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鼾聲檢測(cè)

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  • 在MCU端部署GRU模型實(shí)現(xiàn)鼾聲檢測(cè)

    本研究旨在開發(fā)一種在資源受限的微控制器單元(MCU)上運(yùn)行的方法,用以進(jìn)行鼾聲檢測(cè)。不同于使用CNN進(jìn)行聲音檢測(cè)的方式,我們采用門控循環(huán)單元(GRU)模型以對(duì)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。通過(guò)采用優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、模型量化等常用的模型優(yōu)化方式,我們最終成功將GRU模型適配到低功耗的MCU平臺(tái),使其能夠在不依賴外部計(jì)算資源的情況下,獨(dú)立完成端側(cè)的鼾聲檢測(cè)任務(wù),無(wú)需聯(lián)網(wǎng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在保持較高準(zhǔn)確性的同時(shí),能夠有效降低系統(tǒng)算力需求,滿足移動(dòng)健康監(jiān)測(cè)設(shè)備的實(shí)時(shí)性與便攜性要求。這一研究為鼾癥患者的持續(xù)監(jiān)測(cè)和睡眠健康管理提供了一種新的解決方案,同時(shí)也拓展了深度學(xué)習(xí)在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用前景。

  • 在MCU端部署GRU模型實(shí)現(xiàn)鼾聲檢測(cè):科技與健康管理的融合

    隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)模型在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。特別是在醫(yī)療健康領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)模型的引入為疾病的早期檢測(cè)、持續(xù)監(jiān)測(cè)和健康管理提供了全新的解決方案。鼾聲檢測(cè)作為睡眠呼吸障礙監(jiān)測(cè)的重要一環(huán),也受益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。本文將探討在微控制器單元(MCU)端部署門控循環(huán)單元(GRU)模型實(shí)現(xiàn)鼾聲檢測(cè)的技術(shù)背景、實(shí)現(xiàn)方法及其潛在應(yīng)用。