基于SNN的脑卒中后构音障碍病理语音识别方法及装置

本发明公开了一种基于SNN的脑卒中后构音障碍病理语音识别方法及装置，用于解决现有的基于深度学习算法的构音障碍病理语音识别方法导致模型运算过程的功耗过大的技术问题。方法包括获取待检测病人的多个初始音频数据，并对各初始音频数据分别进行预处理，输出各初始音频数据对应的梅尔倒频谱系数特征；将各梅尔倒频谱系数特征输入至融合用词注意力和通道注意力的脉冲神经网络进行识别，输出多个音节类别患病概率；根据多个音节类别患病概率，生成待检测病人对应的脑卒中后构音障碍病理语音识别结果。