基于人工神经网络的鼾声相关信号的分类

作者：侯丽敏; 刘焕成; 施晓宇; 张新鹏

来源：复旦学报(自然科学版), 2019, 58(04): 530-536.

DOI：10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2019.04.016

• 鼾声
• 呼吸声
• 噪声
• 人工神经网络

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.

• 单位
  通信与信息工程学院; 上海大学