申请/专利权人：广州科慧健远医疗科技有限公司

申请日：2019-11-08

公开（公告）日：2020-02-18

公开（公告）号：CN110808072A

主分类号：G10L25/66(20130101)

分类号：G10L25/66(20130101);G10L25/51(20130101);G10L25/03(20130101);A61B5/00(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的视为撤回

法律状态：2022.09.23#发明专利申请公布后的视为撤回;2020.03.13#实质审查的生效;2020.02.18#公开

摘要：本发明公开了一种基于数据挖掘技术优选声学参数评估儿童构音障碍的方法，采取收集、提取、分析被试儿童的客观声学特征，采用LASSO回归函数，拟合广义线性模型，进行变量筛选，提取综合权重因变量，从而筛选出对普通话儿童构音障碍具有重要参考意义的声学特征参数，以及各类声学特征参数的权重，可为儿童构音障碍的客观评估夯实基础。本发明首次采用LASSO方法，分析40种声学特征参数中与各类型儿童构音障碍的相关性，发现各型儿童构音障碍的权重声学特征，探索对普通话儿童构音障碍评估最有贡献的声学参数。

主权项：1.基于数据挖掘技术优选声学参数评估儿童构音障碍的方法，其特征在于，包括下述步骤：收集构音障碍的儿童及正常儿童的语音样本；将语音样本使用软件剪切存档，82个语音采集点按三个程度进行随机化听懂度判断；提取共振峰、基频、时长、VOT相关的声学特征参数，以此计算出6个单元音F1和F2、F2斜率、基频中点、元音F0均值、中点值、时长、VOT、VSA、VAI、FCR；3个角元音的基频微扰、振幅微扰、NNE；听懂度，分别用V1，V2，...,V40表示；将每种类型的儿童构音障碍的结局设置为二分类变量,结果1表示为该种构音障碍，0表示不是，影响某种构音障碍结局的因素包括因变量V1，V2，...,V40，设定为筛选变量，在MATLAB工具箱调用LASSO回归函数，首先拟合广义线性模型，然后进行变量筛选，通过LASSO分析可以得到，影响某种构音障碍结局的因素包括因筛选变量中的哪几个，并探讨这些影响因素所占权重，在筛选过程中要防止过度拟合，最后综合分析可以用于不同儿童构音障碍评估的综合权重因变量也就是对普通话儿童构音障碍评估具有重要意义的权重声学特征参数；根据得到的权重声学特征参数对儿童构音障碍进行评估。

全文数据：

权利要求：

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