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Cookie Theft Picture Description: Linguistic and Neural Correlates
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语音分析显示出阿尔茨海默氏症检测的潜力
研究人员开发了一种利用从自发语音中提取的声学生物标志物来检测阿尔茨海默氏症的方法。通过分析在“饼干偷窃”图画描述等任务中与韵律、频谱特征和时序相关的特征，机器学习模型显示出区分阿尔茨海默氏症患者和健康对照组的显著能力。这项研究表明，非侵入性和低成本的音频筛查工具可能对早期痴呆症风险检测具有价值。
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AI通过语音声学特征检测阿尔茨海默病
研究人员开发了一种仅使用自发语音音频检测阿尔茨海默病的方法。该方法无需转录或计算密集型深度学习模型，而是专注于手工制作的声学-时间特征，如停顿和流畅性统计数据，以及梅尔频率倒谱系数（MFCC）。使用具有RBF核的支持向量机在DementiaBank Pitt语料库上进行训练，该系统取得了0.674的平均AUC，证明了在阿尔茨海默病早期筛查中使用频谱-时间（spectro-temporal）和流畅性线索的潜力。