[发明专利]肠鸣音的识别方法、装置、存储介质及计算机设备

说明书

本公开提出一种肠鸣音的识别方法、装置、存储介质及计算机设备，该方法包括获取待识别的肠鸣音信号，对待识别的肠鸣音信号进行特征提取，得到时域特征、频域特征以及倒谱域特征；将时域特征、频域特征及倒谱域特征分别输入到训练好的第一深度网络模型、第二深度网络模型及第三深度网络模型，得到对应的第一识别结果、第二识别结果及第三识别结果；根据第一识别结果、第二识别结果及第三识别结果，确定目标识别结果。通过本公开能够有效提升肠鸣音识别的准确性，提升肠鸣音识别效果，使得肠鸣音识别结果具有较好的可参考性。

技术领域

本公开涉及计算机设备技术领域，尤其涉及一种肠鸣音的识别方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术

肠鸣音是一种能够反映人体肠道状况的生物信号，对于肠鸣音的识别能够对肠道疾病的诊断以及术后恢复提供参考和帮助。然而，由于肠鸣音信号噪声大、信号弱、随机性强以及个体差异较大等特点，肠鸣音的识别工作是一项较为困难的工作。

相关技术中，通常采用时频分析、模板匹配法和深度网络法等识别肠鸣音。

这些方式下，受限于肠鸣音的特点，识别准确率并不高，从而不具有较好的可参考性。

发明内容

本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本公开的目的在于提出一种肠鸣音的识别方法、装置、存储介质及计算机设备，能够有效提升肠鸣音识别的准确性，提升肠鸣音识别效果，使得肠鸣音识别结果具有较好的可参考性。

为达到上述目的，本公开第一方面实施例提出的肠鸣音的识别方法，包括：获取待识别的肠鸣音信号，对所述待识别的肠鸣音信号进行特征提取，得到时域特征、频域特征以及倒谱域特征；将所述时域特征、所述频域特征及所述倒谱域特征分别输入到训练好的第一深度网络模型、第二深度网络模型及第三深度网络模型，得到对应的第一识别结果、第二识别结果及第三识别结果；根据所述第一识别结果、所述第二识别结果及所述第三识别结果，确定目标识别结果。

本公开第一方面实施例提出的肠鸣音的识别方法，通过获取待识别的肠鸣音信号，对待识别的肠鸣音信号进行特征提取，得到时域特征、频域特征以及倒谱域特征，并将时域特征、频域特征及倒谱域特征分别输入到训练好的第一深度网络模型、第二深度网络模型及第三深度网络模型，得到对应的第一识别结果、第二识别结果及第三识别结果，以及根据第一识别结果、第二识别结果及第三识别结果，确定目标识别结果，能够有效提升肠鸣音识别的准确性，提升肠鸣音识别效果，使得肠鸣音识别结果具有较好的可参考性。

为达到上述目的，本公开第二方面实施例提出的肠鸣音的识别装置，包括：提取模块，用于获取待识别的肠鸣音信号，对所述待识别的肠鸣音信号进行特征提取，得到时域特征、频域特征以及倒谱域特征；识别模块，用于将所述时域特征、所述频域特征及所述倒谱域特征分别输入到训练好的第一深度网络模型、第二深度网络模型及第三深度网络模型，得到对应的第一识别结果、第二识别结果及第三识别结果；确定模块，用于根据所述第一识别结果、所述第二识别结果及所述第三识别结果，确定目标识别结果。

本公开第二方面实施例提出的肠鸣音的识别装置，通过获取待识别的肠鸣音信号，对待识别的肠鸣音信号进行特征提取，得到时域特征、频域特征以及倒谱域特征，并将时域特征、频域特征及倒谱域特征分别输入到训练好的第一深度网络模型、第二深度网络模型及第三深度网络模型，得到对应的第一识别结果、第二识别结果及第三识别结果，以及根据第一识别结果、第二识别结果及第三识别结果，确定目标识别结果，能够有效提升肠鸣音识别的准确性，提升肠鸣音识别效果，使得肠鸣音识别结果具有较好的可参考性。

本公开第三方面实施例提出的非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由计算机设备的处理器被执行时，使得计算机设备能够执行本公开第一方面实施例提出的肠鸣音的识别方法。