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基于CQT和STFT深度语谱特征鼾声分类方法及系统

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本发明涉及医疗器械、鼾声分类，为实现鼾声自动识别。为此，本发明采取的技术方案是，基于CQT和STFT深度语谱特征鼾声分类方法，通过对鼾声音频信号进行常数Q变换与短时傅里叶变换，将变换后生成的语谱图作为预训练深度卷积神经网络的输入，提取其输出作为特征向量，使用支持向量机SVM训练分类模型，最后利用训练好的分类模型实现鼾声自动识别。本发明主要应用于鼾声分类医疗器械的设计制造场合。

著录项

公开/公告号CN111789577A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-20

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;
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申请/专利号CN202010680300.4
发明设计人魏潇;魏建国;赵来平;
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申请日2020-07-15
分类号A61B5/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G10L25/03(20130101);G10L25/30(20130101);G10L25/66(20130101);
代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;
代理人刘国威
地址 300072 天津市南开区卫津路92号
入库时间 2023-06-19 07:57:16

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2023-09-19

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发明专利权授予

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