本文關(guān)鍵詞：面向鼾聲識(shí)別的麥克風(fēng)陣列干擾抑制方法研究　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：阻塞性睡眠呼吸暫停/低通氣綜合征(obstructive sleep apnea/hypopnea syndrome,OSAHS)是一種睡眠呼吸疾病,全球范圍內(nèi)成年男性患病率為3%～7%,成年女性患病率為2%～5%。利用鼾聲來(lái)揭示OSAHS患者的病理特征這一科研課題已有十幾年的歷史,但基于聲學(xué)分析方法確定鼾聲來(lái)源(軟腭、會(huì)厭、舌根等振動(dòng)部位)的研究較少。藥物誘導(dǎo)睡眠內(nèi)窺鏡檢查使得醫(yī)務(wù)人員可以記錄病人的鼾聲來(lái)源,然而手術(shù)室環(huán)境下鼾聲的錄制不可避免地受到環(huán)境噪聲的干擾。針對(duì)上述問(wèn)題,本文依托國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(61271410):"基于聲學(xué)分析的鼾癥人群鼾聲來(lái)源及上氣道阻塞部位識(shí)別",詳細(xì)介紹了由廣義旁瓣對(duì)消器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的鼾聲信號(hào)處理系統(tǒng)。采用廣義旁瓣對(duì)消結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)鼾聲增強(qiáng)算法抑制手術(shù)室內(nèi)各種環(huán)境噪聲,旨在通過(guò)更為純凈的鼾聲信號(hào)提高后續(xù)識(shí)別性能。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種深度學(xué)習(xí)方法使得我們可以不再依賴于已知經(jīng)驗(yàn),僅通過(guò)大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)模型就可以完成特征表示和分類器的聯(lián)合學(xué)習(xí)。最終,對(duì)系統(tǒng)的性能評(píng)估顯示最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)5類不同鼾聲來(lái)源數(shù)據(jù)的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)89%,且各類別識(shí)別準(zhǔn)確率相近,對(duì)實(shí)測(cè)陣列數(shù)據(jù)和降噪處理后數(shù)據(jù)的識(shí)別準(zhǔn)確率也僅相差6%,表明降噪過(guò)程保留了有益于分類的鼾聲信號(hào)特征。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1324656