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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明涉及一种基于深度神经网络的听诊器音频识别方法、系统及装置，包括：采集心脏听诊音频数据并标注出每条录音数据中心脏跳动音频的起始和结束位置，将标注后的录音数据划分为训练集、验证集和测试集；构建听诊器音频识别模型，利用所述训练集训练所述听诊器音频识别模型，得到训练后的音频识别模型；基于所述训练后的听诊器音频识别模型，输入待测心脏听诊音频数据，得到心脏听诊录音识别结果。本发明能够准确地捕捉心脏听诊音频中的关键特征，通过自动化处理和分析心脏听诊音频数据，辅助医生出具病情诊断结果，减轻了医生的工作负担，提高了诊断效率。同时，减少了人为因素对诊断结果的影响，提高了诊断的可靠性和一致性。
主权项：1.一种基于深度神经网络的听诊器音频识别方法，其特征在于，包括：S1：采集心脏听诊音频数据并标注出每条录音数据中心脏跳动音频的起始和结束位置，将标注后的录音数据划分为训练集、验证集和测试集；S2：构建听诊器音频识别模型，利用所述训练集训练所述听诊器音频识别模型，得到训练后的听诊器音频识别模型；S3：基于所述训练后的听诊器音频识别模型，输入待测心脏听诊音频数据，得到心脏听诊录音识别结果，利用所述心脏听诊录音识别结果辅助医生出具病情诊断结果；其中，所述听诊器音频识别模型是由频谱分块转换模块、位置编码模块、多个堆叠的音频帧依赖关系捕捉模块和一个线性分类器依次连接构建而成，所述频谱分块转换模块包括依次连接的对数梅尔滤波器组、频谱分块模块和维度变换模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 基于深度神经网络的听诊器音频识别方法、系统及装置
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