[发明专利]一种咳嗽自动识别方法及装置无效

专利信息
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
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 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。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华南理工大学,未经华南理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201010217590.5/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top