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影响人类发音的疾病类型种类和数据集

news 2025/8/4 8:09:07

有哪些疾病会影响发音，我想要搜集关于疾病的音频数据集，因此我想要首先让你告诉我影响发音的疾病种类，然后告诉我每种疾病音频数据集都有哪些
影响人类发音的疾病较多，涵盖神经系统、肌肉运动、听力、心理及结构性问题等多个方面。下面我会分为两部分回答你：

一、会影响人类发音的疾病类型

1. 神经系统疾病（Neurological Disorders）

这些疾病影响大脑、神经和肌肉控制，可能导致言语运动功能障碍：

帕金森病（Parkinson’s Disease）
肌萎缩侧索硬化症（ALS / Lou Gehrig’s disease）
脑卒中（中风 Stroke）
脑瘫（Cerebral Palsy）
多发性硬化症（Multiple Sclerosis, MS）
亨廷顿舞蹈病（Huntington’s Disease）

2. 语音器官及结构问题（Structural or Mechanical Issues）

喉癌、声带瘤、声带麻痹等喉部疾病
腭裂（Cleft Palate）
鼻咽部疾病（如鼻咽癌、鼻塞）

3. 精神和心理障碍（Psychiatric / Psychological Disorders）

抑郁症（Depression）
精神分裂症（Schizophrenia）
焦虑症（Anxiety）
孤独症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder）

4. 语言障碍及发展性疾病

言语失用症（Apraxia of Speech）
构音障碍（Dysarthria）
语言发育迟缓（Language Delay in Children）
发声困难症（Voice Disorders）

5. 听力障碍（Hearing Impairment）

听力损失会影响发音的准确性和语调控制。

二、每类疾病常见的音频数据集（按疾病分类整理）

✅ 1. 帕金森病（Parkinson’s Disease）

PC-GITA（西语）
UCI Parkinson Speech Dataset
Parkinson’s Disease Classification Dataset (Kaggle)
NeuroSpeech（用于检测神经退行性疾病的语音数据）

✅ 2. ALS（肌萎缩侧索硬化症）

ALS-TDI Speech Study Dataset（英语音频，需申请）
TORGO Dataset（失语/构音障碍者和健康对照者，适用于ALS）

✅ 3. 抑郁症（Depression）

DAIC-WOZ（AVEC2016 数据集，含语音和文本）
AVEC Challenges 数据集（不同年份针对抑郁症、情绪识别的语音视频数据）
Distress Analysis Interview Corpus (DAIC)

✅ 4. 自闭症（Autism Spectrum Disorder, ASD）

CUBAS Corpus（西班牙语，需通过作者获取）
少量开源数据集以亲子对话或教室互动为主，数据受限，通常使用视频+音频。

✅ 5. 精神分裂症

COSWARA（新冠相关语音数据中部分记录了精神状态）
有少量临床数据使用内部收集语料，公开数据集稀缺。

✅ 6. 构音障碍 / 言语障碍

TORGO Dataset（构音障碍）
UASpeech（重度语言障碍者音频，需申请）

✅ 7. 儿童发音障碍 / 发育性问题

CMU Kids Corpus（普通儿童语音）
Childes TalkBank（包括语言发育迟缓儿童的语音）

✅ 8. 听力障碍者发音语料

LUCID Corpus 中包含有轻度听力障碍者发音样本
多数听障语音数据为闭源或教学目的采集，难以自由使用

✅ 三、建议与下一步

如何选择数据集进行研究：

如果你聚焦单一疾病识别，可以选：
- 帕金森病 ➝ PC-GITA / NeuroSpeech
- 抑郁症 ➝ DAIC / AVEC
- ALS ➝ TORGO / ALS-TDI
如果你关注跨疾病比较或多任务检测：
- 可以同时引入多个病种数据集，统一音频特征处理流程。

数据集多以如下特征存储：

原始语音 .wav
提取的语音特征如 MFCC、Pitch、Formant 等
常配合元数据：疾病标签、评分、访谈文本等

如你希望，我可以：

帮你制定一个搜集这些数据集的爬取/申请流程；
帮你列出每个数据集的样本量、格式、是否需申请等细节；
给你搭建一个初始的音频预处理 pipeline。

是否需要？你可继续告诉我你的方向。

影响发音的疾病种类繁多，主要涉及喉部/声带结构异常、神经系统功能障碍、先天性结构缺陷、听力或言语功能障碍等。以下按疾病类别分类，并列举对应的音频数据集（部分数据集需学术申请或公开获取）：

