基于注意力机制的阿尔茨海默病患者语音检测探讨

进行多分辨率分析，并结合自注意力机制提取特征，最后通过CA机制对不同特征进行有效融合。实验结果表明，在跨语言数据集上的分类准确率提高了12.6%，MMSE分数的预测误差显著降低。

为了克服现有方法中的局限，本文采用了不同尺度特征的融合方法，并结合多层次的注意力机制，使得模型在不同语言环境中的表现更加稳定。在实验过程中，采用的数据集不仅覆盖了英语、中文，还包括了跨语言数据，为模型的泛化能力提供了有力的支持。通过这些研究成果，本研究有效提升了基于语音的阿尔茨海默病检测技术，尤其在精度和适应性方面取得了显著进展。然而，仍有一些挑战需要进一步克服，例如语音信号中噪音的影响和跨语言检测的准确性等问题。 

参考文献（略）