度特征在心音信号分类识别中的应用

心理声学研究中的声音识别与认知机制解析声音是我们日常生活中不可或缺的一部分，它们承载着丰富的信息。

在心理声学研究中，声音识别和认知机制是一个重要的研究领域。

通过研究声音识别和认知机制，我们可以更好地理解人类的听觉系统和认知过程。

首先，声音识别是指我们能够将不同的声音进行区分和识别的能力。

这个过程涉及到听觉系统的感知和认知过程。

听觉系统通过接收声音信号并将其转化为神经信号，然后将这些信号传递给大脑进行处理。

在大脑中，声音信号被分析和解码，从而使我们能够识别出声音的来源和意义。

声音识别的过程中涉及到很多因素，其中之一是声音的特征。

声音的特征包括音高、音色、音强等。

这些特征可以帮助我们将不同的声音进行区分。

例如，我们可以通过声音的音高来区分男声和女声，通过声音的音色来区分不同的乐器。

此外，声音的持续时间和频率也是声音识别的重要特征。

除了声音的特征，我们的经验和记忆也对声音识别起着重要的作用。

我们通过日常生活中的经验和记忆，建立了声音的模型。

当我们听到一个声音时，我们的大脑会将其与我们已有的声音模型进行比较，从而识别出声音的来源和意义。

例如，当我们听到一个熟悉的歌曲时，我们可以立即识别出它是这首歌曲，并且能够回忆起与之相关的记忆。

声音的认知机制是指我们对声音所产生的认知和理解。

声音的认知机制涉及到语言、情感和注意力等方面。

语言是人类最基本的沟通工具，而声音是语言的重要组成部分。

通过声音，我们可以理解和表达语言信息。

情感也是声音认知的重要方面。

声音可以传达出不同的情感，如愉快、悲伤、紧张等。

我们通过声音的情感信息，能够感受到他人的情绪和意图。

此外，注意力也对声音的认知起着重要的作用。

我们的注意力可以帮助我们集中注意力于某个声音，并过滤掉其他干扰性的声音。

声音识别和认知机制的研究对于理解人类听觉系统和认知过程具有重要意义。

通过研究声音识别和认知机制，我们可以揭示人类大脑的工作原理，进一步推动听觉和认知科学的发展。

声音信号的特征提取及其在语音识别中的应用声音信号是一种复杂的信号，可以用于人与人之间的交流和信息的传递。

为了实现自然语言处理和语音识别等人工智能技术，需要对声音信号进行特征提取和分析。

本文将介绍声音信号的特征提取方法以及在语音识别中的应用。

一、声音信号的特征声音信号是一种时间变化的信号，包含了许多声音波形的成分。

为了对声音信号进行处理和分析，需要将其转换成数字信号。

在此基础上，可以进行频率分析、时域分析和小波分析等方式的信号特征提取。

1.1 时域特征时域特征是指在时间轴上进行的特征提取，包括时长、幅度、能量、变化率等等。

其中，时长和幅度是最基本的特征，它们通常用于刻画声音信号的基本特性。

能量和变化率则更多地体现了声音信号的动态特性，可以用于语音活动检测和说话人辨识等领域。

1.2 频域特征频域特征是指在频率轴上进行的特征提取，包括音调、共振、谐波、噪声等。

音调是指声音信号的基音频率，它是人声识别的重要特征。

共振则是指声音信号在声道内反射、混响的能力，可以用于说话人辨识。

谐波则是指声音信号的谐波谱，它可以用于语音音量和音色的分析。

1.3 小波特征小波特征是指通过小波变换提取的特征，主要包括频带能量、包络取样和最大音量等。

小波变换提供了一种有效的多分辨率分析方法，可以用于声音信号的分类和分析。

二、声音信号特征提取方法特征提取是指从原始信号中提取能够表现信号本质特征的指标和量化参数。

对于声音信号，特征提取是语音识别的基础。

现在常用的特征提取方法主要有短时傅里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱（MFCC）和线性预测编码（LPC）等。

2.1 短时傅里叶变换短时傅里叶变换是将信号分成许多小块，然后对每个小块进行傅里叶变换。

它可以提供声音信号的时频分布特征。

但是，短时傅里叶变换处理的是一组固定大小的样本，不能处理不同长度的语音信号。

2.2 梅尔频率倒谱梅尔频率倒谱是将信号在频率轴上进行均衡，并进行离散余弦变换后得到的特征组合。

种有效的心音信号分析方法引言在医学领域中，心音信号是评估心脏健康状况的重要指标之一。

对于初学者或非专业医学人员，心音信号的处理与分析可能是一项艰巨的任务。

尤其是在大量心音信号采集和处理过程中，处理方法的选择直接决定了结果的质量和研究成果的可靠性。

常见的心音信号分析方法在过去的几十年中，对于心音信号的处理与分析已经有了多种多样的方法。

下面将介绍几种常见的方法。

主成分分析 (PCA)主成分分析是一种数据分析方法，主要用于降维和数据可视化。

对于心音信号而言，PCA分析可以将复杂信号变换成具有更好可视化和比较性的低维度数据集。

PCA 的应用可不仅仅局限于降维和可视化，相反机器学习领域中也常用 PCA 进行特征提取，加速训练过程。

傅里叶分析傅里叶分析是另一种常见的信号分析方法，也是一种经典算法，可以通过将信号分解为频率以了解其特征。

在心音信号处理中，傅里叶分析可以通过将信号转换为频域查看峰值、频率分布等信息。

傅里叶变换后的频谱可以与其他信号进行比较，这对于进行心脏病音测量非常有用。

小波分析小波分析是一种比傅里叶分析更高级别的信号处理方法。

相对于傅里叶变换，小波变换能够更好地揭示信号的时间和频率特征。

因此，在处理噪音或包含多种频率组成的心音信号时，小波分析是一种优越的选择。

时频分析时频分析兼顾了时间域和频率域，能够更好地揭示信号的时频特征。

时频分析可以更好地解决心音信号可变性、多信号源和噪声干扰等问题。

机器学习算法机器学习算法是近年来快速发展的一种算法，利用数学模型或统计技术进行预测、分类、识别等。

在心音信号处理中，机器学习可以通过特征提取、模型训练和预测实现智能分析。

选用心音信号处理方法的建议不同的心音信号处理方法都有其优缺点，如傅里叶变换可以检查顺序和频率，但不适用于时间刻度的可变性；主成分分析可降维，但容易产生丢失数据的风险；机器学习算法可以缓解噪声和多信号源的问题，但需要大量的数据样本。

