计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (13): 209-212.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.13.063
李 文1,莫鸿强1,田联房1,阳国清1,郑则广2
LI Wen1,MO Hong-qiang1,TIAN Lian-fang1,YANG Guo-qing1,ZHENG Ze-guang2
摘要: 咳嗽是一种在呼吸疾病中常见的症状。对病人的咳嗽类型进行分类和统计对病人的病理分析将有极大帮助。提出了一种基于MFCC特征和DTW模板匹配的方法来对病人的咳嗽进行自动干湿性分类。通过训练咳嗽样本,使用特征提取算法得到它们的MFCC特征参数从而生成用于比较的参考模板库。然后对需要进行分类的咳嗽信号进行同样的特征提取过程,并将参数和模板库中的进行匹配从而得出咳嗽的干湿性类别。文中对78个未知类型的咳嗽样本进行分类,得出干性咳嗽57个,湿性咳嗽21个,分类错误率为7.69%。经进一步处理,可以将分类错误率减少到仅为2.56%。
中图分类号: