基于声纹识别技术的医疗叩诊音智能分类系统

本发明涉及一种基于声纹识别技术的医疗叩诊音智能分类系统，属于医疗技术领域。包括预处理模块、特征提取模块和集成分类模块，通过CEEMDAN算法和DTW算法的结合，有效去除了叩诊音信号中的噪声和干扰，提高了信号的纯净度。融合人工与自动双重特征提取优势，全面捕捉了叩诊音信号的特征，提高了诊断的准确性。采用集成学习策略，显著提升了分类的准确性和系统鲁棒性，使系统在复杂噪声环境下仍能保持稳定性能。