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计算咳嗽的方法：用于评估自动咳嗽检测算法性能的事件驱动框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用智能手表内置麦克风传感器监测咳嗽并检测咳嗽类型。通过研究32名参与者，收集9小时音频数据，使用结构化方法处理数据得到223个阳性咳嗽样本。通过增加技术改进数据集，采用1D CNN模型，非步行状态下准确率达98.49%，步行状态下达98.2%，证明智能手表可以检测咳嗽。研究成功使用聚类技术识别出四种不同类型的咳嗽。
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关键要点
- 本研究探讨使用智能手表内置麦克风监测咳嗽及其类型的潜力。
- 研究对象为32名参与者，收集了9小时的音频数据。
- 通过结构化方法处理数据，获得了223个阳性咳嗽样本。
- 采用1D CNN模型，非步行状态下准确率达98.49%，步行状态下达98.2%。
- 研究证明智能手表能够有效检测咳嗽。
- 成功使用聚类技术识别出四种不同类型的咳嗽。
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