[发明专利]使用语音分析检测认知衰退的系统和方法

权利要求书

1.一种用于检测受检者认知衰退的方法，包括：

获取受检者基线语音数据，所述受检者基线语音数据对应于所述受检者的响应于提供给所述受检者的第一指令集的多个语音音频记录；

获取受检者试验语音数据，所述受检者试验语音数据对应于所述受检者的响应于提供给所述受检者的第二指令集的另外的语音音频记录；

从所述受检者基线语音数据和所述受检者试验语音数据提取多个特征；

通过使用所述受检者基线语音数据归一化所述受检者试验语音数据来生成受检者测试数据；以及

使用经训练的集成分类器分析所述受检者测试数据，所述经训练的集成分类器包括：

集成模块和多个分量分类器，其中

所述多个分量分类器中的每个分量分类器被配置为生成将所述受检者测试数据识别为对应于正常患者或认知衰退患者的分量输出，每个分量分类器被配置为分析选自所述多个特征的特征子集，并且

所述集成模块被配置为接收来自所述分量分类器的所述分量输出，并且基于所述分量输出生成将所述受检者测试数据识别为对应于所述正常患者或所述认知衰退患者的集成输出，

其中使用对应于正常患者和认知衰退患者组的响应于所述第一指令集的先前语音音频记录的训练基线语音数据来训练所述多个分量分类器，并且训练试验语音数据对应于所述正常患者和认知衰退患者组的响应于所述第二指令集的先前语音音频记录。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过包括以下的步骤，在针对所述多个分量分类器中的每个分量分类器进行训练期间，独立地选择所述经训练的集成分类器的所述特征子集：

基于预定标准对所述训练试验语音数据的二次采样样本的所述多个特征进行排序，所述二次采样样本由所述训练试验语音数据的对应于正常患者的第一数量样本和所述训练试验语音数据的对应于认知衰退患者的第二数量样本组成，以及

基于预定排序阈值从所述多个特征中选择所述特征子集。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第二数量样本为所述第一数量样本的至少80％。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一数量样本与所述第二数量样本的比率为1:1。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述预定标准为特征重要性。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，使用训练数据集来训练所述多个分量分类器，通过使用训练基线语音数据归一化训练试验语音数据来生成所述训练数据集。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法检测所述受检者的轻度认知损害(MCI)，并且所述正常患者和认知衰退患者组由正常患者和MCI患者组成。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个分量分类器中的每个分量分类器包括使用所述训练基线语音数据和所述训练试验语音数据训练的多个加权特征系数。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个分量分类器中的每个分量分类器为机器学习分类器。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述多个分量分类器中的每个分量分类器为支持向量机(SVM)。

11.根据权利要求1所述的方法，还包括：

当所述集成输出将所述受检者测试数据识别为对应于所述认知衰退患者时，显示指示所述受检者可能遭受认知衰退的输出，并且当所述集成输出将所述受检者测试数据识别为对应于所述正常患者时，显示指示所述受检者不太可能遭受认知衰退的输出。

12.根据权利要求1所述的方法，还包括：

当所述集成输出将所述受检者测试数据识别为对应于所述认知衰退患者时，基于所述集成输出生成指示所述受检者具有语言情节记忆衰退的输出。