一种基于双向长短时记忆神经网络的智能心音识别方法
- 专利权人:
- 广东工业大学
- 发明人:
- 舒宁,徐悦
- 申请号：
- CN201810664940.9
- 公开号：
- CN109044396A
- 申请日:
- 2018.06.25
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及生理信号识别的技术领域,更具体地,涉及一种基于双向长短时记忆神经网络的智能心音识别方法,首先采用小波尺度变换对原始数据进行滤波处理,然后把一段长的心音数据切分成每段30s长度的信号,接着计算每一段信号的MFCC系数,MFCC一阶差分系数以及MFCC二阶差分系数,最后利用大量的心音数据,采用最新的双向LSTM神经网络来实现对心音数据的智能分类。本发明采用双向LSTM神经网络来对心音数据进行分类,由于双向LSTM网络具有‘记忆’功能,能够充分的考虑序列数据的前后关系,挖掘内部的关键特征,同时还能联系前后时刻的隐含信息,训练时模型的收敛速度更快,具有较高的准确度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
