采用MFCC和DTW的咳嗽干湿性自动分类技术

• 作者: 李文 田联房 莫鸿强 郑则广 阳国清
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 咳嗽自动分类 mel频率倒谱系数(MFCC) 动态时间规整(DTW)
• 年，卷（期）: 2010,（13）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 209-212
• 分类号: TP391.42
• 字数: 3391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.13.063

摘要

咳嗽是一种在呼吸疾病中常见的症状.对病人的咳嗽类型进行分类和统计对病人的病理分析将有极大帮助.提出了一种基于MFCC特征和DTW模板匹配的方法来对病人的咳嗽进行自动干湿性分类.通过训练咳嗽样本,使用特征提取算法得到它们的MFCC特征参数从而生成用于比较的参考模板库.然后对需要进行分类的咳嗽信号进行同样的特征提取过程,并将参数和模板库中的进行匹配从而得出咳嗽的干湿性类别.文中对78个未知类型的咳嗽样本进行分类,得出干性咳嗽57个,湿性咳嗽21个,分类错误率为7.69%.经进一步处理,可以将分类错误率减少到仅为2.56%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田联房	华南理工大学自动化科学与工程学院	145	1115	17.0	25.0
2	郑则广		45	373	10.0	17.0
3	莫鸿强	华南理工大学自动化科学与工程学院	36	227	8.0	14.0
4	李文	华南理工大学自动化科学与工程学院	8	36	4.0	6.0
5	阳国清	华南理工大学自动化科学与工程学院	1	7	1.0	1.0