基于隐马尔可夫模型的咳嗽识别技术研究的综述报告.docx
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基于隐马尔可夫模型的咳嗽识别技术研究的综述报告隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,简称HMM)是一种用于描述随机过程的统计模型,被广泛应用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。在医疗健康领域,HMM也被用于咳嗽识别技术的研究。咳嗽是一种常见的症状,可见于多种疾病。通过对咳嗽声音特征进行分析,可以对不同类型的咳嗽做出诊断,包括感冒、哮喘、肺炎等疾病。传统的咳嗽识别方法主要基于频谱分析、时间域分析和小波变换等技术,但这些方法容易受到环境噪声、讲话者差异等因素的干扰。HMM咳嗽识别技术的核
基于隐马尔可夫模型的咳嗽识别技术研究的任务书.docx
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
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隐马尔可夫模型下基于通信流的隐组织识别的综述报告隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是自然语言处理(NLP),语音识别,智能搜索以及生物信息学等领域中的一种统计模型。在信息安全领域中,基于HMM的隐组织识别已经成为一种常见的检测技术。本文将对基于通信流的隐组织识别在HMM模型下的研究进展进行综述。隐组织识别是指从通信流中识别出具有特定功能的组织实体,如恶意软件、网络钓鱼网站等。HMM是一种基于序列的生成模型,它可以将序列中的每个符号映射成一个观测值,同时基于隐状态来描述序列结构。被
基于MFCC特征和隐马尔可夫模型的咳嗽信号自动识别.docx
基于MFCC特征和隐马尔可夫模型的咳嗽信号自动识别Abstract:Coughingisacommonsymptominavarietyofrespiratorydiseases.Withtheadvancementoftechnology,coughsignalrecognitiontechnologyhasbeenwidelyusedinmedicalandpublichealthfields.Thisarticleputsforwardthecoughsignalrecognitionmodelba
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基于隐半马尔可夫模型的入侵检测技术研究的综述报告隐半马尔可夫模型(HiddenSemi-MarkovModel,HSMM)是一种能够描述序列数据的统计模型。相对于传统的半马尔可夫模型(Semi-MarkovModel,SMM),HSMM更能够准确地描述状态转移时间分布。随着信息安全技术的发展,HSMM应用于入侵检测技术研究领域也变得越来越受瞩目。本文将对基于HSMM的入侵检测技术进行综述,包括其原理、技术特点及应用现状等方面的内容。一、HSMM原理HSMM模型的基本结构类似于SMM,但是HSMM对状态停留