饮食习惯健康与否与人们的日常生活息息相关，随着医疗水平与科技水平的不断发展，人们越来越关注健康问题。移动医疗也在这样的情境下应运而生，对生活音信号进行监测，不仅能够对饮食健康行为进行有效的监控，而且也能够及时发现饮食活动中的问题，对提高人们的健康意识至关重要。信号采集是一切实验工作进行的基础。在本文中，关于生活音信号采集方面的工作主要包括确定骨导麦克风的佩戴位置，进而建立骨导音数据库，之后对生活音信号进行标注与简单的分析。在特征参数提取方面，采取的主要方法是按照每个频带对生活音识别的贡献率的大小，重新安排滤波器的分布，以此为基础提出生活音自适应频率尺度变换方法，验证了我们提出的基于贡献率分布的方法的正确性。在生活音动态建模方面，除了分析生活音信号的声学模型之外，还对一些偶然因素引起的错误进行改进，利用n-gram语言模型的统计特点，对生活音信号，尤其是咀嚼信号，建立动态模型，不仅提高了咀嚼的识别率，而且验证了此方法的正确性。