一、喉部及声带疾病（直接影响发声器官）

此类疾病通过损伤声带振动、喉部肌肉控制或气道结构，导致发音嘶哑、音调异常、音量减弱等。

常见疾病：

喉癌、声带息肉、声带结节、声带麻痹、慢性喉炎等。

对应的音频数据集：

MEEI Voice Database（麻省眼耳医院语音数据库）
- 来源：美国麻省眼耳医院（Massachusetts Eye and Ear Infirmary）
- 内容：包含正常人和多种喉部疾病（喉癌、声带息肉、声带麻痹等）患者的语音样本，涵盖持续元音（如/a/）、朗读文本、自发 speech 等，同时附带临床诊断信息（如喉镜图像、病理报告）。
- 获取：需通过学术合作申请（https://mee.edu/）。
KayPENTAX Disordered Voice Database
- 来源：KayPENTAX公司（语音诊断设备制造商）
- 内容：包含正常语音和异常语音（如声带结节、声带水肿导致的发音障碍），样本类型包括元音、单词、句子，附带声学分析参数（如基频、抖动、 shimmer 等）。
- 获取：部分公开样本可通过其官方工具包获取，完整数据集需商业授权。
AVIC（Audio-Visual Integrative Corpus）
- 来源：多机构联合收集（如斯坦福大学、加州大学）
- 内容：包含喉部疾病患者的音频+视频（唇部/喉部运动）数据，用于研究发音时的视听协同异常。

二、神经系统疾病（影响发音肌肉控制）

神经系统通过调控呼吸、声带振动、口腔运动（舌、唇）实现发音，疾病会导致肌肉僵硬、协调障碍，表现为发音含糊、节奏异常等。

常见疾病：

帕金森病、肌萎缩侧索硬化症（ALS）、中风（脑卒中）、多发性硬化症等。

对应的音频数据集：

1. 帕金森病

PTDB-TUG（Parkinson’s Disease Telephone Database）
- 来源：德国格拉茨技术大学
- 内容：包含31名帕金森病患者和22名健康人的电话语音（非面对面录制，更贴近日常场景），样本为朗读句子和自发 speech，用于研究帕金森病的语音退化特征（如语速减慢、音调单一）。
- 获取：公开下载（https://www.tdd.ei.tum.de/en/software-databases/ptdb-tug/）。
UCI Parkinson’s Disease Dataset
- 来源：加州大学欧文分校机器学习仓库
- 内容：包含42名患者（31例帕金森病+11例健康对照）的语音特征数据，原始音频可提取自附带的录音文件，用于分析发音时的震颤（如元音/a/的基频波动）。
- 获取：公开下载（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Parkinson%27s+Disease）。
PC-GITA Dataset
- 来源：意大利帕多瓦大学
- 内容：包含帕金森病患者的语音样本（朗读、计数、元音延长），同步记录运动症状评分，用于关联发音障碍与疾病进展。

2. 肌萎缩侧索硬化症（ALS）

ALS Speech Corpus（约翰·霍普金斯大学）
- 内容：包含ALS患者不同病程阶段的语音样本（从早期到晚期），涵盖朗读、对话、单词列表，用于追踪发音能力退化（如构音障碍加重）。
- 获取：需学术申请（通过约翰·霍普金斯大学语音实验室）。
NIH ALS Voice Dataset
- 来源：美国国立卫生研究院（NIH）
- 内容：包含ALS患者的语音+临床数据（如ALSFRS-R评分），样本类型包括持续元音、句子朗读，用于研究语音特征与肌肉无力的关联。

3. 中风（脑卒中）

AphasiaBank
- 来源：美国匹兹堡大学等机构联合维护
- 内容：包含中风后失语症患者的语音样本（部分伴随发音障碍），涵盖对话、图片描述、句子重复，用于研究语言和发音的协同障碍。
- 获取：学术申请（https://aphasia.talkbank.org/）。
Toronto Stroke Speech Dataset
- 内容：包含中风患者的语音数据（如元音发音、单词朗读），重点记录构音障碍（如唇舌运动不协调导致的发音错误）。

三、先天性结构异常（影响共鸣或气道结构）

因先天结构缺陷（如口腔、鼻腔与喉部的连接异常）导致发音共鸣异常（如鼻音过重）或构音错误。

常见疾病：

腭裂、唇裂、腭咽闭合不全等。

对应的音频数据集：

CLEFT Speech Database（爱丁堡大学）
- 内容：包含腭裂患者术前/术后的语音样本，涵盖单词、句子、持续元音，重点记录鼻音化（如/m/、/n/发音异常）和构音错误。
- 获取：需通过爱丁堡大学语音实验室申请。
Craniofacial Anomaly Speech Corpus（美国国家颅面研究所）
- 内容：包含唇裂、腭裂患者的语音数据，同步记录解剖结构影像（如CT），用于研究结构异常与发音的关联。

四、听力障碍相关发音问题

听力损失（尤其是先天性耳聋）会导致语音模仿和反馈异常，表现为发音不准、音调/节奏异常。

对应的音频数据集：

Deaf Speech Database（加劳德特大学）
- 内容：包含聋人或重听者的语音样本（从儿童到成人），涵盖朗读、自发 speech，记录典型发音错误（如辅音遗漏、元音延长）。
- 获取：学术合作申请。
Hearing-Impaired Speech Corpus（欧盟COST Action）
- 内容：包含不同听力损失程度的语音数据，对比正常听力者，用于研究听力补偿对发音的影响。

