TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Design10.61369/TACS.2025080019Article基于Conformer 的咳嗽声检测https://artdesignp.com/journal/TACS/2/8/10.61369/TACS.2025080019乔凯,李哲宏,姚袁,徐金诚,王明欢2025282025-04-28通过声音信号检测咳嗽对于医疗和健康监护的应用至关重要，包括疾病诊断和远程患者监测。虽然很多深度学习算法在实验数据上能够取得90% 以上的准确率，但是一旦应用于实际环境中，咳嗽检测的准确率就会大大降低。很多种类的声音（例如：短促的说话声、笑声、关门声等）都被识别为咳嗽。卷积神经网络（CNN）联合循环神经网络（RNN）虽能能够提升检测性能，但在捕捉咳嗽各个阶段的依赖关系和时序动态特征方面仍面临挑战。为此，本文提出用于咳嗽检测的Cough-Conformer（卷积增强型Transformer）架构，通过卷积层实现局部特征提取，并结合自注意力机制进行全局上下文建模。我们在咳嗽数据集COSWARA、语音数据集、噪声数据集、和笑声数据集的基础上提取声音数据作为实验数据集；在该数据集上训练Cough-Conformer，准确率达到了97.64%，F1得分为 0.98，然后在计算机房录制的音频数据集上验证，其中准确率达到了87.01%，F1得分为 0.87。实验结果表明，Cough-Conformer 在咳嗽检测任务中相比于传统CNN 和RNN 模型，在准确率和F1得分均有显著提升，尤其在复杂背景噪声环境下表现出更强的健壮性。通过引入多头自注意力机制，模型能够有效捕捉咳嗽声音的时序动态特征与上下文依赖关系。进一步分析显示，卷积层与Transformer 模块的协同作用提升了对咳嗽不同阶段特征的辨识能力，为远程患者监测中的咳嗽检测提供了更优秀的解决方案。咳嗽声检测,Cough-Conformer 模型,时序数据

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