Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual Conference · 2004
Respiratory sounds classification using cepstral analysis and Gaussian mixture models.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Bahoura M, Pelletier C
Аннотация
The Cepstral analysis is proposed with Gaussian Mixture Models (GMM) method to classify respiratory sounds in two categories: normal and wheezing. The sound signal is divided in overlapped segments, which are characterized by a reduced dimension feature vectors using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) or subband based Cepstral parameters (SBC). The proposed schema is compared with other classifiers: Vector Quantization (VQ) and Multi-Layer Perceptron (MLP) neural networks. A post processing is proposed to improve the classification results.