2、计算机化语音分析：疾病检测与监测的新途径

计算机化语音分析：疾病检测与监测的新途径

1. 语音与疾病的关联

语音变化往往能反映身体的健康状况，影响语音的疾病大致可分为三类，下面我们来详细了解一下。

1.1 神经系统疾病与语音

神经系统的一些典型疾病，如阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）和中风，会对语音产生显著影响。
- 阿尔茨海默病 ：患者通常会出现进行性认知衰退，交流困难，情感反应受损，这些特征会在语音中有所体现。因此，可以通过提取语音的定量特征来进行早期诊断，例如使用自动自发语音分析（ASSA）和情感反应分析（ERA）来诊断AD并预测其严重程度。
- 帕金森病 ：这是一种神经退行性疾病，会导致语音障碍。大量研究表明，语音分析是诊断和监测PD的有效非侵入性方法。PD会导致神经系统功能失调，使发声器官的协作变差，产生的语音变得嘶哑、气息声重、发音不清晰，韵律方面表现为单音调、重音减少和单音高。语音异常往往比其他症状更早出现，这使得语音分析对于PD的早期诊断尤为重要。此外，通过语音特征预测PD症状严重程度（通常用统一帕金森病评定量表UPDRS描述）也取得了一定进展。目前还有一个名为帕金森语音倡议的项目，旨在收集大量健康志愿者和PD患者的语音样本，以优化语音分析模型。
- 中风 ：中风常导致失语症，患者交流困难，说话速度慢，话语长度短。因此，语音信号被用于中风监测，已有系统被设计用于客观评估失语症患者的语音质量，还有用于检测语音障碍（特别是中风相关障碍）的自动系统，适合家庭使用，对中风康复患者和有中风可疑症状的人很有帮助。

1.2 呼吸系统疾病与语音 <