4、帕金森病语音分析中采样率的影响探究

帕金森病语音分析中采样率的影响探究

1. 背景与动机

帕金森病（PD）是一种严重影响患者及其家庭日常生活的神经系统疾病，全球约有 700 - 1000 万人受其影响。传统的 PD 诊断和监测方法存在诸多弊端：
- 患者就医不便 ：患者需频繁前往医院，对于病情加重、行动不便的患者而言，这十分困难。
- 诊断结果主观 ：诊断结果依赖医生经验，不同医生对同一患者可能给出不同诊断。
- 诊断成本高 ：需要先进的成像工具，如 SPECT 扫描，患者和医院，尤其是农村地区，往往难以承担。

近年来，研究发现 PD 患者存在一定程度的发声障碍，人工智能领域的研究者开始探索通过语音分析进行 PD 评估（PDVA）。PDVA 具有诸多优势，如能实现远程诊断和监测，患者可在家中接受客观评估，且该方法无创，语音记录设备成本相对较低。然而，当前研究存在一些局限性：
- 数据库样本量小 ：已报道的分类准确率基于小数据库实验结果，实际应用中 PDVA 性能存在不确定性。
- 环境信噪比影响待研究 ：病理语音的高频段特征易受环境噪声干扰，而实际声学环境复杂多样。
- 语音采集缺乏指导 ：语音采集的关键参数，如采样率和量化比特，其影响研究较少。

2. 采样率的重要性及研究现状

在病理语音分析中，语音采集至关重要，其中信噪比（SNR）和采样率是两个关键因素。病理语音常在高频段显示特征，而该频段也是多种噪声所在