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基于隐马尔可夫模型的咳嗽识别技术研究的任务书
任务书
一、项目背景
咳嗽是许多呼吸系统疾病的常见症状，如支气管炎、哮喘、肺结核等。在当前新型冠状病毒肺炎疫情下，咳嗽作为主要症状之一被广泛关注。由于咳嗽声音特征具有较强的个体差异性，且人工识别耗时耗力，基于计算机视觉和语音识别的自动化咳嗽识别技术受到越来越多的关注。
二、项目目标
本项目旨在基于隐马尔可夫模型（HMM）进行咳嗽识别，实现以下目标：
1.构建咳嗽语音数据库，包括多个不同个体咳嗽音频样本集。
2.对于收集的咳嗽音频样本，提取特征，如梅尔倒谱系数（MFCC）、短时能量和短时过零率等，作为观测序列。
3.利用HMM对观测序列进行建模，训练不同的HMM模型，如正常咳嗽、咳嗽伴随喘息等多种模型。
4.对于未知的咳嗽音频，通过计算其与不同模型的匹配度，判断咳嗽的类型。
5.实现基于Web应用的咳嗽识别软件，并开展实地测试评估。
三、研究内容
1.咳嗽语音数据库的搜集与管理。
2.咳嗽声音信号的预处理，特征提取和预处理。
3.隐马尔可夫模型的基本理论及算法。
4.HMM模型训练和优化方法的研究。
5.基于HMM的咳嗽识别算法设计、实现和评估。
6.基于Web应用的咳嗽识别软件的开发。
四、研究方法和步骤
1.收集咳嗽语音数据库。根据实验需求，收集多个不同个体的咳嗽样本，每个样本需包括正常咳嗽、咳嗽伴随喘息等多种声音。对于样本进行预处理，如去除噪声、分割等。
2.提取咳嗽声音特征。基于MFCC、短时能量和短时过零率等多种特征，对样本进行特征提取，并对提取的特征进行预处理和标准化。
3.HMM模型的构建和训练。对于每一种咳嗽类别，构建一个HMM模型，并利用EM算法进行模型训练。训练时需采用交叉验证等方法进行模型评估和优化。
4.咳嗽识别算法的实现。通过计算未知咳嗽样本与不同HMM模型匹配度的高低，实现咳嗽识别算法的设计和实现。
5.基于Web的咳嗽识别软件的开发。将咳嗽识别算法实现在Web应用程序中，并进行软件开发、测试和优化。
五、技术路线
1.咳嗽语音数据搜集和预处理
2.咳嗽声音特征提取和预处理
3.HMM模型训练和优化
4.咳嗽识别算法实现
5.基于Web的咳嗽识别软件开发
六、预期成果
1.建立具有代表性的咳嗽语音数据库。
2.实现基于HMM算法的咳嗽识别技术，实现对不同个体咳嗽音频的分类识别。
3.开发基于Web应用的咳嗽识别软件，并进行实地测试和评估。
4.发表相关学术论文。