申请/专利权人：中国科学院声学研究所

申请日：2023-09-26

公开（公告）日：2023-12-12

公开（公告）号：CN117219128A

主分类号：G10L25/66

分类号：G10L25/66;G10L25/18;G10L21/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开

摘要：本发明涉及音频信号处理与技术领域，具体涉及一种基于谐波冲激增强频谱特征的鼾声分类方法及系统。本发明方法包括：提取鼾声信号的梅尔频谱；将梅尔频谱分解为谐波频谱和冲激频谱；计算谐波频谱的频率权重和冲激频谱的时间权重，并分别进行加权得到谐波增强频谱和冲激增强频谱；将谐波增强频谱和冲激增强频谱以一定比例线性组合，得到谐波冲激增强频谱；将谐波冲激增强频谱特征输入训练好的卷积神经网络，得到鼾声分类结果。本发明采用谐波冲激分析和时频点自适应增强的方式，对OSA和良性鼾声频谱中的谐波和冲激结构进行增强，引导网络关注更加具有差异性和医学解释性的谐波和冲激部分，提升OSA和良性鼾声的分类准确率。

主权项：1.一种基于谐波冲激增强频谱特征的鼾声分类方法，所述方法包括：提取鼾声信号的梅尔频谱；将梅尔频谱分解为谐波频谱和冲激频谱；计算谐波频谱的频率权重和冲激频谱的时间权重，并分别进行加权得到谐波增强频谱和冲激增强频谱；将谐波增强频谱和冲激增强频谱以一定比例线性组合，得到谐波冲激增强频谱；将谐波冲激增强频谱特征输入训练好的卷积神经网络，得到鼾声分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院声学研究所 基于谐波冲激增强频谱特征的鼾声分类方法及系统

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