在选择方法时，需考虑具体的研究目标和数据特点，并合理结合各类算法，综合分析。

㊃新概念㊃新疾病㊃新技术㊃心音特征智能分析在心血管功能评估和疾病诊断中的应用陈燕㊀蔡宁100853北京,中国人民解放军总医院第一医学中心麻醉科通信作者:陈燕,电子信箱:yanzicw@DOI:10.3969/j.issn.1007-5410.2024.01.014㊀㊀ʌ摘要ɔ㊀数字化心音与人工智能技术的结合可实现对心音进行精确地连续㊁定量分析和分类识别,使心音特征提取与融合分析在心脏血流动力学监测㊁心力衰竭分型诊断㊁先天性或风湿性心脏病分类㊁冠状动脉疾病检测等领域成为研究热点㊂本文综述心音特征智能分析在心血管功能评估和疾病诊断中的应用㊂ʌ关键词ɔ㊀心音特征;㊀心音分析;㊀人工智能;㊀心血管功能;㊀疾病诊断基金项目:国家自然科学基金(82172185)Application of heart sound features analysis in the evaluation of cardiovascular function anddiagnosis of cardiovascular diseases㊀Chen Yan,Cai NingDepartment of Anesthesiology,The First Medical Center,Chinese PLA General Hospital,Beijing100853,ChinaCorresponding author:Chen Yan,Email:yanzicw@ʌAbstractɔ㊀The combination of digital phonocardiogram and artificial intelligence enables accurate, continuous,and quantitative analysis and classification of the heart sound signals.Extraction and fusionanalysis of the heart sound features has become popular in monitoring of cardiac hemodynamics,typing the diagnosis of heart failure,classification of congenital or valvular heart disease,and detection of coronaryartery disease.In this paper,we will review the application of intelligent analysis of heart sound features in evaluating cardiovascular function and detecting cardiovascular diseases.ʌKey wordsɔ㊀Heart sound features;㊀Heart sound signals analysis;㊀Artificial intelligence; Cardiovascular function;㊀Diagnosis of diseasesFund program:National Natural Science Foundation of China(82172185)㊀㊀心音是人体重要的生理信号,含有能反映心血管功能状态的生理或病理信息,心音的频率与心脏各组织物理性质及心脏血流动力学变化有密切关系㊂近年来,随着可视化㊁数字化心音监测和计算机辅助心音分析技术的发展,可以获得心音定量的特征参数,利用神经网络深度学习提取心音信号中的病理信息,对不同信息特征进行心音分类,可以辅助诊断心血管疾病㊂人工智能(artificial intelligence,AI)技术的应用有助于心音分析的精准化和自动化,使心音信号特征提取与融合分析在心脏血流动力学监测㊁心力衰竭(简称 心衰 )分型诊断㊁先天性或风湿性心脏病分类㊁冠状动脉疾病检测㊁情感识别等领域成为研究热点[1-4]㊂本文就心音监测与分析技术的发展㊁心音特征分析在心血管功能评估和疾病早期诊断中的应用进行综述㊂1㊀心音监测与分析技术的发展基于智能手机的心音监测系统和包含心音心电信号同步监测的产品,如智能数字听诊器系统㊁EKO等已开始应用于临床[5-7]㊂孙柯等[8]设计了基于全可编程片上系统的异构实时心音心电采集系统,实现了可视化心音心电信号实时并行采集㊂Li等[9]采用可穿戴的心音心电同步传感器,通过模数转换器(analog-to-digital converter,ADC)将心音㊁心电变成数字信号并传入微处理器中,同时微处理器将所采集的数据通过低功耗蓝牙模块传输到智能手机,实时绘制心音心电信号的波形并存储信号数据㊂最近Guo等[10]研发了基于新型心音传感器的多通道可穿戴心音监测系统,包含有72路心音图(phonocardiogram,PCG)信号和1路心电图(electrocardiogram,ECG)信号,具有信号质量高㊁敏感性高和使用便携的优点㊂基于AI的远程心电监测已有效应用于老年慢性疾病㊁心血管疾病等患者危急心电事件的预警[11-12],心音传感器轻便㊁小型,采集的数据失真率低㊁稳定性高㊁抗干扰性强,并可无线传输与存储,是心音监测设备不断改进和优化的方向,将为心音心电监测的远程动态实时分析奠定基础㊂国内外学者在心音的降噪㊁分段㊁特征提取和分类等信号处理和分析技术上不断探索,如融合改进最小值控制递归平均和最优修正对数谱幅度估计的降噪方法能动态估计长时间采集的心音中的噪声,降低心音失真的风险;改进维奥拉积分方法提取心音信号包络和基于两次阈值函数选择的心音分段快速算法,提高了心音分段的正确率和精度㊂近年来随着计算机辅助心音分析技术的发展,在机器学习和信号处理算法上取得了快速进步,尤其是深度学习算法的应用,使心音分析能更好地预测心血管疾病[13],如基于单形进化算法优化的BP神经网络模型心音识别率达到95.96%[14],改进的PSO-BP神经网络算法提高了神经网络的收敛速度和精度,分类准确率达到96.67%[15],Deng等[16]采用梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstrum coefficient,MFCC)特征结合一阶和二阶差分特征作为卷积神经网络输入,提出新的心音分类方法,分类准确率达到98%㊂AI技术的应用有助于更加精准㊁自动地分析心音,使心音特征分析能用于对心血管功能状态的评估,尤其心音分类可以在心血管疾病的早期诊断中起到重要作用㊂2㊀心音与心血管功能评估1992年Bartels首次提出心音与血压的关系,近年来通过心音信号特征来估算血压取得了很大进展,使基于心音的血压估算成为一种无创㊁连续测量血压的新方法㊂Kapur 等[17]采用Piezo-accelerometer传感器和神经网络算法为危重症儿童提供了准确的血压监测(收缩压范围在58~173 mmHg)㊂Tang等[18]选取健康犬,以肾上腺素诱发心脏血流动力学发生改变,利用心音的幅度㊁能量和时间多个特征,借助反向传播(back propagation,BP)神经网络推算左心室收缩压,在收缩压100~280mmHg范围内,获得较好的估算结果,绝对误差均值为7.3mmHg㊂目前临床上广泛应用的无创血压测量方法是基于脉搏波传导时间(pulse wave transit time, PWTT)的血压计算方法,但Finnegan等[19]指出很多研究者误将脉搏到达时间作为PWTT进行统计,由于前者包括PWTT和射血前期,利用ECG和脉搏波估算的血压值会存在误差,而用心音信号来测量PWTT可以克服这一缺点㊂成谢锋等[20]采集健康志愿者主动脉瓣心音信号,以第一心音(S1)与第二心音(S2)峰值点时间间隔(heart sound time interval,HSTT)㊁S2峭度(K)为主要参数推导出血压计算公式,估算血压与实际测量值相比,收缩压和舒张压的平均误差分别为-0.401mmHg和-0.812mmHg,符合血压检测精确度评估标准㊂鉴于心音能实时反映心血管功能状态,由心音获得心率㊁血压,在无创㊁便携㊁连续监测机体血流动力学状态的方法中有其独特的优势㊂心音还能反映心脏收缩功能和后负荷的变化,用于评估左心室功能㊂Li等[9]采集同步的心音心电信号,计算的电机械激活时间(electromechanical activation time,EMAT)用于评估左心室收缩功能,诊断心衰(左心室射血分数<50%)的准确率高于N末端B型利钠肽原(N-terminal pro-B-type natriuretic peptide,NT-proBNP)㊂心音信号的舒张期与收缩期时限比还可以反映慢性心衰患者治疗后心功能改善情况㊂心衰的早期检测对及早采取治疗措施有重要意义,Gao 等[21]提出基于门控循环单元的心衰筛查模型,通过直接学习心音特征,能自动识别射血分数保留的心衰和射血分数降低的心衰,准确率可达98.82%,为心衰的早期分型诊断提供了新的有效方法㊂Moon等[22]采用经食管听诊器记录手术中患者的心音信号,发现麻黄碱和艾司洛尔主要引起S1明显变化,而苯肾上腺素和尼卡地平主要引起S2明显变化,且S2与外周血管阻力(systemic vascular resistance,SVR)变化密切相关,提示不同血管活性药物引起心血管功能变化时,由于心排血量㊁SVR相对变化的不同,可以引起心音特征变化的差异性,对差异特征进行提取和分析,有可能区分不同的血流动力学状态㊂新近Chen等[23]在失血性休克猪模型上采集心音信号,观察到S1和S2幅值㊁能量的下降与动脉血压下降趋势一致,尤其S2幅值㊁能量的下降与血压降低呈显著正相关,其变化早于心率㊁脉搏压变异度等传统血流动力学指标,因而心音有可能成为失血性休克早期诊断的一个新指标㊂3㊀心音与心血管疾病诊断人工听诊心音诊断是通过分析心音音调和音强,主要依赖医生经验的定性方法,但心音信号转化为可视化图形后,利用计算机辅助分析技术能获得心音定量的特征参数,有助于发现心音与相关疾病的关系,可作为心血管疾病的无创诊断方法㊂用于临床诊断的心音成分主要为S1和S2,心音周期的收缩期(S1到S2间期)和舒张期(S2到S1间期)时长㊁比例与心血管疾病的发生密切相关㊂在健康年轻人中可能出现第三心音(S3),但在40岁以上成人中出现S3通常是异常表现,可能与心房功能障碍㊁心室容量超负荷有关,S3能反映心排血量减少㊁心室射血分数降低㊁左心室肥厚以及进展性心衰中发生的舒张末压升高,对心衰诊断有很高的特异性㊂由于S3强度弱㊁频率低㊁持续时间短,人耳很难听到,但通过电子听诊器收集PCG波形,可以捕捉到S3㊂Cao等[24]利用植入式心音监测设备,识别S3预测心衰的能力明显优于常规听诊,并有客观㊁连续㊁自动和远程监控的优点㊂在正常心脏周期中不会出现第四心音(S4),其出现可能与舒张期心衰有关,通过监测心音信号波形变化能及时发现病理性S4的出现㊂近年来,深度学习在心电领域有了较快的发展和应用[25],AI技术与数字化心音的结合也使心音分类识别的准确性有了很大提高,通过训练传统机器学习分类器实现心音的分类,不同类型先天性心脏病(简称 