[发明专利]一种基于频域图处理的干罗音识别方法

摘要

本发明涉及一种基于频域图处理的干罗音识别方法，通过快速傅立叶变换将音频信号从时域转换为频域后将所产生的频域图凭借预设的阈值进行二值化处理过滤得到特定的干罗音信号。该方法可较快实现干罗音识别，效率高，计算量少，系统负荷小，维护简单，填补了目前呼吸音领域暂无自动化识别的空白。本发明的有益效果：通过计算机的高效计算能力，能检测出人耳所无法听见的细微音频并对存在争议判断的罗音类型凭借具体数值给出分类结果。

主权项

一种基于频域图处理的干罗音识别方法，其特征在于，包括音频预处理阶段、生成二值化频域图阶段、提取特征干罗音阶段；1)音频预处理阶段：1.1)读取并存储音频文件中的音频数据；1.2)滤除音频数据中的噪音，得到去噪后的音频数据；1.3)基于去噪后的音频数据进行数据归一化及去除线性趋势；2)生成二值化频域图阶段：2.1)利用短时傅里叶变换处理步骤1.3)得到的波形数据，生成频域图，并对频域图进行灰度化；2.2)提高灰度化后频域图的对比度；2.3)将频域图内的每个像素灰度与预设阈值进行对比，低于阈值的像素灰度设置为0，分离出频域图中的疑似干罗音区域与非干罗音区；3)提取特征干罗音阶段：3.1)获取疑似干罗音区域的连续像素的特征色块，排除持续时间低于预设时间的特征色块；3.2)逐一分析过滤后所得的特征色块，通过分析灰度分布排除非扁平长条形状的色块，将最后所得色块整合，得到干罗音出现时间段。