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龙图腾网获悉广州医科大学附属第二医院申请的专利一种基于AI算法的嗓音障碍评估与训练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：CN120753677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510982269.2，技术领域涉及：A61B5/389；该发明授权一种基于AI算法的嗓音障碍评估与训练系统是由欧秀君;张姗姗;胡楠;黄凤珊设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI算法的嗓音障碍评估与训练系统在说明书摘要公布了：本发明涉及嗓音评估技术领域，尤指一种基于AI算法的嗓音障碍评估与训练系统。包括数据采集模块、特征提取模块、障碍评估模块、个性化训练模块与协同调控模块。通过传感器网络获取嗓音障碍患者的声学信息，采用高阶共振峰检测算法提取障碍相关特征，构建多模态联合特征向量。随后，利用迁移学习结合图神经网络建立评估模型，实现对嗓音障碍的精准识别评估。个性化训练模块基于强化学习策略网络动态生成康复训练方案；协同调控模块支持医生与患者实时双向交互，根据训练反馈智能调整康复计划。本发明能够显著提高嗓音障碍诊疗的科学性、精准性与可操作性。

本发明授权一种基于AI算法的嗓音障碍评估与训练系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI算法的嗓音障碍评估与训练系统，其特征在于，包括依次通信连接的数据采集模块、特征提取模块、噪音障碍评估模块、个性化训练模块和协同调控模块； 所述数据采集模块用于通过传感器网络采集嗓音障碍患者的声学信息，所述声学信息包括声带振动信号、喉部肌电信号、语音声学数据、声带振动负荷数据及声带动态影像； 所述特征提取模块用于基于所述声学信息，采用高阶共振峰检测算法进行时频域解析，提取与障碍关联的高阶声学特征，构建多模态联合特征向量； 所述噪音障碍评估模块用于基于所述多模态联合特征向量，采用迁移学习与图神经网络算法构建噪音障碍评估模型，对不同类型嗓音障碍的分类与识别，生成嗓音障碍评估结果，所述迁移学习与图神经网络算法的构建过程包括以下步骤： 基于来源域中历史患者样本嗓音障碍数据与目标域中当前患者的声学信息，构建包含声带振动节点、肌电节点与动态影像节点的患者特征异构图结构，作为源图与目标图的原始图输入； 基于所述患者特征异构图结构，采用联合最大均值差异的迁移学习算法对源图与目标图的节点嵌入表示执行边际与条件分布的联合匹配，将两类图结构映射至统一图特征空间； 将统一图特征空间作为输入嵌入，输入图神经网络算法中进行障碍模式建模，通过联合优化迁移对齐损失与多标签分类损失，训练得到所述噪音障碍评估模型； 所述个性化训练模块用于基于所述嗓音障碍评估结果，采用基于强化学习的训练策略优化算法，通过策略网络动态调整发声训练内容、频率与强度，生成个性化康复训练方案；所述训练内容包括呼吸控制、共鸣调节与声门闭合； 所述协同调控模块用于建立医生端与患者终端的实时双向数据交互通道，结合用户状态和所述个性化康复训练方案，动态协调医患之间的康复任务安排与调整建议。

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广州医科大学附属第二医院，其通讯地址为：510250 广东省广州市昌岗东路250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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