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[1]侯丽敏,刘焕成,施晓宇,等.基于人工神经网络的鼾声相关信号的分类[J].复旦学报(自然科学版),2019,04:530-536.
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基于人工神经网络的鼾声相关信号的分类(PDF)

《复旦学报》（自然科学版）[ISSN:/CN:]

期数:
2019年04
页码:
530-536
栏目:
出版日期:
2019-08-25

文章信息/Info

Title:
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作者:
侯丽敏; 刘焕成; 施晓宇; 张新鹏
Author(s):
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关键词:
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Keywords:
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分类号:
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DOI:
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文献标识码:
A
摘要:
本文提出了基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)对鼾声、呼吸声和其他噪声进行分类的方法.通过提取每个声音片段的频谱相关特征集作为ANN的输入特征，用小批量训练以及Adam学习率自适应等策略提升了模型训练过程的有效性，使用丢弃法优化了ANN的结构，从而使得该方法区分鼾声、呼吸声和其他噪声的精准率达到95%以上.
Abstract:

参考文献/References

备注/Memo

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更新日期/Last Update: 2019-09-02