【技术实现步骤摘要】
本申请涉及语音处理，更具体的说，是涉及一种疾病辅助诊断方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，智能医疗系统已经成为医疗行业的新趋势。其中，基于语音分析的疾病辅助诊断技术在医疗诊断领域具有广阔的应用前景。例如，通过对患者的语音数据进行分析，可以识别患者是否存在抑郁症、精神分裂症、躁郁症等心理方面的疾病。
2、目前，主要是通过机器学习方法或深度学习方法训练得到疾病辅助诊断模型，由疾病辅助诊断模型实现基于语音分析的疾病辅助诊断技术。但是，目前通过机器学习方法或深度学习方法训练得到疾病辅助诊断模型，泛化能力较差，导致疾病辅助诊断效果较差。
3、因此，如何提升疾病辅助诊断模型的泛化能力，进而提升疾病辅助诊断的效果，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提出了一种疾病辅助诊断方法、装置、设备及可读存储介质，以提升疾病辅助诊断模型的泛化能力，进而提升疾病辅助诊断的效果。具体方案如下：
...
【技术保护点】
1.一种疾病辅助诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取患者对应的待处理语音数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述疾病辅助诊断模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述诊断输出模块包括低阶线性层和输出线性层；
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述诊断决策模块根据所述各个原始语音片段对应的疾病诊断结果进行诊断决策处理，得到所述患者的疾病诊断结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疾病辅助诊断模型
【技术特征摘要】
1.一种疾病辅助诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取患者对应的待处理语音数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述疾病辅助诊断模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述诊断输出模块包括低阶线性层和输出线性层；
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述诊断决策模块根据所述各个原始语音片段对应的疾病诊断结果进行诊断决策处理，得到所述患者的疾病诊断结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疾病辅助诊断模型的训练方式包括：
7.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：张孟希，马志强，胡加学，赵景鹤，贺志阳，鹿晓亮，魏思，胡国平，
申请(专利权)人：讯飞医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。