先心病 )血流异常产生的心脏杂音,风湿性心脏病心脏瓣膜受损后血流紊乱引起的杂音,都能从心音信号特征的异常变化中分辨出来,从而帮助分类识别心脏疾病(图1)㊂Aziz等[26]利用机器学习对三种先心病(房间隔缺损㊁室间隔缺损㊁动脉导管未闭)的分类准确率为95.24%,Ghosh等[27]采用多类复合分类器对主动脉瓣狭窄㊁二尖瓣狭窄和二尖瓣关闭不全分类的敏感度分别为99.44%㊁98.66%和96.22%㊂Dargam 等[28]给予小鼠腺苷+高磷酸饮食,制作主动脉瓣钙化疾病模型,通过对健康小鼠和主动脉瓣钙化小鼠的心音分析,发现用S2识别主动脉瓣钙化有很高的准确性,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积为0.9593㊂深度学习是通过人工神经网络,模拟人脑工作机器学习的一个分支,深度学习智能算法利用神经网络自动学习提取特征,可以实现对心音的准确分类㊂在儿童左向右分流先心病基于深度学习计算机辅助的心音分析中,残差卷积回归神经网络分类模型较其他模型有更高的准确性,对四类先心病(房间隔缺损㊁室间隔缺损㊁动脉导管未闭和复合病变)识别的准确率为94%~99.4%㊂近年Alkhodari 等[29]对1000例患者的心音分析显示,采用卷积和循环神经网络对四种心脏瓣膜疾病(主动脉瓣狭窄㊁二尖瓣狭窄㊁二尖瓣关闭不全和二尖瓣脱垂)的分类准确率高达99.32%㊂图1㊀机器学习心音特征以分类识别心脏疾病示意图冠状动脉疾病(coronary artery disease,CAD)由于动脉管壁增厚和管腔狭窄使血流受阻,可产生特有的湍流声,湍流血流的声学特征可以被心音监测和识别㊂Larsen 等[30]对191例CAD 患者与955例非CAD 患者的心音进行比较,CAD 患者的S1和S2时频谱呈现明显差异,在S1和S2中期能量下降,舒张期和收缩期均在20~120Hz 频率范围能量增加,尤其是舒张期能量显著增加㊂CAD 患者心音舒张期低频能量增加的特点,提示其中可能含有可用于CAD 风险评估的信息,有待进一步的研究对心音能量谱变化进行分析,将可能用于临床对CAD 的辅助诊断和风险分层㊂4㊀心音与其他疾病检测心音信号中含有呼吸音(也称肺音)成分,利用卷积神经网络模型基于特征融合的方法可以分类识别肺音,由于不同肺疾病的肺音在信号波形㊁声谱图㊁梅尔频谱㊁色谱图上表现出不同特征,对肺音特征的分析可以辅助诊断肺疾病,如慢性阻塞性肺疾病㊁支气管扩张㊁上呼吸道感染㊁肺炎等,基于声谱图的肺音分类准确率最高可达99.1%[31]㊂进展性心衰患者植入左心室辅助装置(left ventricularassist device,LVAD)后,需要监测和评估设备工作情况和心脏功能,与床旁临床评估不同,心音监测可实现动态㊁实时㊁远程监测心脏功能,由于在心前区记录的心音中还包含机械泵工作的声音,可以早期发现机械泵故障㊁右心衰竭等LVAD 相关并发症[32]㊂心音信号还能用于情感识别,Cheng 等[4]对志愿者心音的线性和非线性特征进行提取分析,以心率变异性㊁舒张期和收缩期比值变异性作为情感评估指标,评估Valence(愉快和不愉快程度)㊁Arousal (兴奋和平静程度)以及Valence-Arousal 组合情感状态,心音特征对三种情感状态识别的准确率分别为96.87%,88.54%和81.25%㊂临床上各种身心疾病患者常会出现情绪改变㊁情感障碍,用心音辨识情感,为情感障碍的判断提供了新的客观指标,尤其对抑郁㊁焦虑等疾病患者可以起到辅助诊断或判断疗效的作用㊂5㊀小结随着心音监测和分析技术的快速发展,通过提取心音特征中的病理信息,捕捉异常心音变化,对心音信号进行实时㊁动态㊁定量分析和分类识别,可以用于对心血管功能状态的评估和疾病诊断㊂在连续监测心音时,如果发生急性心血管事件,心音的异常变化也能帮助临床判断心血管结构或功能发生的异常改变,因而心音特征分析在早期或突发心血管事件的预警监测中具有极高的应用价值㊂目前计算机辅助心音检测技术领域仍在不断探索,是未来发展的重点方向,同时临床真实场景下心音信号的无线采集㊁云存储与远程分析等技术也在发展中,借助AI 技术,使心音分类算法得到不断改进,实现对心音更精确的智能化分析,有望在心血管功能评估㊁疾病诊断和疗效判断中发挥更重要的作用㊂利益冲突:无参㊀考㊀文㊀献[1]孙伟,郭兴明,郑伊能.心音特征在慢性心力衰竭分型辅助诊断中的应用研究[J].中国生物医学工程学报,2018,37(5):537-544.DOI:10.3969/j.issn.0258-8021.2018.05.004.㊀Sun W,Guo XM,Zheng YN.Application of heart sound feature in the tying aided diagnosis of chronic heart failure[J].Chinese Journal of Biomedical Engineering,2018,37(5):537-544.DOI:10.3969/j.issn.0258-8021.2018.05.004.[2]谭朝文,王威廉,宗容,等.基于卷积神经网络的先心病心音信号分类算法[J].生物医学工程学杂志,2019,36(5):728-736,744.DOI:10.7507/1001-5515.201806031.㊀Tan ZW,Wang WL,Zong R,et al.Classification of heart sound signals in congenital heart disease based on convolutional neural network[J].Journal of Biomedical Engineering,2019,36(5):728-736,744.DOI:10.7507/1001-5515.201806031.[3]曾文入,王维博,王彬蓉,等.基于小波能量谱的先天或风湿性心脏病异常心音分类算法研究[J].航天医学与医学工程,2020,33(2):159-165.DOI:10.16289/ki.1002-0837.2020.02.010.㊀Zeng WR,Wang WB,Wang BR,et al.Research on abnormal heart sound classification algorithm based on wavelet energy spectrum in congenital or rheumatic heart disease [J].Space Medicine &Medical Engineering,2020,33(2):159-165.DOI:10.16289/ki.1002-0837.2020.02.010.[4]Cheng X,Wang Y,Dai S,et al.Heart sound signals can beused for emotion recognition[J].Sci Rep,2019,9(1):6486.DOI:10.1038/s41598-019-42826-2.[5]Lee SY,Huang PW,Chiou JR,et al.Electrocardiogram andphonocardiogram monitoring system for cardiac auscultation[J].IEEE Trans Biomed Circuits Syst,2019,13(6):1471-1482.DOI:10.1109/TBCAS.2019.2947694.[6]Chowdhury MEH,Khandakar A,Alzoubi K,et al.Real-timesmart-digital stethoscope system for heart diseases monitoring[J].Sensors(Basel),2019,19(12):2781.DOI:10.3390/s1*******.[7]Landgraf C,Goolkasian P and Crouch T. Wireless CardiacSensor ,U.S.Patent Appl.20180256061A1,Sept.13,2018.[8]孙柯,潘家华,姚如苹,等.基于APSoC的异构实时心音心电采集系统[J].云南大学学报(自然科学版),2020,42(6):1072-1079.DOI:10.7540/j.ynu.20190634.㊀Sun K,Pan JH,Yao RP,et al.Heterogeneous real-time heartsound and electrocardiogram acquisition system Based on APSoC[J].Journal of Yunnan University:Natural Sciences Edition,2020,42(6):1072-1079.DOI:10.7540/j.ynu.20190634.[9]Li XC,Liu XH,Liu LB,et al.Evaluation of left ventricularsystolic function using synchronized analysis of heart sounds andthe electrocardiogram[J].Heart Rhythm,2020,17(5Pt B):876-880.DOI:10.1016/j.hrthm.2020.01.025. [10]Guo B,Tang H,Xia S,et al.Development of a muti-channelwearable heart sound visualization system[J].J Pers Med,2022,12(12):2011.DOI:10.3390/jpm12122011. [11]欧阳微娜,王春梅,叶冰,等.基于5G+AI的远程动态实时心电监护技术在老年慢性疾病中的应用研究[J].中国心血管杂志,2022,27(5):455-458.DOI:10.3969/j.issn.1007-5410.2022.05.011.㊀Ouyang WN,Wang CM,Ye B,et al.Application of remotedynamic real-time ECG monitoring technology based on5G+AIin the elderly with chronic diseases[J].Chin J Cardiovasc Med,2022,27(5):455-458.DOI:10.3969/j.issn.1007-5410.2022.05.011.[12]吕煜焱,丁思霄,赵逸凡,等.