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针对信号识别率高低由识别模型及特征参数决定的特点,提出融合K均值聚类的多观察序列的Baum-Welch参数重估算法,用于训练隐马尔科夫模型(HMM),通过主分量分析(PCA)对梅尔频率倒谱系数进行变换,并设计与实现一套基于PCA和HMM的心音自动识别系统.实验结果表明,该系统对6类常见心音的平均识别率达到83.3％,性能优于其他心音识别系统.