【摘 要】
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为实现对心血管疾病的预警,及早发现以心率、心肺音恶性变化为代表的危险前兆,设计基于CNN-LSTM神经网络的声纹识别系统。利用物联网技术融合心率传感芯片、单片机、电子听诊
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为实现对心血管疾病的预警,及早发现以心率、心肺音恶性变化为代表的危险前兆,设计基于CNN-LSTM神经网络的声纹识别系统。利用物联网技术融合心率传感芯片、单片机、电子听诊器等设备,对心率进行实时监测、辅助预警;根据梅尔道普频率系数对心肺音信号进行特征提取,构建基于CNN-LSTM算法的心肺音智能识别模型,对部分心肺音进行智能检测诊断,实验结果显示损失值为0.082,准确率达0.908。开拓了人工智能技术在心血管疾病预警方面的应用空间,前瞻性强、结构框架完整,可有效避免医疗资源浪费,前置对心血管疾病的应对措
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