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实体 Mel Frequency Cepstral Coefficients

Mel Frequency Cepstral Coefficients

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  1. RESEARCH · CL_82420 ·

    深度学习模型改进哮喘/COPD肺音诊断

    研究人员开发了深度学习模型,特别是CNN和GRU,利用肺音数据来区分哮喘和COPD。该研究优化了MFCC矩阵和对数梅尔频谱图等输入表示,发现MFCC更优。自适应长度窗口对于处理频谱图中不一致的时间维度至关重要,从而在基于周期的F1分数上达到0.877,在基于主体的F1分数上达到0.855。

  2. RESEARCH · CL_10185 ·

    LSTM模型在语音情感识别中达到99%的准确率

    研究人员开发了一种新颖的语音情感识别系统,利用梅尔频率倒谱系数(MFCC)进行特征提取,并使用长短期记忆(LSTM)神经网络进行分类。该方法在准确率上达到了99%,优于准确率为98%的支持向量机基线。该系统在虚拟助手和心理健康监测等应用方面显示出潜力。