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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种神经退行性疾病监测方法、系统、装置及存储介质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：CN116013371B 。

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：202211594613.3，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种神经退行性疾病监测方法、系统、装置及存储介质是由陈帅琦;徐向民;邢晓芬设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经退行性疾病监测方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经退行性疾病监测方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取说话人的语音信息；根据语音信息识别说话人的身份信息，以及识别说话人的情感，将语音信息转换为文本信息；根据识别获得的说话情感以及文本信息生成对话文本，将对话文本转换为语音并输出；根据识别获得的身份信息对语音信息进行处理，将同一个说话人的语音信息存储在同一个语音存储模块中；根据身份信息，在语音存储模块中获取对应说话人的语音语料进行神经退行性疾病诊断，并判断说话人是否患病。本发明将神经退行性疾病筛查与智能家居相结合，利用基于神经退行性疾病导致患者语音发音出现的问题，来检测疾病，可广泛应用于病症识别技术领域。

本发明授权一种神经退行性疾病监测方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经退行性疾病监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取说话人的语音信息； 根据语音信息识别说话人的身份信息，以及识别说话人的情感，将语音信息转换为文本信息； 根据识别获得的说话情感以及文本信息生成对话文本，将对话文本转换为语音并输出；根据识别获得的身份信息对语音信息进行处理，将同一个说话人的语音信息存储在同一个语音存储模块中； 根据身份信息，在语音存储模块中获取对应说话人的语音语料进行神经退行性疾病诊断， 并判断说话人是否患有神经退行性疾病、以及患病的严重程度； 根据语音信息识别说话人的情感，包括： 采用预训练模型WavLM-Large提取语音信息中的情感信息特征；其中情感信息特征为WavLM-Large中第12层transformerencoder的输出特征； 将提取的情感信息特征输入transformer模型，对特征进行全局关系建模，以识别说话人的情感； 其中，所识别的情感包括平静、快乐、愤怒、悲伤四种情感； 所述根据识别获得的说话情感以及文本信息生成对话文本，将对话文本转换为语音并输出，包括： 将识别获得的说话情感以及文本信息输入以Bert为基础的模型，生成回答的对话文本，并将对话文本转换为语音输出。

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