公开(公告)号：CN119601036A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202510122041.6

申请日：2025-01-26

Applicant: 南昌大学

Inventor： 张明辉 ,  董高杨 ,  王建鸿 ,  沈雨飞 ,  吴佳凯 ,  孙萍

IPC: G10L25/30 ,  G10L25/66

Abstract: 本发明提供了一种基于事件级检测技术的呼吸音识别方法，属于音频信号识别技术领域。针对现有方法对呼吸音事件检测不准确的问题，本发明提供的一种基于事件级检测技术的呼吸音识别方法，基于分层令牌语义音频Transformer构建呼吸音识别模型检测异常呼吸音事件，提高了呼吸音事件的检测准确度和速度，从而提高临床呼吸疾病的诊断效率。

公开(公告)号：CN119337190A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411885266.9

申请日：2024-12-20

Applicant: 南昌大学

Inventor： 张明辉 ,  董高杨 ,  吴佳凯 ,  沈雨飞 ,  王建鸿 ,  孙萍

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供了一种基于低秩适配的呼吸音分类方法及系统，涉及人工智能和语音信号处理技术领域，包括：获取并预处理呼吸音数据，将预处理后的呼吸音数据进行截断，对低于预设时长的数据进行循环填充；对固定长度的呼吸音数据依次进行分帧、加窗、快速傅里叶变换并加入梅尔滤波器获取梅尔频谱；在预训练的AST模型内的每一层编码器层都注入可训练的低秩分解矩阵获取更新后的注意力权重；对初始低秩分解矩阵分别进行高斯分布初始化和零矩阵初始化，对应获得高斯分布矩阵和零矩阵，并为查询、键和值注入高斯分布矩阵和零矩阵，对预训练的AST模型进行训练，获取训练好的AST模型；将固定长度的呼吸音数据输入至训练好的AST模型中，基于评价指标获取分类结果。