基于时频域相结合的抑郁状态识别系统

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推荐专利
基于时频域相结合的抑郁状态识别系统
申请号:CN202411968538
申请日期:2024-12-30
公开号:CN119745387A
公开日期:2025-04-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于时频域相结合的抑郁状态识别系统,其中系统包括:获取模块,其被配置为:获取待识别的心音信号;预处理模块,其被配置为:对待识别的心音信号进行预处理,所述预处理,包括:形式变换、降采样和滤波处理;抑郁状态识别模块,其被配置为:将预处理后的心音信号,输入到训练后的抑郁状态识别模型中,得到抑郁状态的识别结果;其中,训练后的抑郁状态识别模型,用于从预处理后的心音信号中提取出梅尔频率倒谱系数特征,从梅尔频率倒谱系数特征中提取出频域特征;同时,从预处理后的心音信号中提取出时域特征;将时域特征和频域特征融合后,对融合特征进行特征提取得到语义特征;对语义特征进行分类,得到抑郁症识别结果。
技术关键词
状态识别系统 MFCC特征 抑郁 语义特征 梅尔频率倒谱系数 时域特征 离散余弦变换 频域特征 二维卷积神经网络 样本 融合特征 滤波器 信号 LSTM神经网络 预测类别 分层特征提取 构建训练集 识别模块 标签
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