Le traitement du signal vocal est crucial pour comprendre l'identité du locuteur et détecter certaines maladies neurologiques telles que la maladie d'Alzheimer, la dépression et la maladie de Parkinson. Ce livre met en lumière des méthodes novatrices basées sur le traitement du signal vocal pour distinguer les personnes atteintes de la maladie de Parkinson des personnes en bonne santé.

Un diagnostic précis est essentiel dans le domaine médical, car il représente une étape cruciale vers la guérison. Pour atteindre cette précision, le livre s'appuie sur la compréhension des propriétés du signal vocal, l'extraction de ses caractéristiques et leur analyse à partir de multiples échantillons de voix.

Un vecteur de caractéristiques est ensuite testé par un classificateur supervisé, en sélectionnant les fonctionnalités les plus significatives pour améliorer le système de diagnostic de la maladie de Parkinson. Les résultats montrent que cette méthode est efficace pour améliorer la qualité du diagnostic chez les patients atteints de cette maladieMots clés : maladie de Parkinson, traitement du signal vocal, traitement de la voix, méthodes enveloppantes, Machine learning.

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