[发明专利]一种基于深度神经网络的异常心音识别方法在审
| 申请号： | 202211047069.0 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115565547A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 王庆洁;赵根亮;刘开亚 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G10L25/24 | 分类号： | G10L25/24;G10L25/30;G10L25/66;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 胡琳梅 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的异常心音识别方法，构建ECAPA‑TDNN模型和wav2vec模型；使用心音数据集训练更新ECAPA‑TDNN模型和wav2vec模型的网络参数，得到ECAPA‑TDNN心音识别模型和wav2vec心音识别模型；采集待识别心音数据集；将待识别心音数据集分割为2s的音频片段；将音频片段输入wav2vec心音识别模型进行识别，得到第一结果组；提取音频片段的fbank特征送入ECAPA‑TDNN心音识别模型，得到第二结果组；设置阈值，并基于阈值对第一结果组和第二结果组进行异常判断，得到最终结果，提高了识别得到的分类结果的可信度，提高了准确率，解决了现有的心音识别方法对心音的识别的准确率较差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 异常 心音 识别 方法 | ||
【主权项】：
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