1. 背景介绍
1.1 呼吸道疾病的现状与挑战
呼吸道疾病是全球范围内最常见的疾病之一，每年造成大量死亡和经济损失。常见的呼吸道疾病包括哮喘、慢性阻塞性肺疾病 (COPD)、肺炎、肺癌等。传统的呼吸道疾病诊断方法主要依赖于医生的经验和一些昂贵的医疗设备，例如胸部 X 射线、CT 扫描等。这些方法存在一些局限性：
- 主观性强: 医生的经验和判断会影响诊断结果。
- 成本高: 昂贵的医疗设备和检查费用限制了医疗资源的普及。
- 耗时长: 传统的诊断方法需要较长的等待时间才能获得结果。
1.2 语音信号在疾病诊断中的潜力
近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音信号作为一种非侵入性、低成本的生物信号，在疾病诊断领域展现出巨大的潜力。语音信号包含丰富的生理和病理信息，可以反映呼吸系统的健康状况。
1.3 基于语音信号的呼吸道疾病诊断模型的优势
相比于传统的诊断方法，基于语音信号的呼吸道疾病诊断模型具有以下优势：
- 非侵入性: 语音信号采集过程简单、方便，无需进行侵入性操作。
- 低成本: 语音信号采集设备成