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中国科学院合肥物质科学研究院李海教授领导的研究团队在人工智能(AI)驱动的认知和运动障碍语言评估领域完成了一系列论文。

语音中的声学和语言特征是大脑疾病和衰老的敏感标志，可以对语音进行自动认知评估。

在他们的研究中，研究人员开发了一种基于人工智能的语音评估系统，该系统利用语音中的声学和语言特征来自动评估认知能力。该系统包括临床环境中常用的标准化计算机化语音任务电池、机器学习模块以及自动评分和报告系统。

研究人员对七项认知任务和大约一百种语音声学特征的语音任务电池的可靠性进行了全面调查。这项研究为特征工程提供了关键的数据支持。

为了解决评估在线测试可靠性的方法挑战，他们还改进了分半可靠性估计方法。

基于人工智能的语音评估系统的临床疗效使用威尔逊病患者的宝贵样本进行了验证，威尔逊病是具有混合构音障碍表型的理想疾病模型。

研究人员证明了他们的模型在预测构音障碍严重程度方面的卓越性能。他们的系统方法框架为人工智能驱动的神经系统疾病智能诊断、康复和家庭支持提供了宝贵的见解。