One can model the phonocardiogram s

One can model the phonocardiogram signal as a four state HMM. The first state corresponds to the S1 sound, the second state corresponds to the silence during the systolic period, the third state corresponds to the S2 sound, and the fourth state corresponds to the silence during the diastolic period (see Figure 1). This model ignores the possibility of the S3 and S4 heart sounds, because these heart sounds are not germane to the task of recognizing respiration rates from heart sound data.
Additionally, these sounds are difficult to hear and record; therefore, they are most likely not noticeable in our heart sound data.This four state HMM is useful for modeling the sequence of symbols (or labels) of the phonocardiogram; however, it is too simple to accurately model the transitions between sound and silence. One solution is to embed another HMM inside of each of the heart sound symbol states. The embedded HMM models the signal as it traverses a specific labeled region of the signal. Using this combined approach, we can model both the high level state sequence of our signal (S1-sil-S2-sil) and the continuous transitions of the signal. This type of model is similar to how a speech processing system has a highlevel probabilistic grammar to model the transition of words or phonemes, and an embedded HMM for each phoneme [

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หนึ่งสามารถจำลองสัญญาณ phonocardiogram เป็นสี่อืมรัฐ ครั้งแรกที่รัฐสอดคล้องกับเสียง S1 รัฐที่สองสอดคล้องกับความเงียบในช่วงระยะเวลา systolic ที่ของรัฐที่สามสอดคล้องกับเสียง S2 และรัฐที่สี่สอดคล้องกับความเงียบในช่วงระยะเวลา diastolic (ดูรูปที่ 1) รุ่นนี้ไม่สนใจความเป็นไปได้ของ S3 และ S4 เสียงหัวใจเพราะเสียงหัวใจเหล่านี้ไม่ได้ใกล้ชิดกับงานของการตระหนักถึงอัตราการหายใจจากข้อมูลเสียงหัวใจ.
นอกจากนี้เสียงเหล่านี้เป็นเรื่องยากที่จะได้ยินและบันทึก; ดังนั้นพวกเขามักจะไม่เห็นได้ชัดในเสียงหัวใจของเรา data.This สี่อืมรัฐจะเป็นประโยชน์สำหรับการสร้างแบบจำลองลำดับของสัญลักษณ์ (หรือฉลาก) ของ phonocardiogram นั้น แต่มันง่ายเกินไปที่จะต้องเปลี่ยนรูปแบบระหว่างเสียงและความเงียบ ทางออกหนึ่งคือการฝังอืมอีกภายในของแต่ละรัฐสัญลักษณ์เสียงหัวใจ รุ่นอืมฝังสัญญาณในขณะที่มันเดินลัดเลาะภูมิภาคที่มีข้อความที่เฉพาะเจาะจงของสัญญาณ ใช้วิธีนี้ร่วมกันเราสามารถจำลองทั้งลำดับรัฐระดับสูงของสัญญาณของเรา (S1-SIL-S2-SIL) และการเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องของสัญญาณ ประเภทของรูปแบบนี้จะคล้ายกับวิธีการที่ระบบการประมวลผลคำพูดที่มีความน่าจะเป็นไวยากรณ์ highlevel รูปแบบการเปลี่ยนแปลงของคำหรือหน่วยเสียงและอืมฝังตัวสำหรับแต่ละฟอนิม [

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หนึ่งสามารถรูปแบบสัญญาณ phonocardiogram เป็นสี่รัฐอืมรัฐแรกที่สอดคล้องกับเสียง S1 , รัฐที่สองสอดคล้องกับความเงียบในช่วงขณะ รัฐที่สามตรงกับเสียง S2 , และสี่รัฐสอดคล้องกับความเงียบในช่วงหัวใจคลายตัว ( ดูรูปที่ 1 ) รุ่นนี้มองข้ามความเป็นไปได้ของ S3 และ S4 เสียงหัวใจ ,เพราะเสียงหัวใจเหล่านี้ไม่ได้มีความเกี่ยวข้องกันกับงานตระหนักถึงอัตราการหายใจจากเสียงหัวใจข้อมูล .
นอกจากนี้ เสียงเหล่านี้จะยากที่จะฟังและบันทึก ดังนั้น พวกเขาจะมากที่สุดที่เห็นได้ชัดในหัวใจของเราเสียงข้อมูล นี้สี่รัฐอืมมีประโยชน์สำหรับการจำลองลำดับของสัญลักษณ์ ( หรือป้ายชื่อของ phonocardiogram อย่างไรก็ตามมันง่ายเกินไปที่จะถูกต้องรูปแบบการเปลี่ยนภาพระหว่างเสียงและความเงียบ ทางออกหนึ่งคือการฝังอืมอื่นภายในของแต่ละสัญลักษณ์หัวใจเสียงอเมริกา อืมแบบฝังตัวส่งสัญญาณมัน traverses เฉพาะป้ายเขตของสัญญาณ การใช้วิธีการรวมนี้เราสามารถรูปแบบทั้งระดับรัฐลำดับของสัญญาณ ( s1-sil-s2-sil ) อย่างต่อเนื่องและการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณ แบบจำลองชนิดนี้จะคล้ายกับวิธีการที่ระบบการประมวลผลคำพูดมีไวยากรณ์มากของความน่าจะเป็นแบบเปลี่ยนคำหรือหน่วยเสียง และฝังตัวในแต่ละหน่วยเสียง [ หืม