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基于自适应技术的语音识别系统在600例临床病理标本取材中的应用
被引量：
4
1
作者
段婷
徐欣康
+4 位作者
陈顺飞
张琪
陈万远
卢侠名
何向蕾
《中华病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1034-1038,共5页
目的探索建立基于自适应技术的语音识别系统并评估其在临床病理取材中的应用价值。方法收集浙江省人民医院2020年10月1日至12月31日间收到的组织标本600例,在病理取材工作中使用基于自适应技术构建的语音识别系统,记录并生成病理取材报...
目的探索建立基于自适应技术的语音识别系统并评估其在临床病理取材中的应用价值。方法收集浙江省人民医院2020年10月1日至12月31日间收到的组织标本600例,在病理取材工作中使用基于自适应技术构建的语音识别系统,记录并生成病理取材报告。结果基于自适应技术构建的语音识别系统显示较好的识别率,整体识别率(Acc)为77.87%,初步实现病理取材报告的快速录入和输出。结论语音识别系统可以降低人力成本,提高病理医师工作效率,提升医疗服务质量,对建设新型智慧医院具有重要的应用价值。
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关键词
人工智能
语言识别软件
教育技术
原文传递
语音识别技术在咳嗽声音自动识别中的应用
被引量：
2
2
作者
马璇
郑则广
+6 位作者
陈荣昌
田联房
莫鸿强
魏栋
李寅环
赖克方
钟南山
《中华生物医学工程杂志》
CAS
2010年第6期564-566,共3页
目的 利用双门限法、Mel频率倒普系数（MFCC）法及矢量量化（VQ）法的语音识别技术对咳嗽声音进行自动识别.方法 在安静环境下,对5例健康成年人和15例咳嗽患者的非咳嗽和咳嗽声音进行录音,分别随机分为训练样本和测试样本.训练样本用于...
目的 利用双门限法、Mel频率倒普系数（MFCC）法及矢量量化（VQ）法的语音识别技术对咳嗽声音进行自动识别.方法 在安静环境下,对5例健康成年人和15例咳嗽患者的非咳嗽和咳嗽声音进行录音,分别随机分为训练样本和测试样本.训练样本用于生成咳嗽识别软件的码本,并用该码本对测试样本进行自动识别分析.同时与人工识别的结果进行对比,计算敏感性、特异性,记录两种方法的识别时间.结果 用于码本生成的咳嗽声音和非咳嗽声音均为200次,测试样本的咳嗽和非咳嗽声音分别为375次和125次.人工识别和通过码本自动识别测试样本的时间分别为33 min 18 s和1min 35 s;码本自动识别咳嗽声音的敏感性和特异性分别为98.93%和100%.结论 基于VQ的双门限法及MFCC法可用于咳嗽声音的自动识别.
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关键词
咳嗽
语言识别软件
模式识别
自动
敏感性与特异性
人工识别
原文传递
题名
基于自适应技术的语音识别系统在600例临床病理标本取材中的应用
被引量：
4
1
作者
段婷
徐欣康
陈顺飞
张琪
陈万远
卢侠名
何向蕾
机构
浙江省人民医院
浙江核新同花顺网络信息股份有限公司
出处
《中华病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1034-1038,共5页
基金
浙江省基础公益研究计划项目(LGF20F020018)。
文摘
目的探索建立基于自适应技术的语音识别系统并评估其在临床病理取材中的应用价值。方法收集浙江省人民医院2020年10月1日至12月31日间收到的组织标本600例,在病理取材工作中使用基于自适应技术构建的语音识别系统,记录并生成病理取材报告。结果基于自适应技术构建的语音识别系统显示较好的识别率,整体识别率(Acc)为77.87%,初步实现病理取材报告的快速录入和输出。结论语音识别系统可以降低人力成本,提高病理医师工作效率,提升医疗服务质量,对建设新型智慧医院具有重要的应用价值。
关键词
人工智能
语言识别软件
教育技术
Keywords
Artificial
intelligence
speech
recognition
software
Educational
technology
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
R197.324 [电子电信—信息与通信工程]
原文传递
题名
语音识别技术在咳嗽声音自动识别中的应用
被引量：
2
2
作者
马璇
郑则广
陈荣昌
田联房
莫鸿强
魏栋
李寅环
赖克方
钟南山
机构
广州医学院第一附属医院广州呼吸疾病研究所呼吸疾病国家重点实验室
华南理工大学自动化学院
出处
《中华生物医学工程杂志》
CAS
2010年第6期564-566,共3页
文摘
目的 利用双门限法、Mel频率倒普系数（MFCC）法及矢量量化（VQ）法的语音识别技术对咳嗽声音进行自动识别.方法 在安静环境下,对5例健康成年人和15例咳嗽患者的非咳嗽和咳嗽声音进行录音,分别随机分为训练样本和测试样本.训练样本用于生成咳嗽识别软件的码本,并用该码本对测试样本进行自动识别分析.同时与人工识别的结果进行对比,计算敏感性、特异性,记录两种方法的识别时间.结果 用于码本生成的咳嗽声音和非咳嗽声音均为200次,测试样本的咳嗽和非咳嗽声音分别为375次和125次.人工识别和通过码本自动识别测试样本的时间分别为33 min 18 s和1min 35 s;码本自动识别咳嗽声音的敏感性和特异性分别为98.93%和100%.结论 基于VQ的双门限法及MFCC法可用于咳嗽声音的自动识别.
关键词
咳嗽
语言识别软件
模式识别
自动
敏感性与特异性
人工识别
Keywords
Cough
speech
recognition
software
Pattern
recognition
,
automatic
Sensitivity
and
specificity
Human
ear
recognition
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应技术的语音识别系统在600例临床病理标本取材中的应用
段婷
徐欣康
陈顺飞
张琪
陈万远
卢侠名
何向蕾
《中华病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
原文传递
2
语音识别技术在咳嗽声音自动识别中的应用
马璇
郑则广
陈荣昌
田联房
莫鸿强
魏栋
李寅环
赖克方
钟南山
《中华生物医学工程杂志》
CAS
2010
2
原文传递
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