一种基于多模态和深度学习的呼吸音电子听诊信号识别方法

本发明公开了一种基于多模态和深度学习的呼吸音电子听诊信号识别方法，涉及深度学习和多模态学习技术领域。首先获取与呼吸声音分类相关的音频数据及其对应的文本描述；然后对音频数据进行预处理，包括去噪和特征提取；接着通过对比学习方法，将音频样本与生成的文本描述进行匹配，从而优化模型的表示能力；再对训练好的模型进行评估和验证，利用分类头对音频样本进行标签预测；最后采用多模态融合的方法，将元数据与音频特征结合，通过推理阶段进行分类预测。本发明在关注模型分类准确性的基础上，同时关注模型的多模态输入效果，通过整合元数据提升模型的鲁棒性，验证在缺失部分元数据的情况下，模型是否依然能保持良好的分类性能。此外，该方法还揭示了不同元数据对模型预测结果的重要性及其相互作用关系。综上所述，该发明可以为临床应用提供可靠的支持。