2021年01期 v.46 32-34同,40页
杨淋坚 张宇
(广东工业大学,广东 广州 510006)
摘要:为解决啰音强度和性质易改变而导致的支持向量机人工参数选择困难、检测精度不高等问题,提出一种残差网络与注意力机制结合的啰音检测方法。通过残差网络加深网络结构提取更多层次的信息,同时加入注意力机制进一步挖掘通道层面与空间维度特征,实现啰音检测。使用自主研发的数字听诊器记录的呼吸音进行实验。实验结果表明:本文提出的方法相较于SVM和ResNet50啰音检测精度分别提高了6.83%和1.58%。
关键词:啰音检测;信号处理;残差网络;注意力机制
中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1674-2605(2021)01-0007-05
DOI:10.3969/j.issn.1674-2605.2021.01.007