本研究提出了一种新颖的分词器LiPCoT，利用线性预测编码构建潜在空间，实现自监督学习。实验结果显示，LiPCoT在帕金森病分类任务中显著提高了分类精度，展示了自监督学习在小样本数据集上的潜力。