鼾声检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
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鼾声检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种鼾声检测方法、装置、设备及存储介质。该鼾声检测方法包括:获取与目标音频数据对应的目标矩阵,并将所述目标矩阵输入目标深度神经网络DNN模型中,获得判别结果;所述目标矩阵基于所述目标音频数据的梅尔频率倒频系数MFCC获取;在所述目标音频数据的周期满足预设周期,且所述判别结果符合预设结果的情况下,确定所述目标音频数据为鼾声。采用本发明实施例,可用于更加简单,准确地实现鼾声检测,提高装置的效率。
鼾声检测方法、装置、设备及介质.pdf
本发明实施例公开了一种鼾声检测方法、装置、设备及介质。该鼾声检测方法包括:获取与目标音频数据对应的目标特征向量,并将所述目标特征向量输入支持向量数据描述算法SVDD模型中,获得判别结果;所述目标特征向量为对所述目标音频数据的梅尔频率倒频系数MFCC经过特征提取后获得的特征向量;在所述目标音频数据的周期满足预设周期,且所述判别结果符合预设结果的情况下,确定所述目标音频数据为鼾声。采用本发明实施例,可用于更加简单,准确地实现鼾声检测,提高装置的效率。
鼾声识别方法、系统、装置及存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种鼾声识别方法、系统、装置及存储介质,属于信号识别技术领域。其方法包括获取识别对象产生的压电信号和声音信号;对根据所述压电信号确定的周期性信号进行识别,得到压电识别结果;利用预设的声音网络模型对所述声音信号进行计算,得到声音识别结果;在所述压电识别结果和所述声音识别结果与预设的识别条件匹配时,生成打鼾识别结果。通过压电信号单独对打鼾进行识别,得到压电识别结果;同时通过声音信号单独对打鼾进行识别,得到声音识别结果。而后利用压电识别结果和声音识别结果综合对打鼾进行判定,有助于提高识别准确度
检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本公开提供了一种检测方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域。方法包括获取目标节点在预设时间点的节点属性信息以及目标节点关联节点在预设时间段内的节点属性信息,所述预设时间段包含所述预设时间点,将所述目标节点在预设时间点的节点属性信息以及目标节点关联节点在预设时间段内的节点属性信息输入至训练完成的预测模型中,得到目标节点的预测结果。本公开能够对动态网络中的网络实体进行检测。
畸变检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种畸变检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取待测增强现实AR眼镜的畸变成像图;对所述畸变成像图中的各特征检测区域进行轮廓提取,得到各所述特征检测区域对应的轮廓检测区域;根据各所述轮廓检测区域之间的区域距离,检测所述待测AR眼镜是否产生畸变。本发明实施例实现了对AR眼镜畸变的自动化检测。