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申请/专利权人：浙江大学;杭州迈臻智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于MPSF提取的AVA狭窄定位及狭窄程度多级分类系统，声学信号采集器采集并传输测试者AVA相对上下游位置的声学信号；处理器接收测试者AVA相对上下游位置的声学信号后，执行以下步骤：按照心率周期对接收的声学信号进行分割，获得声学子信号；对声学子信号进行奇异谱分析和welch功率谱估计，获得高频部分的频率谱能量，将来自于同一AVA相对上下游位置的声学信号的频率谱能量组成一组MPSF；将每组MPSF输入至基于长短期记忆网络构建的AVA狭窄定位及狭窄程度多级分类模型中，经计算输出测试者AVA狭窄位置以及狭窄程度的分类结果。该系统提高了对AVA狭窄区域的定位以及狭窄程度分类的准确性。

主权项：1.一种基于MPSF提取的AVA狭窄定位及狭窄程度多级分类系统，其特征在于，包括声学信号采集器和处理器，其中：所述声学信号采集器采集测试者AVA相对上下游位置的声学信号，并将所述声学信号传输至所述处理器；所述处理器接收测试者AVA相对上下游位置的声学信号后，执行以下步骤：按照心率周期对接收的所述声学信号进行分割，获得声学子信号；对声学子信号进行奇异谱分析和welch功率谱估计，根据welch功率谱估计结果中功率分布特征，初步判断AVA狭窄位置，从据welch功率谱估计结果中提取AVA狭窄位置对应的高频部分的频率谱能量，将来自于同一AVA相对上下游位置的声学信号的频率谱能量组成一组MPSF；将每组MPSF输入至基于长短期记忆网络构建的AVA狭窄定位及狭窄程度多级分类模型中，经计算输出测试者AVA狭窄位置以及狭窄程度的分类结果；所述按照心率周期对接收的所述声学信号进行分割，获得声学子信号包括：采用A-weighted滤波器对所述声学信号进行加权滤波；对加权滤波后的声学信号取绝对值后，采用高斯窗宽为2500～3500的Gaussion平滑，消除噪声对局部极大值的影响，并将声学信号转变为可导的Gaussion平滑曲线Q；对所述Gaussion平滑曲线Q求导，获得离散的导数曲线，再对所述导数曲线进行高斯窗宽为2000～3000的Gaussion平滑，获得所述平滑曲线Q的平滑导数分布ds；寻找平滑导数分布ds上的零点C使得零点C左邻域大于0、右邻域小于0，认为获取的每一个零点C对应一个周期的最大值，相邻两个零点C之间的时间长度为周期长度；将所有周期长度的平均值作为原始信号周期片段Cycle的长度，从第一个局部零点C前0.2～0.4秒开始依次截取Cycle，以保证每个截取结果内都能包含有一次完整搏动中声音的全部信息，以此实现对声学信号的分割，获得声学子信号。

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