电气工程与系统科学 > 音频与语音处理
[提交于 2025年8月12日
]
标题: 一个具有通用和个性化分类的中文心力衰竭状态语音数据库
标题: A Chinese Heart Failure Status Speech Database with Universal and Personalised Classification
摘要: 语音是一种经济且无侵入性的数据源,可用于识别急性和慢性心力衰竭(HF)。 然而,关于中文音节是否包含与HF相关的信息,目前研究较少,这与其他研究较多的语言中观察到的情况不同。 本研究提出了第一个针对HF患者的中文语音数据库,包含住院前后配对的录音。 研究结果证实了在使用标准的“患者级”和个性化的“配对级”分类方法时,中文语言在HF检测中的有效性,后者可作为未来研究的理想说话人解耦基线。 统计测试和分类结果强调了个体差异是导致不准确的主要因素。 此外,提出了一种自适应频率滤波器(AFF)用于频率重要性分析。 数据和演示文稿已发布在https://github.com/panyue1998/Voice_HF。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.