【摘 要】
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当发生世界级的大型传染病时,非常重要的一步就是对疾病进行大规模的检测识别。及时的发现大型传染病患者的不仅可以促进患者治疗,同时还能防止传染病的继续传播。以新冠为例,在无法进行大规模核酸检测的时候或者需要快速得到检测结果的时候,利用计算机技术使用咳嗽音频对新冠进行检测可以对疾病进行前期的预防、预警。还可以利用计算机技术对真实环境中的咳嗽音频进行定位,以此来快速的寻找疑似新冠患者。本文以新冠肺炎为例,
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当发生世界级的大型传染病时,非常重要的一步就是对疾病进行大规模的检测识别。及时的发现大型传染病患者的不仅可以促进患者治疗,同时还能防止传染病的继续传播。以新冠为例,在无法进行大规模核酸检测的时候或者需要快速得到检测结果的时候,利用计算机技术使用咳嗽音频对新冠进行检测可以对疾病进行前期的预防、预警。还可以利用计算机技术对真实环境中的咳嗽音频进行定位,以此来快速的寻找疑似新冠患者。本文以新冠肺炎为例,利用语音识别技术对新冠患者的咳嗽语音和正常人的语音进行二分类,同时在复杂的真实环境下利用语音定位技术来定位语音方位,以此来模拟在复杂环境下定位咳嗽的发出者。针对音频咳嗽的问题,本文首先提出了一个基于生理特征的统计学模型,利用是否发热和咳嗽两种情况来对是否患有新冠肺炎做出一个简单判断。其次详细的介绍了使用Resnet50的多特征模型,该模型使用声音发出人的生理特征、咳嗽的MFCC特征和Mel-Spectrogram来进行语音的二分类。然后提出了利用LSTM来学习Mel-Spectrogram的时序特征的多特征模型,同时为了平平引入LSTM的时间增加的问题,模型将Resnet50结构变为更简单的Resnet18。为了更进一步的优化模型的训练时间,模型引入自注意力机制来学习咳嗽的时序特征。针对音频定位问题,本文首先提出了基于波束形成的DSB特征提取方法,该特征不仅包含的语音信号的时域和频域上的特征,还引入了空间方位特征。其次,本文在同一个基础模型了使用Spectrogram特征和DSB特征进行定位效果对比。然后,根据DSB特征的特点本文提出了音频卷积注意力模块,该模块考虑语音的。最后,为了更快的验证DSB特征和音频卷积注意力模块的有效性,本文将数据集缩小为原始数据集的十分之一后进行大量的实验。
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