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电气工程与系统科学 > 音频与语音处理

arXiv:2508.14908v1 (eess)
[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

Authors:Yue Pan, Liwei Liu, Changxin Li, Xinyao Wang, Yili Xia, Hanyue Zhang, Ming Chu
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。
摘要: Speech is a cost-effective and non-intrusive data source for identifying acute and chronic heart failure (HF). However, there is a lack of research on whether Chinese syllables contain HF-related information, as observed in other well-studied languages. This study presents the first Chinese speech database of HF patients, featuring paired recordings taken before and after hospitalisation. The findings confirm the effectiveness of the Chinese language in HF detection using both standard 'patient-wise' and personalised 'pair-wise' classification approaches, with the latter serving as an ideal speaker-decoupled baseline for future research. Statistical tests and classification results highlight individual differences as key contributors to inaccuracy. Additionally, an adaptive frequency filter (AFF) is proposed for frequency importance analysis. The data and demonstrations are published at https://github.com/panyue1998/Voice_HF.
主题: 音频与语音处理 (eess.AS) ; 人工智能 (cs.AI); 计算与语言 (cs.CL); 声音 (cs.SD)
引用方式: arXiv:2508.14908 [eess.AS]
  (或者 arXiv:2508.14908v1 [eess.AS] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.14908
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Yue Pan [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 8 月 12 日 12:52:16 UTC (572 KB)
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