【摘 要】
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据世界卫生组织估计,心血管疾病是全球第一致死、致残原因,占全球总死亡人数的30％.心音听诊是主要的检测方式,但受医生主观性影响需要临床经验.机器学习的发展使自动化听诊成为可能,针对心音的智能分割与诊断受到广泛重视.心音阶段的准确分割是自动分析的前提。以往研究受数据的限制多使用不同的数据集，对性能难以做出相对公平的评价。使用当前最大的心音数据集进行基础心音的识别分析，旨在将多种策略在数据充足的条件下
【机 构】
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中国科学院声学研究所 语言声学与内容理解重点实验室,北京100190;中国科学院大学,北京100049
【出 处】
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中国声学学会2017年全国声学学术会议
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据世界卫生组织估计,心血管疾病是全球第一致死、致残原因,占全球总死亡人数的30％.心音听诊是主要的检测方式,但受医生主观性影响需要临床经验.机器学习的发展使自动化听诊成为可能,针对心音的智能分割与诊断受到广泛重视.心音阶段的准确分割是自动分析的前提。以往研究受数据的限制多使用不同的数据集，对性能难以做出相对公平的评价。使用当前最大的心音数据集进行基础心音的识别分析，旨在将多种策略在数据充足的条件下进行客观比较。
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