人工智能化的远程心电监测在心血管疾病中的应用[J].中国心血管杂志,2020,25(3):270-273.DOI:10.3969/j.issn.1007-5410.2020.03.014.㊀Lyu YY,Ding SX,Zhao YF,et al.Application of remote ECGmonitoring with artificial intelligence in cardiovascular diseases[J].Chin J Cardiovasc Med,2020,25(3):270-273.DOI:10.3969/j.issn.1007-5410.2020.03.014.[13]Li S,Li F,Tang S,et al.A review of computer-aided heartsound detection techniques[J].Biomed Res Int,2020:5846191.DOI:10.1155/2020/5846191.[14]袁倩影,全海燕.基于新进化优化BP学习算法的心音识别方法[J].吉林大学学报(理学版),2020,58(5):1195-1201.DOI:10.13413/ki.jdxblxb.2019389.㊀Yuan QY,Quan HY.Heart sound recognition method based onnew evolutionary optimization BP learning algorithm[J].Journalof Jilin University(Science Edition),2020,58(5):1195-1201.DOI:10.13413/ki.jdxblxb.2019389. [15]周克良,刘亚亚.改进的PSO-BP神经网络算法在心音分类中的应用[J].制造业自动化,2020,42(10):17-25.DOI:1009-0134(2020)10-0017-05.㊀Zhou KL,Liu YY.Application of improved PSO-BP neuralnetwork algorithm in heart sound classification[J].Manufacturing Automation,2020,42(10):17-25.DOI:1009-0134(2020)10-0017-05.[16]Deng M,Meng T,Cao J,et al.Heart sound classification basedon improved MFCC features and convolutional recurrent neuralnetwork[J].Neural Netw,2020,130:22-32.DOI:10.1016/j.neunet.2020.06.015.[17]Kapur G,Chen L,Xu Y,et al.Noninvasive determination ofblood pressure by heart sound analysis compared with intra-arterial monitoring in critically ill children-a pilot study of a novelapproach[J].Pediatr Crit Care Med,2019,20(9):809-816.DOI:10.1097/PCC.0000000000001997.[18]Tang H,Zhang J,Chen H,et al.A non-invasive approach toinvestigation of ventricular blood pressure using cardiac soundfeatures[J].Physiol Meas,2017,38(2):289-309.DOI:10.1088/1361-6579/aa552a.[19]Finnegan E,Davidson S,Harford M,et al.Pulse arrival time asa surrogate of blood pressure[J].Sci Rep,2021,11(1):22767.DOI:10.1038/s41598-021-01358-4.[20]成谢锋,戴世诚,赵鹏军.基于心音信号的一种血压评估方法[J].物理学报,2020,69(14):148701-1-10.DOI:10.7498/aps.69.20200254.㊀Cheng XF,Dai SC,Zhao PJ.A blood pressure evaluationmethod based on heart sound signal[J].Acta Phys.Sin,2020,69(14):148701-1-10.DOI:10.7498/aps.69.20200254. [21]Gao S,Zheng Y,Guo X.Gated recurrent unit-based heart soundanalysis for heart failure screening[J].Biomed Eng Online,2020,19(1):3.DOI:10.1186/s12938-020-0747-x. [22]Moon YJ,Kim SH,Park YS,et al.Quantitative analysis of anintraoperative digitalized esophageal heart sound signal tospeculate on perturbed cardiovascular function[J].J Clin Med,2019,8(5):715.DOI:10.3390/jcm8050715. [23]Chen Y,Hou A,Wu X,et al.Assessing hemorrhagic shockseverity using the second heart sound determined fromphonocardiogram:A novel approach[J].Micromachines(Basel),2022,13(7):1027.DOI:10.3390/mi13071027.[24]Cao M,Gardner RS,Hariharan R,et al.Ambulatory monitoringof heart sounds via an implanted device is superior to auscultationfor prediction of heart failure events[J].J Card Fail,2020,26(2):151-159.DOI:10.1016/j.cardfail.2019.10.006. [25]吕婷婷,丁子建,袁亦方,等.深度学习在心电图自动诊断和预测心血管疾病中的应用[J].中国心血管杂志,2021,26(3):290-293.DOI:10.3969/j.issn.1007-5410.2021.03.018.㊀Lyu TT,Ding ZJ,Yuan YF,et al.Value of deep learning inautomatic diagnosis and prediction of cardiovascular diseases byelectrocardiogram[J].Chin J Cardiovasc Med,2021,26(3):290-293.DOI:10.3969/j.issn.1007-5410.2021.03.018. [26]Aziz S,Khan MU,Alhaisoni M,et al.Phonocardiogram signalprocessing for automatic diagnosis of congenital heart disordersthrough fusion of temporal and cepstral features[J].Sensors(Basel),2020,20(13):3790.DOI:10.3390/s2*******.[27]Ghosh SK,Ponnalagu RN,Tripathy RK,et al.Automateddetection of heart valve diseases using chirplet transform andmulticlass composite classifier with PCG signals[J].Comput BiolMed,2020,118:103632.DOI:10.1016/pbiomed.2020.103632.[28]Dargam V,Ng HH,Nasim S,et al.S2heart sound detectsaortic valve calcification independent of hemodynamic changes inmice[J].Front Cardiovasc Med,2022,9:809301.DOI:10.3389/fcvm.2022.809301.[29]Alkhodari M,Fraiwan L.Convolutional and recurrent neuralnetworks for the detection of valvular heart diseases inphonocardiogram recordings[J].Comput Methods ProgramsBiomed,2021,200:105940.DOI:10.1016/j.cmpb.2021.105940.[30]Larsen BS,Winther S,Nissen L,et al.Spectral analysis of heartsounds associated with coronary artery disease[J].PhysiolMeas,2021,42(10):105013.DOI:10.1088/1361-6579/ac2fb7.[31]Tariq Z,Shah SK,Lee Y.Feature-based fusion using CNN forlung and heart sound classification[J].Sensors(Basel),2022,22(4):1521.DOI:10.3390/s2*******.[32]Chen XJ,Laporte ET,Olsen C,et al.Heart sound analysis inindividuals supported with left ventricular assist devices[J].IEEE Trans Biomed Eng,2021,68(10):3009-3018.DOI:10.1109/TBME.2021.3060718.(收稿日期:2023-04-15)(本文编辑:谭潇)。

