Паркинсон ауруы - бұл жүйке жүйесіне әсер ететін және адамдардың маңызды функцияларын бұзатын жиі байқалатын неврологиялық ауру. Бұл зерттеудің негізгі мақсаты конволюционды нейрондық желілерді (CNN) енгізу арқылы дауыстық жазбалардан спектрограммалық кескіндерді пайдалану арқылы Паркинсон ауруының болуын анықтау болып табылады. Біз зерттеуімізді Аргентинадан алынған деректер жиынтығы арқылы жүргіздік. Біздің зерттеуіміз дыбысты алдын ала өңдеудің әртүрлі операцияларын орындау арқылы айтарлықтай үлес қосты. Біз дыбыс үлгілерін бірдей ұзақтықтағы бірнеше сегменттерге (2 секунд) бөлеміз, содан кейін деректер жинағын ұлғайту үшін дыбысты кеңейту әдістерін енгіземіз. Соңында, біз модельімізді үйрету үшін осы аудио үлгілерді спектрограмма кескіндеріне айналдырдық. Әрі қарай талдау үшін (k=10) белгілеген K-есептік кросс-валидация әдісі қолданылды. Модель оқытудың 150 дәуірінен өтті, нәтижесінде жаттығудың орташа дәлдігі 99,3% және орташа тестілеу дәлдігі 97,9% болды. Ұсынылған модельдің тиімділігі бес заманауи үлгімен (AlexNet, VGG16, Inception V3, ResNet50, SqueezeNet) және бір деректер жиынына қолданылған жергілікті екілік үлгі дескрипторларымен салыстырылады. Нәтижесінде ұсынылған модельдің артықшылығы анықталды.