【摘 要】
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阿尔茨海默病（Alzheimer’sdisease,AD）,俗称老年痴呆,是一种神经退行性且不可逆的疾病。它会跟随时间而不断恶化,会导致人的认知、行为以及社会技能的下降,严重地破坏了一个人的生存自理能力。对AD的早期筛查有助于早发现,早干预,有效延缓病程发展。在认知退化过程中,出现语言障碍是一个很关键的标志,这其中包括命名困难、找词困难、重复以及代词使用不当等,这就为利用语音评估AD进程提供了可能
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阿尔茨海默病（Alzheimer’sdisease,AD）,俗称老年痴呆,是一种神经退行性且不可逆的疾病。它会跟随时间而不断恶化,会导致人的认知、行为以及社会技能的下降,严重地破坏了一个人的生存自理能力。对AD的早期筛查有助于早发现,早干预,有效延缓病程发展。在认知退化过程中,出现语言障碍是一个很关键的标志,这其中包括命名困难、找词困难、重复以及代词使用不当等,这就为利用语音评估AD进程提供了可能。简易智力状态检查量表（Mini-mental State Examination,MMSE）,能够全面快速地从方向、注意力、计算、回忆和语言五个认知维度评估被试的认知损伤程度。虽然简单,但也会占用医生的大量时间,同时给患者带来心理上的负担。采用自动化的方法从开放性的交流中预测MMSE分数,通过易于访问的自动化评估机制可以实现对个体更加频繁、更加客观的评估,从而有助于AD的早筛。本文基于ADReSS 2020挑战赛数据集,研究利用受试者自发语音预测其MMSE得分的自动化模型,主要分为三个部分:第一部分利用openSMILE提取语音中的声学特征,提取出相关性高的特征分别是ComParE16、emobase、eGeMAPS和Is09-13。将提取出来的声学特征放入多层感知器机（Multilayer Perceptron,MLP）,得到的均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为 5.49,比 ADReSS 2020 挑战赛声学 baseline 低了 10%。第二部分是对于语言学特征的处理,主要考虑了两个方面。一方面利用词法特征（Lexical Features）结合情绪得分（Sentiment Scores）,放入支持向量回归模型（Support Vector Regression,SVR）中;另一方面利用预训练模型BERT,得到每一位受试者的句向量,放入岭回归模型（Ridge）中。最终得到RMSE为4.51,比语言学baseline低了 13%。第三部分综合考虑了声学和语言学模型,语言学模型对于最终结果的影响大于声学模型,故考虑提高语言学模型对于最终结果影响的比重,降低声学模型对于最终结果影响的比重。将声学特征ComParE16和语言学特征Lexical+sentiment相结合得到的结果最优,RMSE为4.18。基于上述研究,本文设计实现了基于自发语音预测MMSE得分系统,它是一个WEB程序,可以利用此程序实现自动化预测MMSE得分,及时掌握自身健康。
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