本文關(guān)鍵詞：基于高頻子帶特征的咳嗽檢測(cè)方法

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【摘要】：咳嗽是呼吸道疾病中一種常見(jiàn)的癥狀,基于模式識(shí)別算法可以對(duì)語(yǔ)音信號(hào)中咳嗽對(duì)象的頻度和強(qiáng)度進(jìn)行客觀化分析,進(jìn)而幫助臨床咳嗽的診斷及病程跟蹤.在臨床錄制的連續(xù)語(yǔ)音信號(hào)中檢測(cè)出咳嗽對(duì)象是咳嗽診斷及分析的基礎(chǔ).本文將咳嗽檢測(cè)視為模式識(shí)別中的二分類問(wèn)題,借助于分類器將咳嗽對(duì)象從背景信號(hào)中分離.在深入研究咳嗽頻譜分布的基礎(chǔ)上,提出一種新的基于高頻子帶的特征提取方法(High-frequency subband features method),在提取咳嗽信號(hào)特征之前,使用高頻濾波器獲取高頻部分信號(hào).在合成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的過(guò)程中使用了不同的噪聲類型和信噪比來(lái)組成不同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境,并且在每種實(shí)驗(yàn)環(huán)境下對(duì)幾種特征提取方法進(jìn)行了評(píng)價(jià)與分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于常見(jiàn)的語(yǔ)音信號(hào)特征,結(jié)合基于高頻子帶特征的咳嗽檢測(cè)方法在檢測(cè)正確率等性能指標(biāo)上有顯著地提升.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)控制科學(xué)與工程系;同濟(jì)大學(xué)附屬同濟(jì)醫(yī)院呼吸內(nèi)科;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61273305,81274007) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金
【分類號(hào)】：TN912.34;R56
【正文快照】： 咳嗽是呼吸道疾病中一種常見(jiàn)的癥狀,經(jīng)常影響患者尤其是慢性咳嗽患者的日常工作與生活.臨床中,醫(yī)生在確定治療手段前需要先詢問(wèn)了解患者的病情,或者在治療的過(guò)程中需要了解患者的恢復(fù)情況.咳嗽的嚴(yán)重度以及治療后的變化情況通常是由患者描述的.不同患者的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)不同,描述結(jié)

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本文編號(hào)：1176055