python中的咳嗽识别

Question

我正在开发一个咳嗽识别应用程序。 我以前从未做过这样的事情，任何建议都非常感谢

我的方法是收集标记为咳嗽音和无咳嗽音的数据，然后用所有这些声音制作一个spect图，然后我想制作一个卷积神经网络来对这些spect图进行分类

到目前为止，我从互联网上收集了1000份咳嗽声样本。下一步是编辑这些样本，以便每个样本只有一个咳嗽声，因为当我在互联网上发现咳嗽声时，一个简单的wav文件包含多个咳嗽声，因此，我的1000个样本可能会变成5000个或更多

在那之后，我必须收集无咳嗽标签的声音

从我的计算机视觉经验来看，我非常担心我的应用程序会用这种方法检测到很多假阳性。有没有办法解决这个问题？我以前从未使用过声音，我甚至不知道我的方法是否好

我的问题是： 我的方法是好的还是有更好的方法制作声音识别应用程序？如果答案是肯定的，我应该如何收集no_咳嗽声，我应该有多少来防止误报警报？我是否应该尝试收集与咳嗽声非常相似的声音，以提高准确性

这是非常重要的是有一个体面的假阳性准确性，因为这个应用程序将始终打开