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龙图腾网获悉深圳市臻络科技有限公司申请的专利基于端到端深度学习的帕金森语音检测方法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：CN116453542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310421984.X，技术领域涉及：G10L25/24；该发明授权基于端到端深度学习的帕金森语音检测方法是由全昌勤;吴玲玉;凌云;陈仲略;任康;罗志伟;马凌燕设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于端到端深度学习的帕金森语音检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于端到端深度学习的帕金森语音检测方法，包括以下步骤：S1:对帕金森患者的语音进行采集，并且对语音进行预处理，获得语音样本；S2:将语音样本代入对数梅尔谱图上进行动态特征转换，获得特征值；S3:将特征值代入至基于Time‑distributed2D‑CNNs和1D‑CNN的检测模型内进行计算，并且进行模型的参数优化，获得计算模型；S4:将用户的语音信息导入至计算模型内，获得计算结果，本申请通过利用对数梅尔图谱将语音转化为时序动态特征，然后代入对应的模型算法中，从而能有效提高整个模型的准确性。

本发明授权基于端到端深度学习的帕金森语音检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于端到端深度学习的帕金森语音检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:对帕金森患者的语音进行采集，并且对语音进行预处理，获得语音样本； S2:将语音样本代入对数梅尔谱图上进行动态特征转换，获得特征值； S3:将特征值代入至基于Time-distributed2D-CNNs和1D-CNN的检测模型内进行计算，并且进行模型的参数优化，获得计算模型； S4:将用户的语音信息导入至计算模型内，获得计算结果； 在步骤S1中，需要在安静的环境中对语音进行采集，录入一定时长的语音进行保存，并且对该语音进行重新采样，重新采样频率22050HZ,对重采样后的语音进行保存； 在步骤S2中，语音对数梅尔谱图时序动态特征转换时，首先将语音转换为对数梅尔谱图，然后将对数梅尔谱图划分成一系列重叠片段，沿着时间轴应用滑动窗口获得这些片段，主要参数包括：窗口大小为2048，跳变长度为512，梅尔带宽为65，最高频率为8000，采样频率为22050。

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深圳市臻络科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道粤兴三道9号华中科技大学深圳产学研基地A座第八层A805、A806；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”。