WAV音频转换为PCM的机器学习在肠鸣音诊断中的应用

简介：
本研究利用机器学习技术将WAV格式的肠鸣音音频数据转换为PCM格式，并通过处理后的信号进行肠疾病诊断，提升检测准确率和效率。 在处理60105 Java项目时，首先需要对PCM格式的WAV文件进行解码，并将结果转换为范围在0到1之间的double型数据，其中左右声道分别存储。接下来，我们将每16毫秒的数据切分成一片，从中提取特征并用于训练模型。该模型的训练集包括有肠鸣音和无肠鸣音两类样本。最终目标是判断整段音频中是否存在肠鸣音亢进现象：0代表非肠鸣音片段，1代表包含肠鸣音的片段。 采样频率为44.1kHz且量化位数为16位时，每秒采集数据量为44,100个样本点，每个样本占2字节。对于双声道音频文件而言，总的数据大小需要将单通道值乘以2。因此，在一分钟内（即60秒），总的存储空间需求计算如下：\( 44.1 \times 10^3 \times 2 \times 2 \times 60 = 10,584,000 \)字节。 另外，每片数据长度为16毫秒时对应的内存占用约为 \( 44.1 \times 10^3 \times 2 \times 2 \times 0.016 = 2,822.4\) 字节。