本文關(guān)鍵詞：鼾聲信號(hào)檢測(cè)與分析算法研究

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【摘要】：打鼾是一種十分普遍的現(xiàn)象,大約有20%～40%的人群患有打鼾癥狀。打鼾不僅困擾患者、影響同伴,還會(huì)對(duì)患者健康造成威脅。阻塞性睡眠呼吸暫停綜合癥就是一種伴有打鼾的呼吸疾病,它會(huì)導(dǎo)致患者白天的嗜睡和疲勞,也是心血管疾病的一個(gè)誘因。目前診斷和評(píng)估打鼾的主要技術(shù)手段是多導(dǎo)睡眠圖,但是它需要患者整夜待在睡眠實(shí)驗(yàn)室中并連接大量的生理電極。由于具有非侵入式、廉價(jià)易用的特點(diǎn),鼾聲信號(hào)的聲學(xué)分析方法已引起廣泛關(guān)注和研究,并表現(xiàn)出極大的潛力。患者整夜鼾聲音頻記錄持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng),而且會(huì)伴有其他非鼾聲信號(hào),因此有必要進(jìn)行快速準(zhǔn)確的鼾聲信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)。對(duì)鼾聲信號(hào)的分析研究,也可為臨床實(shí)踐提供相關(guān)依據(jù)。本文提出一種自適應(yīng)的無(wú)監(jiān)督的鼾聲信號(hào)檢測(cè)算法。算法分為聲音事件的端點(diǎn)檢測(cè)和將聲音事件區(qū)分為鼾聲非鼾聲兩個(gè)步驟。縱向盒算法是一種快速變點(diǎn)檢測(cè)算法,本文對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),提出自適應(yīng)縱向盒算法以進(jìn)行鼾聲音頻記錄中聲音事件的端點(diǎn)檢測(cè)。然后提取聲音事件的Mel頻率倒譜系數(shù)特征,并進(jìn)行K-調(diào)和均值聚類,將聲音事件中的鼾聲檢測(cè)出來(lái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種新的鼾聲信號(hào)檢測(cè)算法具有優(yōu)良的性能。本文提出一種基于聲學(xué)特征的整夜鼾聲分布情況的分析算法。本文用共振峰特征描述打鼾時(shí)的聲道特性,借以研究鼾聲在整夜中的分布變化情況。首先檢測(cè)出整夜鼾聲音頻記錄中的鼾聲事件,然后將所有的鼾聲事件表征為共振峰集,最后依據(jù)共振峰特征對(duì)鼾聲事件進(jìn)行K-中心點(diǎn)聚類,并對(duì)K-中心點(diǎn)算法做了一定的改進(jìn)以優(yōu)化聚類效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果給出了患者睡眠時(shí)的打鼾分布情況,整夜鼾聲大致可以分為三個(gè)類別。
【關(guān)鍵詞】：打鼾 阻塞性睡眠呼吸暫停 鼾聲檢測(cè) 鼾聲分析 無(wú)監(jiān)督聚類
【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】：2016
【分類號(hào)】：R766;TN912.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 符號(hào)表8-9
• 縮略語(yǔ)表9-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 鼾聲信號(hào)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 鼾聲信號(hào)分析的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排13-15
• 2 鼾聲信號(hào)處理相關(guān)理論15-22
• 2.1 語(yǔ)音的發(fā)音機(jī)理15-16
• 2.2 鼾聲的發(fā)音機(jī)理及物理特性16-17
• 2.3 鼾聲信號(hào)的處理過(guò)程17-21
• 2.3.1 鼾聲信號(hào)的檢測(cè)算法18-20
• 2.3.2 鼾聲信號(hào)的分析算法20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 3 聲音事件的端點(diǎn)檢測(cè)22-34
• 3.1 聲音事件的端點(diǎn)檢測(cè)算法22-26
• 3.1.1 傳統(tǒng)的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法22-25
• 3.1.2 基于V-Box的端點(diǎn)檢測(cè)算法25-26
• 3.2 基于AV-Box的端點(diǎn)檢測(cè)算法26-30
• 3.3 基于AV-Box的端點(diǎn)檢測(cè)算法的驗(yàn)證30-33
• 3.3.1 鼾聲信號(hào)的數(shù)據(jù)采集30
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證30-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 4 鼾聲事件的檢測(cè)34-45
• 4.1 Mel頻率倒譜系數(shù)特征34-37
• 4.2 鼾聲非鼾聲的分類算法37-41
• 4.3 算法驗(yàn)證與參數(shù)優(yōu)化41-44
• 4.3.1 算法驗(yàn)證41-43
• 4.3.2 參數(shù)優(yōu)化43-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 5 整夜鼾聲概況分析45-55
• 5.1 共振峰特征45-47
• 5.2 分層鼾聲生成算法47-51
• 5.3 鼾聲分層算法驗(yàn)證51-54
• 5.3.1 一致性驗(yàn)證51-53
• 5.3.2 差異性驗(yàn)證53-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 6 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 本文工作總結(jié)55
• 6.2 未來(lái)工作展望55-57
• 致謝57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 附錄62

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