介绍了肺功能测量的研究背景，强调了肺功能测量对于呼吸系统疾病诊断和治疗的意义和作用，同时阐述了肺功能测量设备的缺点，并总结了基于智能手机肺功能测量相对于传统肺功能测量的优势。之后介绍了国内外基于智能手机相关研究的研究现状，同时阐述了现有的基于智能手机肺功能测量的研究的优缺点，提出了需要对流量容积曲线进行估计的方案，最后总结了本文的研究内容和结构。
概述了国内外在肺功能测量领域的研究现状，包括现有研究的优点和不足之处，特别指出了一些研究方法和设备的特点，为后续研究提供理论基础。
详细描述了论文的研究内容和结构，包括数据采集、基于机器学习的肺功能测量、基于深度学习的肺功能测量以及总结与展望，为读者理解论文的框架和内容提供了清晰的指引。
回顾了肺功能测量技术和测量设备的发展历程，详细介绍了不同种类的肺功能仪器的原理和优缺点，强调了肺功能测量结果中的肺功能指标和流量容积曲线的重要性及意义。
介绍了机器学习和深度学习的基础理论，特别是集成学习算法、基于Boosting的集成学习算法、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体，为后续章节的研究方法和实验分析提供了坚实的理论支撑。
介绍了数据集的构建方法，包括数据采集场景、对象和设备的选择，制定了详细的数据采集流程，并对数据进行了后处理和分析，确保数据的质量和有效性。
详细描述了数据采集的准备和注意事项，包括受试者的要求、设备的使用以及数据采集环境的控制，确保了数据采集的规范性和准确性。
详细描述了数据采集的具体流程，包括数据采集的具体步骤和数据采集后处理的方法，确保了数据采集的可重复性和一致性。
提出了针对家庭环境下音频预处理的合理方式和算法，降低家庭环境下数据采集的噪声，并提高数据质量。通过提取音频统计特征，并通过对音频统计特征进行相关性分析，将与肺功能指标具有显著性的特征筛选并排序，为后续的算法提供高质量特征。将集成学习算法用于语音统计特征的肺功能指标预测，调整超参数以获取最佳的预测效果。
介绍了模型建立与评估的具体方法，包括评价指标的选取和回归模型的参数设定，通过对比不同的机器学习回归算法，并针对不同模型调节超参数，实验结果表明，XGBoost在肺功能指标回归中性能出色，效果满足家庭环境下的肺功能测量与监测任务。
提出了将音频信号转换为流量容积曲线的方法，通过卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的级联模型，将音频信号转换为近似流量容积曲线。通过门控循环网络（GRU）和长短时记忆网络（LSTM）在基于语音的流量容积曲线估计上的性能对比，结果表明，在三种肺功能指标的预测上，长短时记忆网络效果均优于门控循环网络。
详细描述了实验环境设置与模型评估的具体方法，包括损失函数、优化器的选择和参数设置，通过实验验证了模型的性能，结果表明，基于原始音频的模型在用力肺活量预测中误差最低，而线性预测编码（LPC）特征显著提升了呼气峰流速的精度。
全面总结了本研究的主要发现，包括基于机器学习和深度学习的肺功能测量方法的创新点和贡献，强调了研究的实际应用价值和未来发展方向。
回顾了研究过程中的创新点，详细阐述了研究对该领域的具体贡献，如理论创新、方法创新、实践应用创新等，突出研究的独特价值。
诚恳地指出了研究存在的不足之处，反思了研究过程中的失误和遗憾，为后续研究提供经验教训，展示了研究者的自我审视能力。
对未来该领域的研究发展表达了期望，希望后续研究能够在本研究的基础上不断深入和拓展，取得更多有价值的成果，共同推动该领域的进步。