基于小波变换的病灶心音信号识别李丽;胡方明【摘要】心音信号分析在无创诊断心血管疾病中发挥着重要作用,病灶心音信号中包含大量的心脏疾病信息.本文根据心音信号频率分布的特点,采用小波变换算法,在不同的尺度上对心音信号进行提取分析,将不同尺度的高频部分进行重构,分别计算其能量,再对比正常心音在相应尺度上的能量分布,通过仿真可实现对病灶信号的识别.本文方法能够准确识别病灶信号,由于较少采用复杂度高的算法方法,因而具有较高的检测效率.%Analysis of heart sound plays an important role in the non-invasive diagnosis of cardiovascular diseases. The lesions heart sound contains a lot of information about heart diseases. According to the characteristics of frequency distribution of heart sound signals, this paper adopts wavelet transform algorithm to extract and analyse heart sound signals at different sizes, reconstructs the high frequency of heart sound, and calculates the energy separately, contrasts with energy distribution of the normal heart sound in corresponding sizes, achieves the recognition of lesion heart sound by emulation. This method which merely uses highly complicated algorithm could recognize the lesions heart sound signals, and has higher detection efficiency.【期刊名称】《中国医疗设备》【年(卷),期】2013(028)002【总页数】4页(P9-12)【关键词】小波变换;心音信号;特征提取;小波能量【作者】李丽;胡方明【作者单位】西安电子科技大学,生命科学技术学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,生命科学技术学院,陕西,西安,710071【正文语种】中文【中图分类】R318;R540.4+40 前言在我国，心血管疾病已对国民的健康造成了威胁，生活方式的转变不仅引发了高血脂、高血压、高血糖等危险因素，也使心血管疾病呈持续快速上升趋势，国家每年花费上千亿的经费用于心血管防治[1]。

