本文關(guān)鍵詞：基于MFCC特征和隱馬爾可夫模型的咳嗽信號自動識別

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【摘要】：為了提高咳嗽信號自動識別效果,提出一種梅爾頻率倒譜系數(shù)特征和隱馬爾可夫模型相融合的咳嗽信號自動識別方法.提取咳嗽信號的梅爾頻率倒譜系數(shù)特征,通過獨(dú)立主成分分析對特征進(jìn)行降維,然后采用隱馬爾可夫模型建立咳嗽信號自動分類器,實(shí)現(xiàn)咳嗽信號的自動識別.在Matlab 2012平臺上進(jìn)行了咳嗽信號自動識別測試,結(jié)果表明,該方法在提高咳嗽信號自動識別率的同時,大幅度減少了咳嗽信號的平均識別時間.
【作者單位】： 河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息工程系;
【基金】：河南省科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(142102210557)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 咳嗽是一種常見的呼吸系統(tǒng)疾病,咳嗽信號的識別結(jié)果可以幫助醫(yī)生對呼吸系統(tǒng)疾病進(jìn)行準(zhǔn)確診斷[1-2].咳嗽信號識別主要通過計(jì)算機(jī)和信號處理技術(shù)進(jìn)行自動識別,把咳嗽自動識別看做一種分類問題,因此對咳嗽特征的提取和選取十分重要.目前咳嗽特征主要有線性預(yù)測系數(shù)和梅爾頻率倒譜

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1251578