多通道语音信号深度学习自动检测构音障碍数据集

数据集概述

本数据集包含用于构音障碍自动检测的深度学习模型文件，基于多通道语音信号，采用卷积神经网络（CNN）技术，对应研究论文中的三组实验模型，可支持相关语音障碍检测的算法验证与应用开发。

文件详解

• 文件名称：5-CH_CNN_models.zip
• 文件格式：ZIP压缩包
• 内容说明：压缩包内包含3个基于Matlab深度学习工具箱格式的CNN模型文件，分别对应论文中描述的Experiment #1、Experiment #2和Experiment #3b三组实验训练的网络模型

适用场景

• 语音障碍检测研究：用于验证深度学习模型在构音障碍自动检测任务中的性能
• 医疗辅助技术开发：支持开发基于语音信号的构音障碍筛查辅助工具
• 深度学习算法优化：为多通道语音信号处理与CNN模型改进提供实验基础
• 语音信号分析应用：适用于语音病理特征提取与模式识别相关研究