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基于经验模态分解分析和隐马尔可夫模型识别的咳嗽音检测
被引量：
5
1
作者
胡维平
赖克方
+4 位作者
杜明辉
陈如冲
钟思军
陈荣昌
钟南山
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期277-281,共5页
咳嗽是众多呼吸道疾病中常见的重要病症之一,其强度和发生频率提供了极其重要的临床信息。为利用这些信息,必须把咳嗽音从其他声音例如语音、清喉音、清鼻音等中分辨出来。我们提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,E...
咳嗽是众多呼吸道疾病中常见的重要病症之一,其强度和发生频率提供了极其重要的临床信息。为利用这些信息,必须把咳嗽音从其他声音例如语音、清喉音、清鼻音等中分辨出来。我们提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析的咳嗽音检测方法。该方法通过应用EMD的自适应滤波器组特性,提取信号的频域能量分布以统计分析咳嗽音及语音等特征,进而找到优化特征提取的方法,并利用隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)进行咳嗽音的检测。临床数据的实验表明,该优化方法能有效提高咳嗽音检测的正确率。
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关键词
咳嗽音检测
经验模态分解
隐马尔可夫模型
原文传递
题名
基于经验模态分解分析和隐马尔可夫模型识别的咳嗽音检测
被引量：
5
1
作者
胡维平
赖克方
杜明辉
陈如冲
钟思军
陈荣昌
钟南山
机构
华南理工大学电子与信息学院
呼吸疾病国家重点实验室(广州医学院)
广西师范大学物理与电子工程学院
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期277-281,共5页
基金
广东省自然科学基金资助项目(05006593)
广州市科技攻关重点资助项目(2004E3-E0541)
文摘
咳嗽是众多呼吸道疾病中常见的重要病症之一,其强度和发生频率提供了极其重要的临床信息。为利用这些信息,必须把咳嗽音从其他声音例如语音、清喉音、清鼻音等中分辨出来。我们提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析的咳嗽音检测方法。该方法通过应用EMD的自适应滤波器组特性,提取信号的频域能量分布以统计分析咳嗽音及语音等特征,进而找到优化特征提取的方法,并利用隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)进行咳嗽音的检测。临床数据的实验表明,该优化方法能有效提高咳嗽音检测的正确率。
关键词
咳嗽音检测
经验模态分解
隐马尔可夫模型
Keywords
cough
sound
detection
empirical
model
decomposition
（
emd
）
hidden
markov
model
（
hmm
）
分类号
R56 [医药卫生—呼吸系统]
R318 [医药卫生—内科学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于经验模态分解分析和隐马尔可夫模型识别的咳嗽音检测
胡维平
赖克方
杜明辉
陈如冲
钟思军
陈荣昌
钟南山
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
原文传递
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