The application belongs to the field of artificial intelligence technology, in particular to a classification method, device and terminal equipment for lung breathing sound. The classification method includes: acquiring the audio signal of the user's lung breathing sound; preprocessing the audio signal; extracting the acoustic characteristics of the pre-processed audio signal; and analyzing the acoustic characteristics by type recognition model to obtain the said acoustic characteristics. Classification results of audio signals. By extracting the acoustic characteristics of the pre-processed audio signals and directly using the type recognition model to analyze the acoustic characteristics, the technical scheme provided in this application can improve the classification efficiency of the lung breathing audio signals.
【技术实现步骤摘要】
一种肺部呼吸音的分类方法、装置及终端设备
本申请属于人工智能
，尤其涉及一种肺部呼吸音的分类方法、装置及终端设备。
技术介绍
人呼吸时，气流通过呼吸道和肺泡，产生湍流引起振动，发出声响，通过肺组织及胸壁传至体表的声音，即为呼吸音。目前，对肺部呼吸音的分类全凭听诊者的经验，对肺部呼吸音的分类效率不高。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供了一种肺部呼吸音的分类方法、装置及终端设备，可以有效提升对呼吸音的分类效率。本申请第一方面提供了一种肺部呼吸音的分类方法，包括：获取用户肺部呼吸音的音频信号；对所述音频信号进行预处理；提取预处理后的所述音频信号的声学特征；通过类型识别模型分析所述声学特征，得到所述音频信号的分类结果。本申请第二方面提供了一种肺部呼吸音的分类装置，包括：获取模块，用于获取用户肺部呼吸音的音频信号；预处理模块，用于对所述音频信号进行预处理；提取模块，用于提取预处理后的所述音频信号的声学特征；分析模块，用于通过类型识别模型分析所述声学特征，得到所述音频信号的分类结果。本申请第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器...
【技术保护点】
1.一种肺部呼吸音的分类方法，其特征在于，包括：获取用户肺部呼吸音的音频信号；对所述音频信号进行预处理；提取预处理后的所述音频信号的声学特征；通过类型识别模型分析所述声学特征，得到所述音频信号的分类结果。
【技术特征摘要】
1.一种肺部呼吸音的分类方法，其特征在于，包括：获取用户肺部呼吸音的音频信号；对所述音频信号进行预处理；提取预处理后的所述音频信号的声学特征；通过类型识别模型分析所述声学特征，得到所述音频信号的分类结果。2.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，还包括：获取训练样本；所述训练样本包括多个样本音频信号，及每个所述样本音频信号对应的分类标签；获取初始化的类型识别模型；利用所述训练样本训练初始化的类型识别模型，得到训练好的类型识别模型。3.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，对所述音频信号进行预处理，包括：将所述音频信号转换成预设格式的音频信号；对转换成预设格式的所述音频信号进行滤波。4.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，对所述音频信号进行预处理，包括：将所述音频信号转换成预设格式的音频信号；对转换成预设格式的所述音频信号进行心音和肺音分离，得到肺音的音频信号。5.如权利要求3或4所述的分类方法，其特征在于，所述提取预处理后的所述音频信号的声学特征，包括：通过短时傅里叶变换提取预处理后的所述音频信号的声学特征，得到所述音频信号的频率分量序列。6.如权利要求3或4...
【专利技术属性】
技术研发人员：王健宗，蔡元哲，程宁，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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