[发明专利]一种有监督的鼾声来源识别方法

摘要

本发明公开了一种有监督的鼾声来源识别方法。该方法包括数据的预处理、训练和识别，具体步骤为：首先，对鼾声实测数据进行Mel频率变换，得到数据样本；其次，设置卷积神经网络的结构、卷积层输出特征图数量和卷积核大小、池化尺寸、权矢量更新学习率、批训练样本数目、训练迭代次数；再次，将训练集的鼾声时频谱图作为卷积神经网络输入，根据设置好的网络结构进行网络初始化，经过前向过程、方向误差传播、更新权值和偏置，直到达到指定的迭代次数，完成训练过程；最后，将测试集送入训练好的网络模型，得到识别结果。本发明可以有效地识别出鼾声来源，识别结果准确，性能优良。

主权项

1.一种有监督的鼾声来源识别方法，其特征在于，步骤如下：/n步骤1、利用麦克风阵列鼾声采集系统获取实测数据，并对实测数据进行鼾声片段的标记；/n步骤2、对步骤1中得到的实测数据进行特征提取，得到基于Mel频率变换的时频谱图，具体如下：/n步骤2-1、以记录的鼾声起始点为标准，统一选取此后时长为1秒的数据，进行短时分帧、预加重、加窗处理，所述短时分帧的帧长32ms，帧移16ms；/n步骤2-2、对每一帧进行N点快速傅里叶变换变换，求频谱，公式如下：/n