Science &Technology Vision 科技视界0引言随着我国经济的掘起,我们的生活方式同时也发生了翻天覆地的变化。

首先是生活水平不断的攀升,导致人们高脂高糖的饮食恶习;其次生活节奏的加快,生活压力的增大等等增加了人们的紧张感和疲劳感,从而导致心血管疾病的发病率和死亡率呈上升趋势。

据不完全统计,每年死于心脏病或心血管疾病的人数占总死亡人数中24.7%,且该数字仍在逐年增长。

心音信号是某些心脏疾病的直观反映,对心音信号进行分析研究可以帮助人们及时的发现心血管疾病。

传统的获取心音信息是通过心脏听诊来完成的,心脏听诊是无创检测的非常重要的一种方法,是心电图无法取代的。

但是心脏听诊主要由经验丰富的医生完成,诊断的过程中难免会有医生的主观判断,当然医生的听力更加限制了医生的判断,所以仅仅以听觉判断心脏是否病变使得心音信号不能被充分利用。

为了能有效的利用心音信号,本文从数字信号的角度深刻剖析了心音信号,从理论到实际对心音信号进行了一系列的研究,并且开发完成了一套心音信号采集及自动识别系统。

该系统可以完成心音信号的采集、波形显示、存储数据、数据处理、自动诊断等功能,具体做的工作和研究内容如下。

1心音信号采集系统1.1心音信号心音是一种非平稳的时变生物医学信号,它受我们人体的内部器官以及外界的影响非常的明显。

心音信号是一种特别微弱的信号,它的幅值只有几毫伏甚至更低,正常心脏在舒缩活动中产生的心音频率为1~800Hz。

如图1所示:从S1开始到S2开始这段时间是心缩期,持续时间较短;从S2开始到下次S1开始这段时间是心舒期,持续时间较长。

图1我们要对心音信号进行分析研究,首先就是需要采集心音信号,最有效的就是利用生物医学传感器对微弱的心音信号进行采集。

由于信号的微弱性,为了便于后期的处理我们需要对采集到的信号要进行放大、去噪等一系列的处理。

1.2采集系统心音信号采集系统主要由心音采集电路、USB 通信模块以及上位机显示界面等构成。

基于信息论的语音信号特征提取与识别近年来，基于信息论的语音信号特征提取与识别，是语音处理领域研究的一个热门话题。

语音信号具有高度的非线性、时变性、多样性等特点，因此要对其进行处理和识别，需要较为准确的特征提取。

信息论是一种数学理论，可以对语音信号的信息进行量化，从而提取特征并进行识别。

信息论是研究信息量的一门学科，它的基本概念是熵。

熵是度量信息量多寡的一种物理量，与信息中的不确定性或者信息规律性有关。

在语音信号分析中，熵可以用来描述语音信号的复杂性和随机性。

当熵值较低时，表示语音信号复杂性较低，信息规律性较高，相反，当熵值较高时，语音信号复杂性较高，信息规律性较低。

为了更准确的提取语音信号的特征，通常需要引入更多的信息熵概念。

比如，相对熵是描述两个概率分布之间的距离的概念。

它可以用来描述语音信号中，不同频率上信号的分布情况，并可以对其进行归一化处理，从而得到更可靠的结果。

另外，互信息是研究两个事件之间相关性的一种信息概念，它可以用来描述语音信号中不同部分之间的关联度，从而进一步提取语音信号的信息特征。

除了信息熵概念之外，还可以考虑使用小波变换等信号处理技术，对语音信号进行分解和重构。

小波变换可以把语音信号分解为不同尺度和不同频率上的局部成分，从而更加准确地提取语音信号的特征。

此外，小波包分析也可以用于语音信号识别，它拥有更强的局部化性质，可以更加有效地提取语音信号的特征。

除了信息熵和小波变换等技术之外，还可以考虑使用深度学习等机器学习技术对语音信号进行识别。

深度学习是一种通过层次化结构学习得到复杂模型的机器学习算法，能够有效地提取语音信号中的高层次特征，并用于语音信号的识别和分类。

总之，基于信息论的语音信号特征提取与识别，是一个非常具有研究价值和应用前景的领域。

在这个领域中，需注意选取合适的信息熵模型及其他信号处理技术，灵活应用不同的技术手段，以达到有效而准确的特征提取和语音信号识别，为社会发展和商业应用带来更为广阔的前景。

特征提取在音乐信息检索中的应用在当今数字化的时代，音乐信息检索成为了一个备受关注的领域。

特征提取作为音乐信息检索的关键技术，在其中扮演着重要的角色。

本文将就特征提取在音乐信息检索中的应用进行探讨，分析其在音乐相似度计算、音乐分类、音乐推荐等方面的作用。

特征提取是指从原始音频信号中提取出一些具有代表性的特征，用于描述音频信号的内容和特性。

这些特征可以是音频信号的频谱特征、时域特征、音调特征等。

音乐信息检索中，特征提取是将音频信号转换为计算机能够处理和理解的形式的重要步骤。

在音乐相似度计算中，特征提取起到了至关重要的作用。

通过对音频信号进行特征提取，可以将音乐转化为一系列数字特征，进而进行相似度计算。

音频信号的特征包括音频的节奏、旋律、和声、乐器演奏方式等方面，这些特征能够帮助计算机识别音频信号的相似度。

通过特征提取，可以对音频信号进行数学建模，利用数学模型进行相似度计算，从而找出相似度较高的音频信号。

这种基于特征提取的相似度计算方法，为音乐信息检索提供了一种有效的技术手段。

除了音乐相似度计算，特征提取在音乐分类中也有着广泛的应用。

音乐分类是指将音频信号按照其音乐风格、类型、情感等属性进行分类的过程。

通过对音频信号进行特征提取，可以得到一系列描述音乐内容和特性的特征向量。

这些特征向量可以用于训练机器学习模型，从而实现对音频信号的自动分类。

利用特征提取技术，可以将音频信号自动分类为摇滚、流行、古典等不同类型的音乐，为用户提供更加精准的音乐推荐服务。

此外，在音乐推荐系统中，特征提取也发挥着重要的作用。

音乐推荐系统通过分析用户的偏好和行为，向用户推荐符合其口味的音乐。

特征提取可以帮助音乐推荐系统对音频信号进行特征提取和分析，从而得到用户喜好的音乐特征。

通过对用户和音乐的特征进行匹配，可以实现更加个性化的音乐推荐。

特征提取技术的应用，使得音乐推荐系统能够更加精准地理解用户的音乐喜好，为用户提供更加个性化的音乐推荐服务。

心音信号的识别与分类王衍文　王海滨　综述　程敬之　审校(西安交通大学生物医学工程与仪器系,西安　710049) 摘要　综述了心音信号识别与分类的基本方法(统计分析方法、神经网络方法)及其研究进展,并对各种方法中存在的主要问题进行了探讨。

