基于咳嗽声识别的病症检测方法及其相关设备
基本信息
| 申请号 | CN202011298720.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112472065A | 公开（公告）日 | 2021-03-12 |
| 申请公布号 | CN112472065A | 申请公布日 | 2021-03-12 |
| 分类号 | G01H17/00(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G16H50/20(2018.01)I;A61B5/08(2006.01)I | 分类 | 医学或兽医学；卫生学; |
| 发明人 | 魏敢;潘丹;邓健;蔡重芪 | 申请（专利权）人 | 天机医用机器人技术（清远）有限公司 |
| 代理机构 | 广州高炬知识产权代理有限公司 | 代理人 | 高雁 |
| 地址 | 511500广东省清远市高新区创兴大道18号天安智谷科技产业园产业大厦T015层01号自编之一 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种基于咳嗽声识别的病症检测方法，其包括以下步骤：获取待测声音信息或训练声音信息，提取待测声音信息的特征梅尔频率倒谱系数，或提取训练声音信息的训练梅尔频率倒谱系数；根据特征梅尔频率倒谱系数，以时间和频率为轴绘制特征梅尔频谱图，或，根据别根据多个训练梅尔频率倒谱系数，且以时间和频率为轴分别绘制多个训练梅尔频谱图；通过预设的卷积神经网络对多个训练梅尔频谱图进行训练，获得特征卷积神经网络模型。与相关技术相比，本发明对病症检测对相关病症的检测过程简单、且检测效率高。 |
