基于MFCC特征和隐马尔可夫模型的咳嗽信号自动识别

发布时间：2017-12-04 16:14

  本文关键词：基于MFCC特征和隐马尔可夫模型的咳嗽信号自动识别

  更多相关文章： 咳嗽信号 识别率 梅尔频率倒谱系数 隐马尔可夫模型

【摘要】：为了提高咳嗽信号自动识别效果,提出一种梅尔频率倒谱系数特征和隐马尔可夫模型相融合的咳嗽信号自动识别方法.提取咳嗽信号的梅尔频率倒谱系数特征,通过独立主成分分析对特征进行降维,然后采用隐马尔可夫模型建立咳嗽信号自动分类器,实现咳嗽信号的自动识别.在Matlab 2012平台上进行了咳嗽信号自动识别测试,结果表明,该方法在提高咳嗽信号自动识别率的同时,大幅度减少了咳嗽信号的平均识别时间.
【作者单位】： 河南工业职业技术学院电子信息工程系;
【基金】：河南省科技攻关计划项目(142102210557)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 咳嗽是一种常见的呼吸系统疾病,咳嗽信号的识别结果可以帮助医生对呼吸系统疾病进行准确诊断[1-2].咳嗽信号识别主要通过计算机和信号处理技术进行自动识别,把咳嗽自动识别看做一种分类问题,因此对咳嗽特征的提取和选取十分重要.目前咳嗽特征主要有线性预测系数和梅尔频率倒谱

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本文编号：1251578