论文摘要
本文提出了基于人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)对鼾声、呼吸声和其他噪声进行分类的方法.通过提取每个声音片段的频谱相关特征集作为ANN的输入特征,用小批量训练以及Adam学习率自适应等策略提升了模型训练过程的有效性,使用丢弃法优化了ANN的结构,从而使得该方法区分鼾声、呼吸声和其他噪声的精准率达到95%以上.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 侯丽敏,刘焕成,施晓宇,张新鹏
关键词: 鼾声,呼吸声,噪声,人工神经网络
来源: 复旦学报(自然科学版) 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学,医药卫生科技,信息科技
专业: 生物学,生物医学工程,电信技术,自动化技术
单位: 上海大学通信与信息工程学院
基金: 国家自然科学基金(61525203),上海科学技术委员会项目(13441901600)
分类号: R318;TN912.3;TP183
DOI: 10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2019.04.016
页码: 530-536
总页数: 7
文件大小: 2351K
下载量: 122
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