【研究计划书】疾病检测中的语音生物标识研究

疾病检测中的语音生物标识研究

概要：尽管语音识别技术随着以深度学习为代表的人工智能的发展得到了巨大的提升，但是如何将语音信息作为疾病检测的一种手段，这仍然是一个棘手的问题。随着多模态技术的发展，语音生物识别逐渐引起人们的关注。作为一种非侵入式的语音筛查工具，在数字健康、生命检测、家庭护理等场景下具有重要的应用价值。本研究将关注语音生物识别技术在疾病筛查，健康检测等方面的方法。

关键词：语音识别、语音生物标记物、多模态技术、疾病筛查

一、 研究概述

语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别等技术让机器能够自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术包含机器对语音信号的处理，机器对人类语义的理解，以及将语音信号转换为相应的文本或动作等过程。语音识别可以帮助计算机理解人类的行为，判断人类当前的情绪和状态。

目前，已经有大量的机器学习模型和深度学习模型被广泛应用到语音识别研究中[1-5]，并取得了良好的效果。例如使用循环神经网络可以有效地利用语音中的上下文信息，使用卷积神经网络可以利用共享权值的方法减少计算复杂度，引入长短时记忆网络解决了梯度消失的问题，使得语音识别在近场条件下达到满足人们日常生活的标准。

随着以Attention[6]为代表的端到端语音识别技术的快速发展，一种基于Attention的Seq2Seq[7]的语音识别模型得到了学术界的极大关注，并取得了显著的效果。2017年Google提出的一种称为Transformer[8]的架构再一次取得了明显的改进效果。同时，生成式对抗网络（GAN）是近年