【摘 要】
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研究连续语音流中咳嗽信号的端点检测,在保持低漏检率的前提下,尽可能排除语音等干扰信号,以提高后续人工判断的效率或机器识别的准确率。从咳嗽的声学特点出发,提出利用过零
【机 构】
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华南理工大学自动化科学与工程学院,广州呼吸疾病研究所
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研究连续语音流中咳嗽信号的端点检测,在保持低漏检率的前提下,尽可能排除语音等干扰信号,以提高后续人工判断的效率或机器识别的准确率。从咳嗽的声学特点出发,提出利用过零率来定位可疑咳嗽,从而确定能量阈值的方法。在此基础上,将短时能量和过零率用于连续语音流中咳嗽信号的端点检测。医生识别录音文件中的咳嗽,并标出咳嗽起止点;使用Matlab7.0实现端点检测算法,并将结果与医生人工判断结果相比较,得到咳嗽漏检率为2.18%,同时,排除连续语音流中98.13%的静音或干扰信号。阈值设置方法具有较强的自适应性,并且端点
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