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基于CNN-LSTM神经网络的声纹识别系统设计
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：563 K
标签：深度卷积神经网络长短期记忆网络特征提取
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文档介绍：为实现对心血管疾病的预警，及早发现以心率、心肺音恶性变化为代表的危险前兆，设计基于CNN-LSTM神经网络的声纹识别系统。利用物联网技术融合心率传感芯片、单片机、电子听诊器等设备，对心率进行实时监测、辅助预警；根据梅尔道普频率系数对心肺音信号进行特征提取，构建基于CNN-LSTM算法的心肺音智能识别模型，对部分心肺音进行智能检测诊断，实验结果显示损失值为0.082，准确率达0.908。开拓了人工智能技术在心血管疾病预警方面的应用空间，前瞻性强、结构框架完整，可有效避免医疗资源浪费，前置对心血管疾病的应对措施，市场应用前景广阔，对于推动智慧医疗有重大作用。
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