[发明专利]一种咳嗽自动识别方法及装置无效
申请号: | 201010217590.5 | 申请日: | 2010-07-02 |
公开(公告)号: | CN101894551A | 公开(公告)日: | 2010-11-24 |
发明(设计)人: | 田联房;郑则广;莫鸿强;陈荣昌;钟南山 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G10L15/06 | 分类号: | G10L15/06;G10L15/14;G10L21/02;G11C7/10;A61B5/08 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 黄磊;李卫东 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明提供了一种咳嗽自动识别方法,包括步骤:(1)输入PCM格式的语音信号;(2)对PCM格式的语音信号进行端点检测,剔除非咳嗽信号,其余信号作为候选咳嗽信号;(3)对候选咳嗽信号按帧提取特征,将其转换为一39维的特征向量序列;(4)根据所提取的特征向量序列训练隐马尔可夫模型,对候选咳嗽信号进行识别,判断是否为咳嗽信号;(5)对一定时间段内的咳嗽信号进行统计。本发明还提供了实现上述方法的装置,包括声音输入装置、识别器、SD卡、显示装置以及一组按钮,所述声音输入装置、SD卡、显示装置、按钮均分别与识别器连接。本发明可实现咳嗽音的实时记录和自动识别,分析咳嗽频率和强度的动态变化特点。 | ||
搜索关键词: | 一种 咳嗽 自动识别 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种咳嗽自动识别方法,其特征在于,具体包括如下步骤:(1)声音输入装置测量声压变化,并通过编码器将测量结果转为PCM格式的语音信号,存入SD卡;(2)端点检测单元对所述步骤(1)中的PCM格式的语音信号进行端点检测,剔除非咳嗽信号,其余信号作为候选咳嗽信号;(3)特征提取单元对候选咳嗽信号按帧提取特征,将其转换为特征向量序列;(4)识别单元根据步骤(3)所提取的特征向量序列训练隐马尔可夫模型,对候选咳嗽信号进行识别,判断是否为咳嗽信号;(5)对一定时间段内所述步骤(4)咳嗽识别所得的咳嗽信号进行统计。
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