【源码】基于MFCC的打鼾事件检测系统

项目简介

本项目借助MFCC（梅尔频率倒谱系数）技术达成打鼾事件的检测。系统会对用户的音频数据开展分析，识别出打鼾事件，同时依据用户组内的相似性和组间的差异性进行优化，进而提升检测的准确性。

项目的主要特性和功能

1. 打鼾事件检测：运用MFCC技术处理音频数据，识别打鼾事件。
2. 用户组内相似性优化：通过计算用户组内用户的相似度打分项，优化模型输出。
3. 用户组间差异性约束：通过计算用户组间的差异性约束项，确保不同用户组之间的输出具有差异性。
4. 损失函数优化：通过调节超参数，控制个体差异的建模，优化模型的整体性能。

安装使用步骤

前提条件

• 安装Python（建议使用Python 3.x版本）。
• 安装必要的库，如numpy、scipy等。

使用步骤

1. 准备音频数据：准备用于打鼾事件检测的音频数据，确保数据格式符合要求。
2. 运行数据处理脚本：运行premfcc.py脚本，计算音频数据的MFCC特征并写入文件。
3. 运行模型训练脚本：运行training.py脚本，训练模型并保存模型结构和参数。
4. 运行检测脚本：使用remodel.py脚本进行打鼾事件检测，提供已训练的模型文件路径和输入的MFCC数据路径。
5. 查看结果：检测脚本会输出打鼾事件的检测结果，可查看这些结果以评估模型的性能。

注意事项

• 确保所有依赖库都已正确安装，并且版本兼容。
• 音频数据格式和路径需要根据实际情况进行调整。
• 本项目可能需要较大的计算资源，特别是在模型训练阶段。

下载地址

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