ty -jour t1-数字信号处理算法的性能，用于精确量化咳嗽频率JF-欧洲呼吸杂志JO -EUR RESSIR J DO -10.1183/139993003.04271-2020 VL -58 IS -2 SP -2 SP -2004271 AU- SMITH，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYN，JACLYNA. au -Holt，Kimberley au -Dockry，Rachel au -Sen，Shilpi au -Sheppard，Kitty au -Turner，Turner，Philip Au -Czyzyk -Czyzyk，Paul Au -McGuinness，Kevin Y1-2021/08/08/01 UR -HTTP：// HTTP：//www.qdcxjkg.com/content/58/2/2/2004271.Abstract N2-从声音记录中测量咳嗽频率的能力改变了评估新咳嗽治疗的标准，并提供了对呼吸症中咳嗽症机制的见解[1-5]。可以使用现成的声音录音设备进行咳嗽数量的客观度量，并捕获咳嗽声音的听觉计数。尽管可以实现出色的观察者一致性，但此过程非常费力，限制了可能的研究的规模和范围[6，7]；因此，需要更有效的咳嗽定量方法。然而，准确的咳嗽检测使个人内部和个体之间的咳嗽声学的实质性变化变得复杂。还有挑战是将咳嗽与大量的语音和无限的环境噪音区分开来，这些噪音可能会在卧床声音记录中捕获。实际上，尽管在初步测试中取得了明显的成功，但完全自动化的咳嗽检测系统仍未达到足够的精度无法实现[8，9]。一种半自动化算法正在临床研究中使用，但仅接受了初步验证，在现在由现在过时的MP3播放器/记录仪[10，11]的录音中报告了少量个体（82.3-86％）的适度敏感性（82.3-86％）。 The influence of user input, and the robustness of this algorithm to detect cough in different respiratory diseases and in recordings made using different recording devices with different acoustic encoding have not been assessed.The VitaloJAK filtering algorithm has undergone the most extensive testing of any cough monitoring software and is sensitive/efficient across a range of diagnoses and age groups, and in recordings containing a wide range of cough counts https://bit.ly/3rF9vp1 ER -