[发明专利]一种基于深度学习的呼吸音分类方法在审
| 申请号： | 202010415049.9 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111640439A | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 赵雪松;殷爱茹 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G10L17/26 | 分类号： | G10L17/26;G10L17/02;G10L25/03;G10L25/51 |
| 代理公司： | 合肥晨创知识产权代理事务所(普通合伙) 34162 | 代理人： | 康培培 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及声频信号识别领域，特别涉及一种基于深度学习的呼吸音分类方法。包括：采集呼吸音的音频信号样本，并对所述音频信号进行预处理；根据呼吸音周期文本信息，对步骤S1中的所述音频信号进行周期划分得到设定周期的呼吸音信号；通过音频数据增强方法对数据集中呼吸音频信号进行数据增强，提取呼吸音频信号的声学特征；利用步骤S3中提取的声学特征，构造类型识别模型对呼吸音进行分类识别，得出所述分类识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 呼吸 音分 方法 | ||
【主权项】：
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