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题名基于偏最小二乘法的咳嗽信号检测
被引量：1
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作者
王峥
尤鸣宇
刘家铭
李国正
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机构
同济大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第6期281-284,290,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61005006
61273305)
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文摘
咳嗽中包含丰富的病理信息,可以为临床诊断提供重要支持。自动咳嗽检测方法有助于提高检测结果的可靠性,并减少人为工作量。但在自然记录的语音信号中,非咳嗽信号的数量远多于咳嗽,语音流中咳嗽信号的自动检测是个典型的类别不均衡问题。针对该问题,提出一种基于偏最小二乘分类法的咳嗽信号检测模型APLSCX。利用非对称偏最小二乘分类器处理类别不均衡数据的能力,对归一化的特征向量进行特征抽取,同时基于低维数据的方差调整分类平面。实验结果显示,与LCM、SVM等主流模型相比,APLSCX兼顾了小类的召回率和精度指标,具有较高的检出率和较低的误警率,更适用于自然语流中咳嗽信号的检测。
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关键词
咳嗽信号检测
类别不均衡
偏最小二乘法
APLSCX模型
端点检测
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Keywords
cough signal detection
class imbalance
Partial Least Squares（PLS） method
APLSCX model
endpoint detection
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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