利用音频频谱图视觉转换器进行异常呼吸声识别
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。开发了一种名为音频 - 谱图视觉变换器的新方法,将肺部声音转化为称为谱图的可视化表示,通过使用视觉变换器模型对这些图像进行分析以识别不同类型的呼吸声,使用含有各种频率、噪声水平和背景的肺部声音的 ICBHI 2017 数据库对提出的音频 - 谱图视觉变换器方法进行了评估,并在呼吸道声音检测方面取得了 79.1% 和 59.8%(60:40 分割比)以及 86.4% 和...
本研究提出了一种利用光波信号检测非接触式呼吸异常的方法,使用低成本的光源和传感器,能够识别机器人胸部反射光强的变化中的不同呼吸异常。呼吸异常检测模型准确率达到96.6%,并能检测错误数据。该系统可用于家庭或医疗设施中的智能、非接触和隐蔽的呼吸监测。