基于MFCC特征和隐马尔可夫模型的咳嗽信号自动识别-豆柴文库

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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.ThisarticleputsforwardthecoughsignalrecognitionmodelbasedonMFCCfeaturesandhiddenMarkovmodel.Firstly,thecoughsignalispreprocessedtoobtaintheMFCCfeaturevector.Secondly,thetrainingsetandtestsetareestablished.Finally,thehiddenMarkovmodelisusedforcoughrecognition.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasgoodrecognitionaccuracyandreal-timeperformance,andcanbeappliedtotherecognitionofcoughsignalsinpublichealthandmedicalfields. Introduction: Coughisacommonsymptominrespiratorydiseasessuchasasthma,pneumonia,andtuberculosis.Coughingcanhelpcleartherespiratorytractofsecretionsandforeignmatter.However,coughingcanalsobeasignofanunderlyingmedicalcondition.Inaddition,coughingcanspreadinfectiousdiseases.Therefore,coughsignalrecognitiontechnologyhasbecomeanimportantmeansofmonitoringrespiratoryhealthandcontrollingthespreadofrespiratorydiseases. MFCC(Mel-FrequencyCepstralCoefficients)featureisacommonlyusedaudiosignalfeature.Ithastheadvantagesofgoodtime-frequencyanalysisability,highdatacompressionrate,andeffectivenoisereduction.HiddenMarkovmodel(HMM)isaprobabilisticmodelwidelyusedinsignalrecognition.HMMisbasedontheMarkovprocessandcaneffectivelydealwiththeproblemofsignalsequencemodeling. CoughsignalrecognitionbasedonMFCCfeaturesandHMMhasbecomearesearchhotspotinrecentyears.Inthispaper,acoughsignalrecognitionmodelbasedonMFCCfeaturesandHMMisproposed.Theproposedmodelcanachievehighrecognitionaccuracyandreal-timeperformance,andhaspracticalapplicationvalueinthefieldofpublichealthandmedicalcare. Methodology: PreprocessingofCoughSignal: Thecoughsignalisfirstcollectedbyamicrophone,andthenthenoiseisremovedbywaveletthresholddenoising.Next,thecoughsignalispreprocessedbyframing,windowing,andfastFouriertransform.Thesignalisdividedinto25millisecondframeswitha10millisecondoverlap.TheHammingwindowi

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