《表7 使用元音/a/和/o/的测试结果》

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《基于深度学习的帕金森患者声纹识别》

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使用数据集的所有语音记录并在同一时间进行实验，这些录音包含28名参与者的元音/a/和/o/的发音，共有56个语音样本（2×28）。对20名PD患者和20名健康人训练完元音/a/和/o/后，使用28例PD患者的独立数据集提供的元音/a/和/o/进行测试并验证。从表7中可以看出，使用第3个梅尔频率倒谱系数特征的DNN的最佳分类准确性为89.07%。这意味着56例PD患者语音样本中有51例PD患者语音样本被成功分类，仅有5例被误诊。