实例介绍
【实例简介】
PD数据库由训练和测试文件组成。培训数据属于20名PWP（6名女性，14名男性）和20名健康人（10名女性，10名男性），他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。从所有主题，采取多种类型的录音（26个声音样本，包括持续元音，数字，单词和短句）。从每个语音样本中提取一组26个线性和时间 - 基于频率的特征。由该专家医师确定的每个患者的UPDRS（（统一帕金森氏病评分量表）分数也可用于该数据集）因此，该数据集也可用于回归。 在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后，根据所获得的结果，我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。在收集这个
【实例截图】
【核心代码】
Parkinson_Multiple_Sound_Recording_Data
├── parkinson_test_data_raw.rar
├── test_data.txt
└── train_data.txt
0 directories, 3 files
PD数据库由训练和测试文件组成。培训数据属于20名PWP（6名女性，14名男性）和20名健康人（10名女性，10名男性），他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。从所有主题，采取多种类型的录音（26个声音样本，包括持续元音，数字，单词和短句）。从每个语音样本中提取一组26个线性和时间 - 基于频率的特征。由该专家医师确定的每个患者的UPDRS（（统一帕金森氏病评分量表）分数也可用于该数据集）因此，该数据集也可用于回归。 在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后，根据所获得的结果，我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。在收集这个
【实例截图】
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Parkinson_Multiple_Sound_Recording_Data
├── parkinson_test_data_raw.rar
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