基于CNN-LSTM神經網絡的聲紋識別系統(tǒng)設計
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>563 K
標簽： 深度卷積神經網絡 長短期記憶網絡 特征提取
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文檔介紹：為實現對心血管疾病的預警，及早發(fā)現以心率、心肺音惡性變化為代表的危險前兆，設計基于CNN-LSTM神經網絡的聲紋識別系統(tǒng)。利用物聯(lián)網技術融合心率傳感芯片、單片機、電子聽診器等設備，對心率進行實時監(jiān)測、輔助預警；根據梅爾道普頻率系數對心肺音信號進行特征提取，構建基于CNN-LSTM算法的心肺音智能識別模型，對部分心肺音進行智能檢測診斷，實驗結果顯示損失值為0.082，準確率達0.908。開拓了人工智能技術在心血管疾病預警方面的應用空間，前瞻性強、結構框架完整，可有效避免醫(yī)療資源浪費，前置對心血管疾病的應對措施，市場應用前景廣闊，對于推動智慧醫(yī)療有重大作用。
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