【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及声音信号识别，具体涉及一种基于声学生物标志物及病症特征的肺病预测装置。
技术介绍
1、呼吸系统疾病是发病率和死亡率增长最快，对人群健康和生命威胁最大的疾病之一，是我国面临的重大卫生问题。疾病早期发现对患者至关重要，相关技术中，呼吸系统疾病主要通过采集肺部ct影像进行机器学习以实现对肺病的预测，但是ct影像在图像处理过程中存在流程较为复杂、有辐射、成本高。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于声学生物标志物及病症特征的肺病预测装置，以解决通过肺部ct影像进行预测肺部疾病方式有辐射、成本高、流程复杂的问题。
2、根据第一方面，本专利技术实施例还提供一种基于声学生物标志物的肺病预测装置，包括：
3、样本数据获取模块，用于获取肺病对象发出的第一类声学生物标志物和健康对象发出的第二类声学生物标志物；
4、样本特征提取模块，用于从第一类声学生物标志物中提取第一梅尔谱特征和从第二类声学生物标志物中提取第二梅尔谱特征；
5、第一...
【技术保护点】
1.一种基于声学生物标志物的肺病预测装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的肺病预测装置，其特征在于，所述第一类声学生物标志物包括第一类咳嗽声音、第一类说话声音和第一类呼吸声音，所述第二类声学生物标志物包括第二类咳嗽声音、第二类说话声音和第二类呼吸声音。
3.根据权利要求2所述的肺病预测装置，其特征在于，样本特征提取模块，包括：
4.根据权利要求3所述的肺病预测装置，其特征在于，所述分别对傅里叶变换处理后的所述第一类声学生物标志物和所述第二类声学生物标志物进行对数运算，得到所述第一类声学生物标志物对应的所述第一梅尔谱特征和...
【技术特征摘要】
1.一种基于声学生物标志物的肺病预测装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的肺病预测装置，其特征在于，所述第一类声学生物标志物包括第一类咳嗽声音、第一类说话声音和第一类呼吸声音，所述第二类声学生物标志物包括第二类咳嗽声音、第二类说话声音和第二类呼吸声音。
3.根据权利要求2所述的肺病预测装置，其特征在于，样本特征提取模块，包括：
4.根据权利要求3所述的肺病预测装置，其特征在于，所述分别对傅里叶变换处理后的所述第一类声学生物标志物和所述第二类声学生物标志物进行对数运算，得到所述第一类声学生物标志物对应的所述第一梅尔谱特征和所述第二类声学生物标志物对应的所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜永红，张学帅，申家坤，
申请(专利权)人：北京环宇瑞声科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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