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公开(公告)号：CN116246654A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310104612.4
申请日：2023-02-13
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的Swin‑Transformer的呼吸音自动分类方法，属于音频信号识别领域，包括三个步骤。步骤A：准备ICBHI 2017数据集，分为四类呼吸音：正常呼吸音、哮鸣音、爆裂音、哮鸣音和爆裂音。步骤B：音频信号预处理。首先对音频信号进行下采样并采用五阶巴特沃斯带通滤波器滤除心音等干扰。其次，对音频信号进行智能填充。最后采用短时傅里叶变换生成声谱图同时剪切黑色区域生成数据集。步骤C：采用训练数据对改进的Swin‑Transformer网络进行训练。利用混淆矩阵显示Swin‑Transformer网络四分类呼吸音的预测结果。本发明为呼吸音自动分类提供了一种新的改进方案，有利于促进呼吸音识别设备的发展。
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