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文档简介

婴儿啼器声的特征分析与识别的开题报告一、研究背景与意义随着人们生活水平的提高，对于婴儿的照顾越来越受到家长们的关注。当婴儿出现哭闹、呕吐、发热等异常症状时，对于家长而言判断和及时采取有效措施尤为重要。因此，对于婴儿啼声的特征分析和识别技术的研究具有重要的现实意义。目前，已有部分学者将声学信号处理技术，应用于婴儿啼声的特征分析和识别方面，对于婴儿哭闹声的时域、频域、形态学等特征进行了分析，并提出了一些特征提取、分类识别算法，但仍存在一些问题有待解决，如准确率不够高、噪声抗干扰性差等。因此，本文拟利用声学信号处理技术，对婴儿啼器声进行特征分析和识别，探索并改进婴儿啼声分类算法，提高分类准确率及其应用效率。二、研究内容与方法本文研究的主要内容是对婴儿啼器声的特征分析和识别，采用如下方法：1.采集婴儿啼声数据：从不同年龄、健康状况的婴儿中采集啼声数据，构建婴儿啼声数据库。2.预处理：对采集的啼声信号进行预处理，如滤波、消噪、去除不相关信号等，得到干净的啼声信号。3.特征提取：提取啼声信号的时域、频域等特征，如平均能量、频率等，建立特征向量。4.分类识别：使用支持向量机、人工神经网络等算法进行分类识别，分析不同算法的分类效率和噪声抗干扰能力。5.结果分析：对分类识别结果进行分析和统计，评估算法的准确率和可行性。三、研究预期目标本文旨在研究婴儿啼声特征分析和识别技术，预期达到以下目标：1.提取婴儿啼声的特定特征，并构建特征向量。2.建立分类算法，对婴儿啼声进行分类识别，并比较不同算法的准确率和噪声抗干扰性能。3.实现婴儿啼声分类识别系统，并进行实验验证，验证算法的可行性和应用效果。四、研究计划本文的研究计划如下：1.文献综述及选题（1周）2.数据采集和预处理（2周）3.特征提取和分类算法研究（4周）4.算法实现和实验验证（4周）5.总结与论文撰写（2周）五、参考文献1.陶润琦,董伟,陈辉,等.婴儿啼声的时域、频域和形态学特征分析[J].实验技术与管理,2010(2):136-139.2.钟耿楠.基于小波分析的婴儿啼声信号分类研究[D].河海大学,2009.3.江小红,洪星,肖菲,等.基于小波分解的婴儿啼声信号识别[J].仪表技术与传感器,2009,10(10):56-60.4.吕新开,李佳,李静.基于熵的婴儿啼声分类研究[J].中国医学装备,2014(1):96-98.5.唐汉秋,郭皓,萧

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