咳嗽音端点检测算法的研究的中期报告1.研究背景和意义咳嗽是常见的症状之一，通常是由于呼吸道疾病引起的，如感冒、肺炎、支气管炎等。在疫情爆发期间，咳嗽是COVID-19感染最常见的症状之一，因此咳嗽的监测和诊断变得尤为关键。传统的咳嗽识别通常需要专业的医疗设备和操作，且受到环境噪声和个体差异等因素的干扰，因此需要一种快速、准确、可靠的咳嗽识别算法。目前已经有许多咳嗽识别算法被提出，它们的关键是咳嗽端点检测，即识别咳嗽片段的开始和结束点。因此，本研究旨在探索一种高效、准确的咳嗽音端点检测算法，以提高咳嗽识别的准确性和稳定性。2.研究进展目前，我们已完成了对不同算法的调研和比较，并确定了基于能量、过零率、短时幅度平均值等特征的经典算法。我们对这些算法进行了改进和优化，提出了一种基于短时能量和基于短时幅度平均值相结合的算法。该算法首先利用短时能量计算出可能为咳嗽的起始点，然后利用短时幅度平均值进一步筛选和确认咳嗽片段。此外，我们还对数据集进行了筛选和整理，以保证数据的质量和可靠性。目前，已经收集并处理了1000多个单独的咳嗽片段，用于训练模型和测试算法性能。我们还将继续增加并优化数据集，以进一步提高算法的准确性和泛化能力。3.下一步的工作下一步，我们将重点关注以下几个方面的工作：（1）继续优化算法：针对不同的数据集，对算法进行进一步的测试和调整，提高算法的性能和稳定性。（2）深度学习方法的尝试：当前的端点检测算法主要依赖于特征提取和传统机器学习方法，下一步我们将尝试使用深度学习方法，探索在大型数据集上进行咳嗽端点检测的可能性。（3）咳嗽识别系统的设计与实现：根据算法的实际效果和需求，设计和实现一套咳嗽识别系统，可以实时检测环境中的咳嗽声，并输出对应的咳嗽诊断结果。4.结论本研究旨在探索一种高效、准确、可靠的咳嗽音端点检测算法，以提高咳嗽识别的准确性和稳定性。在研究的前期工作中，我们已经对不同的算法进行了比较和改进，并对数据集进行了整理和处理。下一步，我们将继续完善算法并探索更多的深度学习方法，以实现更准确、实时的咳嗽识别系统。