示音频特征和阿兹海默症检测结果之间的映射关系。

8.一种阿兹海默症的检测装置，其特征在于，包括：

第二获取单元，获取目标用户的目标语音说话段，所述目标语音说话段包括所述目标用户对目标图像的一段语音描述；

第二提取单元，用于对所述目标语音说话段进行特征提取，得到所述目标语音说话段的音频特征；

确定单元，用于根据所述目标语音说话段的音频特征和阿兹海默症检测模型，确定所述目标用户的阿兹海默症检测结果，所述阿兹海默症检测结果包括患病或未患病，所述阿兹海默症检测模型用于表示音频特征和阿兹海默症检测结果之间的映射关系。