基于NMF和短时能量特征提取的咳嗽识别研究

李越; 徐文龙

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目的:为了进一步改善咳嗽自动识别的性能,提高呼吸系统疾病诊断的有效性和及时性。方法:基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization, NMF)和短时能量(short term energy, STE)特征融合的方法,使用非线性支持向量机作为分类框架,对咳嗽声的自动识别技术进行分析研究。首先对疾病咳嗽音片段进行预处理;然后采用非负矩阵分解的方法,实现原始矩阵的降维处理,并与短时能量特征进行组合;最后将特征参数输入SVM模型进行咳嗽识别。结果:在小样本数据集情况下进行训练,咳嗽识别准确度最高达到93.75%。结论:实验结果表明:与传统咳嗽识别技术相比,本文方法能够有效提取区分度较大的数据特征,提高咳嗽识别的各项性能,减少存储空间。

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来源
《中国计量大学学报》 |2022年第2期|235-241|共7页
作者
李越; 徐文龙;
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作者单位

中国计量大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
咳嗽识别; 非负矩阵分解; 短时能量; 特征提取;

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