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龙图腾网获悉东莞市松山湖中心医院(东莞市石龙人民医院、东莞市第三人民医院、东莞市心血管病研究所)申请的专利基于语音信号的帕金森预测方法及设备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：CN114863911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210596295.8，技术领域涉及：G10L15/00；该发明授权基于语音信号的帕金森预测方法及设备是由张峪涵;文鹏程;文贵华设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语音信号的帕金森预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于语音信号的帕金森预测方法，包括如下步骤：采集测试者的语音信号并提取语音信号的语音特征向量；构建包含至少三种不同候选分类器的分类器集合模型，对所述分类器集合模型进行训练并获得机器学习模型，所述机器学习模型根据输入的语音特征向量在候选分类器中选择合适的分类器；将语音特征向量输入到训练好的机器学习模型中并预测测试者患帕金森病的概率。本发明采用至少三种不同的风险预测分类器作为候选分类器，不仅准确性高，而且速度快，该方法能方便普通群众随时分析自己，发现有帕金森病倾向有较高风险时，可以及早就医诊断和治疗。

本发明授权基于语音信号的帕金森预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于语音信号的帕金森预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集测试者的语音信号并提取语音信号的语音特征向量； 构建包含至少三种不同候选分类器的分类器集合模型，对所述分类器集合模型进行训练并获得机器学习模型，所述机器学习模型根据输入的语音特征向量在候选分类器中选择合适的分类器，所述至少三种不同候选分类器包括决策树、随机森林和神经网络； 将语音特征向量输入到训练好的机器学习模型中并预测测试者患帕金森病的概率； 其中，构建包含至少三种不同候选分类器的分类器集合模型，对所述分类器集合模型进行训练并获得机器学习模型，所述机器学习模型根据输入的语音特征向量在候选分类器中选择合适的分类器步骤包括： 将每个语音特征向量设置一个类别标签，当语音信号的测试者转为患帕金森患者时，其类别标签的值为1，否则类别标签的值为-1，以此构造一个用于训练的语音数据集SD； 用所述语音数据集SD训练每个候选分类器，获得候选分类器模型以构造分类器集合模型； 为所述语音数据集SD中的每个语音特征向量，选择一个合适的候选分类器模型，将此语音特征向量贴上该合适的候选分类器模型为标签，进而构造一个新的分类器模型数据集CD； 采用分类器模型数据集CD训练一个机器学习方法，获得机器学习模型； 用训练获得机器学习模型对输入的语音信号的语音特征向量进行分类，获得该语音特征向量的候选分类器模型的标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东莞市松山湖中心医院(东莞市石龙人民医院、东莞市第三人民医院、东莞市心血管病研究所)，其通讯地址为：523000 广东省东莞市石龙镇黄洲祥龙路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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