摘要
本申请公开了一种多维度声音分析的甲状腺癌术后护理方法,属于医疗护理技术领域。包括以下步骤:步骤1,构建涵盖音高稳定性、音量动态范围、音色变化、语调情感强度和共振腔协调性的复合特征向量;步骤2,实现个体化声音建模及动态基准追踪,以精准刻画术后声音变化;步骤3,构建能够精准捕捉个体声音微妙变化的自适应学习模型;步骤4,建立智能预警机制,及时识别声带功能异常,提升术后康复监测的敏感性和特异性;步骤5,将声音特征分析与临床康复数据相结合,生成个性化康复建议,实现术后康复方案的智能优化;步骤6,构建多维度声音特征大数据平台,实现声音数据的安全存储与智能分析。
技术关键词
护理方法
声学特征
特征大数据
麦克风阵列
功能锻炼
区块链存储技术
动态
非线性相互作用
分布式计算平台
细粒度访问控制
语义关联网络
指标
预警机制
线性预测编码
时频分析方法
注意力机制
保护数据隐私
医疗护理技术
麦克风单元
系统为您推荐了相关专利信息
数据分析系统
梅尔频率倒谱系数
时域音频信号
PID控制算法
谐波特征
回归融合模型
识别方法
矩阵
分布式麦克风阵列
数据
语音机器人
深度学习模型
韵律特征
麦克风阵列
意图
动态监测方法
声学特征
玻璃加工过程
自动化图像处理
图像处理模块
语音通信系统
信号预处理模块
语义特征提取
信号采集模块
高层语义信息