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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本申请公开了一种脑卒中后构音障碍分类模型训练方法、分类方法及装置，训练方法包括：获取多个脑卒中后构音障碍患者用户和正常用户的语音数据；从各语音数据中提取频域特征和时域特征；对各语音数据的频域特征和时域特征进行特征融合，得到各语音数据的时频融合特征；以各语音数据的时频融合特征为输入，以各语音数据对应的用户类别为输出训练目标网络，得到脑卒中后构音障碍分类模型。本申请改善了现有技术采用单一的语音特征进行脑卒中后构音障碍语音分类，存在分类准确性不高的技术问题。
主权项：1.一种脑卒中后构音障碍分类模型训练方法，其特征在于，包括：获取多个脑卒中后构音障碍患者用户和正常用户的语音数据；从各所述语音数据中提取频域特征和时域特征；对各所述语音数据的频域特征和时域特征进行特征融合，得到各所述语音数据的时频融合特征；以各所述语音数据的时频融合特征为输入，以各所述语音数据对应的用户类别为输出训练目标网络，得到脑卒中后构音障碍分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 脑卒中后构音障碍分类模型训练方法、分类方法及装置
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