关键词　心音　模式识别　人工神经网络Recognition and Classification of Heart SoundsWang Yanwen　Wang Haibin　Cheng Jingzhi(Dep artment of Biomed ical E ngineering and I nstrumentation,X i'an J iaotong Univ ersity,X i'an　710049) Abstract　T his paper rev iew s the methods and r esear ch advances o f r eco g nitio n and classificat ion of heart sounds.T he metho ds include the st atistical techniques a nd ar tificial neur al netw or k.It also dis-cusses the main pr o blems in the methods.Key words　Hear t sounds P atter n r ecog nitio n Ar tificial neur al netw o rk1　引　言随着现代社会物质生活水平的改善,心血管疾病的发病率和死亡率已越来越高。

统计资料表明,在我国因心血管疾病死亡者占总死亡人数的44%。

美国1978年报道了4000万人有不同形式的心血管疾病,死于心脏病者近100万人。

可见,心脏病已成为危害人类健康的多发病和常见病。

因此,心脏系统疾病的防治和诊断成为医学界面临的首要问题之一。

心音信号识别研究方法进展吴玉春【摘要】Efficient extraction of the first and the second heart sounds ( SI and S2 ) is the key point of the heart sound research. The current research status of heart sound recognition is introduced. This paper compares the research methods such as spectrum analysis, Wavelet transform, neural network and mathematical morphology. The research emphases and the development direction of heart sound recognition are discussed, and the basis for further study of heart sound research is established.%有效提取心音信号中的第1、2心音(S1和S2)是心音信号研究的关键点.本文介绍了心音信号识别的研究现状,通过比较谱分析、小波变换、神经网络以及数学形态学方法等几种心音研究方法,讨论了心音信号识别的研究重点和发展方向,为进一步的心音研究奠定基础.【期刊名称】《北京生物医学工程》【年(卷),期】2012(031)003【总页数】6页(P325-330)【关键词】心音;小波变换;神经网络;自动识别【作者】吴玉春【作者单位】西安航空技术高等专科学校,西安,710077【正文语种】中文【中图分类】R318.040 引言心音是包含有重要生理、病理信息的医学信号之一，是临床上一种评估心脏功能状态的基本方法。

但是，由于目前心音研究中存在以下几个问题，使其不能得到很好的临床应用。

音频信号特征提取及应用研究一、音频信号特征介绍音频信号是指人耳能够感知的声音信号。

音频信号与电信号不同，其特征是时间和频率的连续变化。

音频信号的频率可分为低频、中频和高频三类，一般人耳能够感受到的频率范围为20Hz ~ 20kHz。

音频信号的特征可以通过信号处理技术进行提取，进而实现音频信息的分析与应用。

二、音频信号特征的提取音频信号特征提取是指通过某种算法或方法，从音频信号中提取出一些具有代表性和区别性的特征向量，以方便对音频信号进行分类、识别和检索。

1.时域特征时域特征是指音频信号在时间域上的变化情况。

通常包括以下几项：(1) 峰值和均值：用来衡量音频信号的振幅大小。

(2) 波形图：反映峰峰值、波形的周期、上升/下降时间等，可以通过波形相似度进行音频识别。

(3) 自相关函数：利用信号与其自身的相关性分析音频的周期或周期性信号。

(4) 短时能量和短时过零率：用来反映音频信号短时间内的各种特征，例如是否存在语音、音乐、噪声等。

2.频域特征频域特征是指音频信号在频率域上的变化情况。

通常包括以下几项：(1) 声谱图：用FFT（快速傅里叶变换）将时域信号变换为频域信号，反映信号频率增减和强度大小。

(2) 谱包络：指声谱图中每一帧中最强频率的衰减曲线，可以用于语音信号的辨识。

(3) 带通滤波器组：将信号在一定频率范围内压缩，利用滤波器相应的系数可以进行语音信号的建模。

3.其他特征除以上两种特征之外，还有以MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）为代表的一系列特征，MFCC从人耳听觉模型出发选择10 ~ 13个最重要的子带，并提取每个子带的时域、频域、声音感知特征等组成向量。

