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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于张量分解的吞咽障碍患者检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119339744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411433847.9，技术领域涉及：G10L25/66；该发明授权一种基于张量分解的吞咽障碍患者检测方法及系统是由陶梦莹;黄晓霖;程欣雯;彭海霞设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于张量分解的吞咽障碍患者检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于张量分解的吞咽障碍患者检测方法及系统，其中方法包括：获取吞咽障碍患者和正常人的语音数据，对语音数据进行预处理，裁剪掉语音数据中的无关信息并进行幅值归一化操作；获取语音数据的语谱图，构建不同形式的元音混合张量；将不同形式的元音混合张量送入加有正交约束的Tucker分解模型，设定合适的秩得到相应的核张量；将核张量展平成向量，作为特征输入，经过特征选择后构建训练特征集训练一吞咽障碍检测模型；基于检测模型对待检测语音数据进行检测，得到吞咽障碍患者和正常人的分类结果。本发明基于语音实现，操作简单，成本较低，且使用时没有技术门槛，能够安全有效地检测出吞咽障碍患者，便于后续跟进。

本发明授权一种基于张量分解的吞咽障碍患者检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于张量分解的吞咽障碍患者检测方法，其特征在于，包括： 分别获取吞咽障碍患者和正常人的语音数据，所述语音数据包含任意一种或任意多种的元音数据； 对所述语音数据进行预处理，裁剪掉所述语音数据中的无关信息并进行幅值归一化操作； 获取所述语音数据的语谱图，构建不同形式的元音混合张量； 将所述不同形式的元音混合张量送入加有正交约束的Tucker分解模型，设定合适的秩得到相应的核张量； 将所述核张量展平成向量，作为特征输入，经过特征选择后构建训练特征集训练一吞咽障碍检测模型； 基于所述吞咽障碍检测模型对待检测语音数据进行检测，得到吞咽障碍患者和正常人的分类结果； 所述获取所述语音数据的语谱图，包括： 获取STFT语谱图，包括： 对所述语音数据进行短时傅里叶变换，将一维语音信号转换为二维STFT语谱图； 获取MFCC语谱图，包括： 将所述STFT语谱图映射到梅尔频率标度上，形成梅尔频谱； 对所述梅尔频谱取对数后，进行离散余弦变换，得到MFCC特征，将一维语音信号转换为包含随时间变化的MFCC系数的二维矩阵，得到MFCC语谱图； 所述构建不同形式的元音混合张量，包括： 基于MFCC语谱图构建元音混合张量，包括： 对于每一位受试者的元音数据分别计算获得MFCC语谱图，然后将所得的MFCC语谱图构建成一个三维张量其中，Im代表使用的元音数据的数量；Jm代表MFCC特征向量的个数；Km代表时间维度，即总共的帧数； 基于整个STFT语谱图构建元音混合张量，包括： 对于每一位受试者的元音数据分别计算获得STFT语谱图，然后将所得的STFT语谱图构建成一个三维张量其中，Is代表使用的元音数据的数量；Js代表频率范围内频率分量的总数；Ks代表时间维度，即总共的帧数； 基于STFT语谱图不同频段构建元音混合张量，包括： 对每一位受试者基于整个STFT语谱图构建元音混合张量S后，在频率维度上将其划分成n个频带子张量Bj，j＝1，...，n。

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