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教授突然让研究一下鼾声识别的算法,讨教一下主要的思路

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教授一时兴起,突然让我研究一下鼾声,用智能手机采集鼾声,然后分析鼾声,区分出正常鼾声和危险鼾声,我猜想可能会用到一些模式识别之类的知识,请问一下可能会牵涉到哪些方面的技术,有没有有类似经验的朋友。

用户头像 提问 2012年 12月1日 @ Viktor 上等兵 (290 威望)
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很有意思的命题,本质上仍然是经典的分类问题,设计方案借鉴一般的模式识别问题解决方案。

1. 鼾声数据的获取,尽可能的丰富,可能要费点功夫(亦或导师提供?很想知道你们如何区分是正常或不正常鼾声)。
2. 生成特征,声音的相关特征量是必须的了,除此还可以考虑年龄、性别、体质、区域、气候等等。
3. 提取选择特征,根据实际情况决定是否需要,本质上是特征矩阵的降维,降低样本的依赖性,提高分类效果。
4. 分类器设计,常见有Bayes决策、SVM、神经网络、决策树、Boosting等方法。

我的经验是算法性能严重依赖于特征,好的特征一般的分类器就能满足我们的需求;反之,再好的分类器也无能为力。

如果概率统计、最优化、矩阵论等数学知识非常熟悉的话,算法设计不是问题,具体可以参考以下书籍:
C.M.Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning;
R.O.Duda, P.E.Hart & D.G.Stork, Pattern Classification;
边肇祺 & 张学工, 模式识别。

用户头像 回复 2012年 12月1日 @ Hecarim 上等兵 (361 威望)
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