三、音频信号特征在应用中的研究音频信号特征在不同的应用场景中有着不同的研究方法和应用领域。

1.音频数据挖掘对于海量音频数据，可以利用信号处理和机器学习算法对音频数据进行分类、聚类、检索和挖掘等。

心音特点总结心音是人体心脏活动所产生的声音，通过听诊器可以听到不同的心音。

心音具有一些特点，可以通过特定的音频特征来辨认和分析。

本文将总结心音的主要特点。

1. 心音的频率心音的频率是指心脏跳动时产生的声音的振动频率。

正常的心率在60到100次每分钟之间。

心音的频率可以通过听诊器记录下来，并用于判断心脏的正常活动。

在一些心脏病情况下，心音的频率可能会出现异常，提示可能存在心脏问题。

2. 心音的节律性心音具有一定的节律性，一般分为正常的节律性和异常节律性。

正常的心音具有规律的节律，间隔相等，没有明显的变化。

而异常节律性的心音则存在节律不齐、间隔不等等情况，可能意味着心脏功能出现异常。

3. 心音的强度心音的强度是指心音的响度，可以通过听诊器的放大功能和音量调节来调整。

正常情况下，心音的强度适中。

过强的心音可能表示心脏负荷过重或心肌肥厚，而过弱的心音可能意味着心脏功能较差。

4. 心音的分裂心音的分裂是指在听诊过程中能够听到两个不同的心音，通常是由心脏瓣膜关闭不同步引起的。

正常情况下，心音的两个部分几乎同时出现，听诊时只能听到一个心音。

心音的分裂可能意味着心脏瓣膜存在问题。

5. 心音的杂音心音中可能伴随有杂音，即异常的心音。

杂音可以是连续的、间断的或者零星的。

杂音的出现可能意味着心脏存在异常情况，如心脏瓣膜异常、心脏缺血等。

听诊时，医生需要根据杂音的特点来推断可能的病因。

6. 心音的位置心音的具体位置可以通过听诊器在胸部各个部位进行听诊来确定。

不同位置上的心音可以提供不同的信息，如心脏瓣膜的位置和心脏的活动情况。

因此，对于不同的心脏疾病，医生可能需要在特定的位置上进行听诊。

7. 心音的时间心音的时间是指心音发生的时间点，包括心脏收缩期和舒张期。

正常的心音在一次心跳中有4个部分：第一心音（心脏收缩开始）、二尖瓣关闭音、二尖瓣开放音和主动脉瓣关闭音。

通过对心音时间点的分析，医生可以推测心脏的工作状态和心脏结构的正常性。

语音信号分类的研究与应用语音信号是指由音频设备记录下的人类语言，它可以被转化为数字信号，被计算机处理。

在现代社会中，语音信号已经成为了人们进行交流的一种基本手段。

研究如何利用计算机技术来处理语音信号，并将其分类，是一项重要的工作。

本文将介绍语音信号分类的研究与应用。

一、语音信号的基本特征在研究语音信号分类之前，我们需要了解语音信号的基本特征。

语音信号的波形图显示了声音强度（纵坐标）随着时间的变化（横坐标）。

我们可以将语音信号分为两个部分：语音段和无声段。

语音段是指由声带产生的有声音部分，无声段则是指由喉部和口腔产生的无声音部分。

语音信号的频谱图则显示了声音频率（横坐标）随着时间（或样本数）的变化（纵坐标）。

频谱图可以在很大程度上反映语音信号的音高、音色和语速等属性。

二、语音信号分类的方法语音信号的分类方法有很多种，常见的包括基于加权最近邻分类器（weightedk-nearest neighbor classifier）的分类方法、决策树分类法和支持向量机分类法等。

1.基于加权最近邻分类器的分类方法这种分类方法通常是基于已知类别的训练数据集。

在该模型中，每个训练样本被视为一个向量，每个向量包含了许多相关属性（或称为特征），例如语速、音高、音色、句子长度等。

当新的语音信号样本被检测到时，我们将新样本向量与已知训练数据集中的向量进行比较，并使用加权最近邻分类器来获取样本的类别。

2.决策树分类法决策树是一种逻辑树结构，它通过对有关特征的一系列简单问题的同意或拒绝来分类。

这种分类方法的目标是根据样本的特征构建出一颗决策树，然后使用测试数据来比较该决策树，最终输出新数据的类别。

3.支持向量机分类法支持向量机是基于该模型的线性分类方法。

与其他分类方法不同的是，支持向量机使用训练数据集中的部分向量来确定构成超平面的支持向量，这些支持向量代表最有利于定位新数据的类别的向量。

三、语音信号分类的应用语音信号分类技术在现代社会中有着广泛的应用，其中包括语音识别、语音合成、语音训练和语音控制等领域。

基于机器学习的声音信号分类与识别研究声音信号分类与识别是一项基于机器学习的重要研究领域，它在许多实际应用中发挥着重要作用，如语音识别、音乐分类和环境声音识别等。

这些应用对于我们的生活和工作具有重要意义，因此对于声音信号的准确分类和识别技术的研究具有重要意义。

在过去的几十年中，声音信号分类与识别技术取得了长足的发展。

传统的方法主要基于信号的频谱特征和时域特征进行分类和识别。

这些方法通常需要人工设计特征和分类器，并且对于不同类型的声音信号效果不一致。

然而，随着机器学习技术的迅猛发展，基于机器学习的声音信号分类与识别方法逐渐成为主流。

这些方法通过训练模型从数据中自动学习特征和分类器，在准确性和普适性上都有了显著提高。

在基于机器学习的声音信号分类与识别中，一个重要的步骤是特征提取。

声音信号通常包含了大量的信息，包括频率、时长、能量等。

通过合适的特征提取方法，可以将这些信息转化为机器学习算法可以处理的形式。

常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换和Mel频率倒谱系数等。

这些方法可以将声音信号转化为频域或时域的表示形式，从中提取有用的特征。

在特征提取后，接下来需要选择合适的机器学习算法进行分类和识别。

常用的算法包括支持向量机、随机森林和深度神经网络等。

这些算法可以根据特征进行学习，并根据学习到的规律来进行分类和识别。

特别是深度神经网络在声音信号分类与识别中取得了显著的成果，其通过多层神经网络学习到的抽象特征能够更好地表征声音信号，提高了识别的准确性。

除了特征提取和机器学习算法选择外，数据的质量和数量对于声音信号分类与识别的准确性也起着重要的影响。

标注准确和丰富的数据集是进行训练和评估的基础。

此外，数据处理和增强技术也可以帮助提高模型的泛化能力和鲁棒性。

例如，数据增强技术可以通过对声音信号进行加噪、变速、混合等操作来扩充训练数据集，从而提高模型的鲁棒性。

在实际应用中，基于机器学习的声音信号分类与识别技术已经取得了许多成功案例。

音乐信息检索是指通过计算机技术对音乐数据进行分析和处理，以找到符合用户需求的音乐信息。

特征提取是音乐信息检索中的重要环节，它可以将音乐信号转化为计算机可以理解和处理的形式，从而实现对音乐的自动识别和分类。

本文将从声学特征提取、语义特征提取和情感特征提取三个方面探讨特征提取在音乐信息检索中的应用。

声学特征提取是音乐信息检索中的一大核心技术。

通过对音频信号进行频谱分析、时域分析和频域分析，可以提取出音乐的基本声学特征，如音高、音色、节奏等。

这些声学特征可以用于音乐相似度计算、音乐分类和自动标注等任务。

例如，音频信号的频谱分析可以提取出音乐的频谱特征，用于音乐的音高和音色识别；时域分析可以提取出音乐的节奏特征，用于音乐的节拍检测和节奏分析。

声学特征提取在音乐信息检索中起着至关重要的作用，它为后续的音乐信息处理和分析提供了基础数据。

除了声学特征提取，语义特征提取也是音乐信息检索中的重要技术。

语义特征提取是指从音乐的歌词、主题、情感等方面提取出音乐的语义信息，用于音乐的主题分类、情感识别和歌词检索。

例如，通过文本挖掘和自然语言处理技术，可以从音乐的歌词中提取出歌曲的主题和情感特征，用于音乐的主题分类和情感识别。

此外，还可以通过语义特征提取实现对音乐的智能检索，用户可以通过输入关键词或描述性语句，来搜索符合其需求的音乐。

语义特征提取在音乐信息检索中为用户提供了更加智能化和个性化的音乐搜索体验。

情感特征提取是音乐信息检索中的又一重要技术。

音乐作为一种情感表达的艺术形式，其情感特征对于用户体验和音乐推荐至关重要。

通过音乐信号的情感分析，可以提取出音乐的愉悦度、悲伤度、兴奋度等情感特征，用于音乐的情感分类和个性化推荐。

例如，通过情感特征提取可以实现对音乐的情感标签自动化，用户可以根据自己的情感需求来搜索和收听符合其心情的音乐。

情感特征提取在音乐信息检索中为用户提供了更加情感化和个性化的音乐推荐服务，增强了用户对音乐的共鸣和情感连接。