帕金森病（PD）诊断：三种基于语音的深度学习方法

        帕金森病（Parkinson’s disease, PD）是世界上第二大流行的神经退行性疾病，全球影响着超过1000万人，仅次于阿尔茨海默症。人们通常在65岁左右被诊断出患有此病。PD的一些症状包括震颤、肌肉僵硬和运动迟缓。这些症状往往出现在较晚的阶段，使得仅基于这些症状的早期诊断变得困难。PD可以影响语音产生的各个方面，包括发音、声音的音调和响度、韵律以及声音的质量，导致语音障碍特征表现为声音嘶哑（dysphonia）和言语障碍（dysarthria）。声音嘶哑意味着产生声音的能力降低，而言语障碍指的是产生单词的困难。这些语音障碍可能在其他症状出现前长达五年就已发生，表明早期PD诊断实际上是可能的。

       在前面已经有2篇文章针对帕金森病（PD）诊断进行了阐述，有兴趣的朋友可以直接翻阅以下链接：

首次使用回声状态网络 (ESN) 和语音特征进行帕金森病 (PD) 预测

PPINtonus （深度学习音调分析）帕金森病早期检测系统

     本文研究分析了三种基于语音的深度学习方法（端到端学习 (E2E) 、迁移学习 (Transfer Learning, TL) 、深度声学特征 (Deep Acoustic Features, DAF)），讲述各学习方法的性能、挑战及应用情况。

1 端到端学习(E2E)

在E2E方法中，原始语音信号可以直接映射到最终输出，与传统的基于高斯混合模型（GMMs）和隐马尔可夫模型（HMMs）的语音识别流程不同。在传统方法中，必须提取手工设计的特征（如梅尔频率倒谱系数MFCCs），然后使用语言模型将这些特征映射到文本符号，最后进行分类。E2E方法避免了手动特征提取，允许模型学习从输入到输出的直接映射。

1.1 E2E 学习的优势

• 自动特征提取：E2E 学习可以自动从语音信号中提取具有区分性的特征，无需手动设计特征工程，节省了时间和精力。
• 减少错误累积：E2E 学习避免了手动特征提取过程中可能出现的错误，例如特征选择不当或特征提取方法不适用等，从而提高了分类的准确率。
• 模型优化：E2E 学习可以端到端地优化模型参数，使得模型能够更好地学习数据中的规律，并提高分类性能。

1.2 E2E 学习的挑战

• 数据需求量大：E2E 学习需要大量的训练数据来训练模型，而 PD 语音数据集相对较小，这限制了模型的训练效果和泛化能力。
• 模型复杂度高：E2E 模型通常比较复杂，需要大量的计算资源进行训练和推理，这增加了模型的部署难度。
• 可解释性差：E2E 模型的决策过程难以解释，难以理解模型是如何进行分类的，这限制了模型的实际应用。

1.3 E2E 学习在 PD 语音分类中的应用

• CNN 架构：卷积神经网络 (CNN) 是 E2E 学习中最常用的模型架构之一，它可以有效地学习语音信号中的局部特征，例如声谱图中的频谱特征。
• LSTM 架构：长短期记忆网络 (LSTM) 可以有效地学习语音信号中的长期依赖关系，例如音节的时序特征。
• Transformer 架构：Transformer 架构在自然语言处理领域取得了突破性的成果，近年来也被应用于语音信号处理领域，并展现出强大的潜力。

2 迁移学习 (Transfer Learning, TL)

TL方法通过利用在一个大型数据库上预训练的深度神经网络（DNN），然后将这些网络应用到另一个通常数据量较小的任务上。这种方法可以解决数据可用性问题，因为它允许模型利用在源领域学到的知识来提高在目标领域的性能。特别是跨语言的TL方法，已被证明可以增强诊断系统的稳健性，并在不同语言之间提高适用性。

2.1 迁移学习的优势

• 解决数据稀缺问题:PD 语音数据集通常规模较小，难以训练大型深度学习模型。
• TL 允许我们利用在其他大规模语音数据集（如 ImageNet）上预训练的模型，并将其迁移到 PD 语音数据集上进行微调。这样可以显著减少对大量标注数据的依赖，并提高模型的泛化能力。
• 跨语言应用:不同语言之间存在差异，例如发音、语调等。TL 可以帮助我们将在一个语言上训练好的模型迁移到另一个语言上，从而实现跨语言 PD 分类。
• 这对于开发通用的 PD 诊断系统具有重要意义，可以方便不同语言人群使用。
• 提高模型性能:通过迁移学习，模型可以学习到更通用的特征，从而提高在目标语言或任务上的性能。一些研究表明，使用 TL 的模型在 PD 分类任务中取得了比仅使用目标语言数据训练的模型更好的性能。

2.2 迁移学习的挑战

• 如何选择合适的基础模型和微调策略。
• 如何处理不同语言之间的差异。
• 如何评估 TL 模型的性能。

3 深度声学特征 (Deep Acoustic Features, DAF)

DAF方法旨在通过使用深度学习模型从音频信号中自动提取特征，来提高结果的可解释性和解释性。这些特征可以在深度学习模型的最后层中使用，也可以用作更传统机器学习方法的输入。尽管DAF方法可能在性能上不如E2E和TL方法，但它们通过检查深度特征对PD分类的影响，提供了对模型决策过程的更多洞察。

3.1 DAF 的提取方式

• 从端到端 (E2E) 模型中学习： 将原始语音信号输入 E2E 模型，例如卷积神经网络 (CNN) 或 Transformer，模型会自动学习并提取特征，并在最终层进行分类。
• 使用预训练模型： 使用已经在大规模数据集上预训练的模型，例如 Wav2Vec2.0、VGGish 或 SoundNet，生成 DAF。
• 使用自编码器： 使用自编码器学习并提取音频信号的低维表示，作为 DAF。

3.2 DAF 的优势

• 无需手动特征工程： DAF 的提取过程完全自动化，无需手动设计特征，节省了时间和精力。
• 更鲁棒： DAF 能够更好地捕捉音频信号中的细微变化，对噪声和说话人差异更鲁棒。
• 更抽象： DAF 能够捕捉到更高层次的特征，例如说话人的语音风格、语调等，这些特征对 PD 诊断更有价值。

3.3 DAF 的挑战

• 解释性差： 由于 DAF 是自动学习的，其背后的原理和特征含义难以解释，这限制了 DAF 在临床应用中的推广。
• 性能不如 E2E 和 TL： 目前 DAF 的性能通常不如 E2E 和迁移学习 (TL) 方法，这可能是因为 DAF 缺乏对特定任务的针对性。

4 实际应用情况

• E2E 学习： CNN 架构通常可以达到 90% 以上的准确率，Transformer 架构也展现出与 CNN 相当的性能。
• TL： TL 方法通常可以达到 60% 到 90% 的准确率，跨语言 TL 可以进一步提高准确率。
• DAF： DAF 方法可以达到 87% 以上的准确率，并且比传统特征（如 MFCC）表现更好。

5 数据集