五、言语流畅性障碍（口吃）

因神经-语言协调异常导致发音节奏中断（如重复、延长、阻塞）。

对应的音频数据集：

UCI Stuttering Dataset
- 来源：加州大学欧文分校
- 内容：包含口吃患者的语音样本，标注了口吃类型（如音节重复、单词阻塞），用于口吃检测和分类研究。
- 获取：公开下载（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Stuttering+Dataset）。
Fluency Bank
- 来源：多机构联合维护（如西北大学）
- 内容：包含口吃及其他流畅性障碍的语音数据，附带转录和口吃标记，用于临床研究。

注意事项：

部分数据集需学术邮箱申请（如MEEI、AphasiaBank），商业用途可能需授权；
数据集可能包含隐私信息，使用需遵守伦理规范（如去标识化处理）；
若需特定语言的样本（如中文），可关注国内机构数据集（如清华大学病理语音库、中科院声学所语音数据库）。

如果需要某类数据集的具体获取链接或申请流程，可以进一步补充说明！

你的思路非常清晰，按疾病逐个收集语音数据集、每类至少2个数据集，最终收集几十个，是一个非常合理而扎实的研究起点。
这个策略特别适合后续进行对比实验或多任务建模。

✅ 一、关于你的方法：合理性评估

你说的这一步步逻辑完全成立：

步骤	操作	是否合理	建议
1	选择疾病（如帕金森）	✅	可以优先选10个主流影响发音的疾病
2	在 Google Scholar 上搜索关键词	✅	建议关键词组合灵活变化（见下）
3	阅读若干文章寻找数据集	✅	阅读量控制在5~10篇即可
4	每类疾病找 2 个以上数据集	✅✅	多样性好，有助于模型泛化
5	共收集 30~40 个数据集	✅✅	这是一个很有研究深度的数据仓库规模

✅ 二、提高检索效率的方法

✅ 1. Google Scholar 是主力，但不是唯一工具

你担心得对：某些出版社会“锁”在自己的平台内，Scholar 不一定都能收录。

工具	说明	关键词建议
🔍 Google Scholar	综合性最好	`"Parkinson's disease" AND "speech dataset"` `"ALS" AND "voice recordings"`
📚 Semantic Scholar（推荐）	免费，AI 辅助搜索，很多小众数据集可找到	可用英文短语加“dataset”限定
📘 Papers With Code	明确标注公开数据集和代码，自动聚合	搜索疾病关键词 + “speech”
🔬 PubMed（偏医学）	若偏重医学背景的数据集	通常只提供实验描述，不直接附数据
📤 Zenodo / Hugging Face Datasets	真正开放下载、研究者上传	可以直接搜病名或疾病缩写
🎓 大学实验室官网 / GitHub	作者主页 often 提供数据	文章里作者的 GitHub 链接别忽略
📊 Kaggle / UCI / PhysioNet	有不少健康类语音数据	不限于学术文章，可找竞赛数据

✅ 三、检索关键词建议（给你节省时间）

疾病	可用关键词组合
帕金森	`"Parkinson’s disease" AND ("speech dataset" OR "voice corpus")`
ALS	`"ALS" OR "amyotrophic lateral sclerosis" AND "speech data"`
抑郁症	`"Depression" AND "speech corpus"` / `"AVEC" AND "depression"`
构音障碍	`"Dysarthria" AND ("dataset" OR "speech samples")`
自闭症	`"Autism" AND "speech recordings"`
精神分裂	`"Schizophrenia" AND "voice features"`
失语症	`"Aphasia" AND "speech dataset"`

✅ 四、每种疾病查找数据集的效率策略

优先用 PapersWithCode + Semantic Scholar 查有代码的数据集
再查 Scholar 找文章，关注是否提到“dataset available upon request”
作者主页和 GitHub 一定点进去找链接
必要时发邮件给作者索要数据集（可模板）
将每个数据集建立 Excel 表格进行管理：
- 疾病名
- 数据集名称
- 是否公开
- 下载链接
- 样本数量/格式
- 是否包含标签
- 文章引用

我可以为你生成一个 Excel 模板表格格式，是否需要？

✅ 五、下一步建议：你的研究怎么推进？

阶段	动作	说明
📌 阶段 1：调研准备	建立疾病-数据集清单（你已开始）	Excel 管理
📌 阶段 2：数据收集	一周目标：每天查 1 个疾病的语音数据	搜索 + 阅读文章
📌 阶段 3：筛选数据	筛掉缺标签/样本少/噪声大	保留优质公开数据集
📌 阶段 4：统一预处理	写一个对各数据集提取 MFCC/Pitch 的脚本	保证特征一致性
📌 阶段 5：建立基准模型	比如 CNN-LSTM / Transformer 等	检测疾病 or 多任务识别
📌 阶段 6：撰写研究论文	对比不同疾病语音数据建模方法	可用于会议发表