[发明专利]咳嗽检测模型训练方法、咳嗽检测方法及咳嗽检测装置

权利要求书

1.一种咳嗽检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的咳嗽样本信号及与所述咳嗽样本信号对应的信号标签，所述咳嗽样本信号包括声音样本信号和肌电样本信号，所述信号标签用于指示所述咳嗽样本信号对应的咳嗽状态；

对所述声音样本信号和所述肌电样本信号进行有效样本提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的有效咳嗽样本信号；所述有效咳嗽样本信号为所述声音样本信号中与所述肌电样本信号在时域上存在信号重叠的信号；

对所述有效咳嗽样本信号进行特征提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的峰值特征、梅尔频率倒谱系数特征以及能量特征；所述梅尔频率倒谱系数特征用于表征所述咳嗽样本信号的频域特征；所述能量特征用于表征所述咳嗽样本信号的信号幅值；所述峰值特征用于表征所述咳嗽样本信号的最高幅值；

根据所述峰值特征、所述梅尔频率倒谱系数特征、所述能量特征以及所述信号标签对咳嗽检测模型进行训练，得到目标咳嗽检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述声音样本信号和所述肌电样本信号进行有效样本提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的有效咳嗽样本信号，包括：

提取所述声音样本信号对应的声音样本包络线，提取所述肌电样本信号对应的肌电样本包络线；

根据所述声音样本包络线与所述肌电样本包络线的包络线重叠情况，对所述咳嗽样本信号进行有效样本提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的有效咳嗽样本信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述声音样本包络线与所述肌电样本包络线的包络线重叠情况，对所述咳嗽样本信号进行有效样本提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的有效咳嗽样本信号，包括：

提取所述声音样本包络线与所述肌电样本包络线对应的时间戳集；

若第n个时间戳对应的所述声音样本包络线与所述肌电样本包络线重叠程度大于预设阈值，则将所述第n个时间戳对应的声音样本信号作为有效咳嗽样本信号；其中，所述第n个时间戳为所述时间戳集中的任一时间戳，n为不小于1的正整数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述据所述峰值特征、所述梅尔频率倒谱系数特征、所述能量特征以及所述信号标签对咳嗽检测模型进行训练，得到目标咳嗽检测模型，包括：

对所述峰值特征、所述梅尔频率倒谱系数特征以及所述能量特征进行特征融合，得到与所述咳嗽样本信号对应的目标样本特征；

根据所述目标样本特征以及所述信号标签对咳嗽检测模型进行训练，得到目标咳嗽检测模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述有效咳嗽样本信号进行特征提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的峰值特征以及能量特征，之前还包括：

对所述有效咳嗽样本信号进行频谱转换，得到与所述咳嗽样本信号对应的样本频谱图；

所述对所述有效咳嗽样本信号进行特征提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的峰值特征以及能量特征包括：

根据所述样本频谱图，对所述有效咳嗽样本信号进行特征提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的峰值特征以及能量特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本频谱图，对所述有效咳嗽样本信号进行特征提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的峰值特征之前，还包括：

对所述样本频谱图进行平滑处理，得到平滑后的样本频谱图；

所述根据所述样本频谱图，对所述有效咳嗽样本信号进行特征提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的峰值特征，包括：

根据所述平滑后的样本频谱图，对所述有效咳嗽样本信号进行特征提取，得到与所述咳嗽样本信号对应的峰值特征。