1、病理语音分析：技术与应用探索

病理语音分析：技术与应用探索

1. 病理语音分析概述

语音是人类发声系统产生的各种声音，涵盖元音、连续语音和咳嗽声等。近年来，机器学习技术在语音领域的应用主要集中在说话人识别和语音识别两方面。说话人识别将语音视为包含身份特征的生物识别信号，用于识别说话人的身份；而语音识别则是将口语转化为文本。在这两个应用中，信号处理（如去噪、音高估计）和机器学习技术都发挥着重要作用。

然而，语音的生物医学价值却未得到足够重视。语音的产生需要多个器官的协同合作，包括协调各组织器官运作的神经系统、提供能量的呼吸系统（肺和气管），以及分别作为振动器和共鸣器的声带和声道。当这些系统中的某一环节受到疾病直接或间接影响时，就可能产生病理语音。

1.1 病理语音分析的应用

• 疾病检测 ：语音定量分析可用于检测多种疾病，如神经系统疾病（阿尔茨海默病、帕金森病、中风）、呼吸系统疾病（肺癌、慢性阻塞性肺炎）以及声带和声道的器质性病变（声带结节、息肉、癌症等）。例如，有研究对健康语音和声带疾病患者的语音进行分类，准确率达到了 92.86%。
• 疾病监测 ：通过对语音的持续分析，可以监测疾病的发展和治疗效果。例如，基于语音分析建立的帕金森病检测模型，不仅能检测疾病，还能预测疾病的严重程度。

1.2 病理语音分析的必要性

• 无需特殊采集设备 ：与常见的医学信号（如脑电图、心电图）相比，语音信号的采集无需特殊设备。例如，牛津大学的帕金森语音倡议（PVI）通过电话收集全球 10000 名