脑瘫康复机器人语音语义训练系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种脑瘫康复机器人语音语义训练系统及其方法，通过两个按键切换单字和词语短句模式，语音芯片用到LD3320模块，通过串口传送的方式，把下位机接收到的命令传输到上位机，语音芯片进行识别。本发明专利技术在识别完成后实现对脑瘫康复儿童的语音语义训练。

【技术实现步骤摘要】
脑瘫康复机器人语音语义训练系统及方法
本专利技术涉及医疗服务
，具体涉及一种脑瘫康复机器人语音语义训练系统及方法。
技术介绍
小儿脑瘫又称小儿大脑性瘫痪，指的是刚出生的孩子脑部没有发育完全，是一种非进行性脑损伤所致的以姿势运动障碍，主要表现为说话表达障碍的症状。并伴随着的运动障碍，运动自我的协调能力较差，他们的双手抓不紧东西走路不协调，站不稳，姿势出现障碍和异常，稳定性差。不仅如此患儿还会出现智力障碍，其智力是正常孩子的四分之一，轻度和中度的占二分之一，严重的大概占到四分之一。但是脑瘫患者的脑组织重塑性较大，通过长时间的治疗，提高患者的脑神经的发育，随着语音系统的快速发展，这项系统也在医学方面发挥了重大作用，它帮助患儿提高语音的恢复的能力。国内研究治疗脑瘫的治疗所虽然比以前增加了许多，但是治疗手段单一同时治疗的器械也相对较少。主要集合在医院和专门的医疗康复院，部分的社会福利机构和民间组织，心理诊所。然而在国外的发达国家中，一些医疗学家提出了运用语音识别模块和机器人视觉系统连接在一起的机器人来帮助患儿提高训练，促进治疗。CESaturno设计了一种语音交互装置PickNClick，使用了一种特别的语言来帮助脑瘫患者训练词句。研究表明，这类系统有效的帮助患儿提高语音的恢复能力。相比于国内繁琐的治疗方法导致患儿的治疗效果不明显，对治疗不感兴趣。如采用了新型的科技来辅助治疗师来治疗患者，情况相较于之前会好很多。语音识别技术运用于多种场合，它和现代科技紧密相连，常见的语音识别语音拨号，语音导航，室内室外的控制，语音翻译。语音识别设计的领域也很广阔，信号处理，模式识别。随着语音交互技术的成熟与发展，它逐渐的成为了人工智能的研究热点，通过人类所发出的指令，系统对其有个判断，再进行初步的判别。机器人对所说的语句进行深层次的分析与理解，从而执行人类所交代的命令。这项技术的成熟标志着人工智能的新高度，经过四十年的发展,逐渐从研究和实验的水平走向实际应用，显示出巨大的前景。在康复医学领域也迅速成为了一个关键和竞争技术，帮助提高脑瘫患者的语言综合能力。语音识别技术运用于多种场合，它和现代科技紧密相连，常见的语音识别语音拨号，语音导航，室内室外的控制，语音翻译。语音识别设计的领域也很广阔，信号处理，模式识别。随着语音交互技术的成熟与发展，它逐渐的成为了人工智能的研究热点，通过人类所发出的指令，系统对其有个判断，再进行初步的判别。机器人对所说的语句进行深层次的分析与理解，从而执行人类所交代的命令。这项技术的成熟标志着人工智能的新高度，经过四十年的发展,逐渐从研究和实验的水平走向实际应用，显示出巨大的前景。在康复医学领域也迅速成为了一个关键和竞争技术，帮助提高脑瘫患者的语言综合能力。其中脑瘫患儿相对于现有的其他的语音识别和比对设备而言，其突出性问题是首先，脑瘫患儿的语言表达能力很弱，发音不连贯，经常中断，其次脑瘫患儿的发音不够标准，识别起来难度加大。
技术实现思路
1、专利技术目的。本专利技术提出了一种脑瘫康复机器人语音语义训练方法和系统，解决脑瘫患儿的语音识别过程中难度大的问题，提高脑瘫患儿的能力。2、本专利技术所采用的技术方案。本专利技术提出了一种脑瘫康复机器人语音语义训练方法，语音识别初始化步骤：预编辑患儿发音训练关键词，关键词包括单字以及短句，动态编辑的识别关键词语列表，根据患儿发音的语音不连贯以及发音不标准的情况，输入该患儿应训练的发音关键单词及词语，等待信号的传输；采集信息步骤：收集到的信息以字符串的形式传输到芯片上，对输入语音频谱分析系统进行预处理，经过特征提取，将短周期称为帧，由帧单元组成特征提取的语音识别系统输入；信息匹配步骤：片内寄存器相匹配，通过设置片内的寄存器，语音芯片开始把内置的关键词列表和所收集到的信号进行匹配，送到语音识别模块中，与写关键字和匹配列表相比较，以获得最佳的效果；把得到的序号传递给单片机，此时模块把信号通过串口送给单片机。更进一步具体实施方式中，信息匹配步骤中，按照如下步骤进行：步骤一，通过预设产生产生初始字符串,设定参数，确定搜索空间的范围；步骤二，对产生的字符串进行邻域内的相近操作，即与字符串相近发音的字符串，得到相近字符串zf(i0)；步骤三，对以相近似字符串为中心字符串，相连k的字符区域，zf(i0+k)进行加权，再计算相近似字符串周围两侧字符的近似度值Aff和距离值CV；其中，θ为相近字符串的方向，表示以距离为k的字符串区域，Q(k)为该区域点的字符串地址；步骤四，找出最佳字符串max(Aff)并进行相近字符选择操作；步骤五，针对计算得到的距离值CV，找出在给定的域值Tn范围内，存在多少相近字符串，Tn取值为5，img(i0)为该域值范围内的字符串的地址，执行相近字符选择操作；经过步骤四和步骤五得到新的字符串Ab，新一串字符串为b＞1以后产生的各列字符串；步骤六，在各列字符串中对其邻域内存在新字符串和本身满足近似度值和域值Tn范围内的字符串进行相近字符选择操作，去除不满足条件的各列字符串，在下一步中将不再进行操作；步骤七，把Ab中得到的新的字符串，重复步骤三至步骤六，b＝b+1，b表示字符串筛选迭代次数，b的初始值为1，当Ab中的字符串筛选与标准一致时程序终止，即得到最优字符串。更进一步具体实施方式中，H(k)为相似字符串匹配值经过加权函数加权的字符串匹配值，L(k)线性加权函数，Q(k)为该区域点的字符串地址，k为运算变量，k∈[1,2t+1]，计算公式为:H(k)＝L(k)*Q(k)Cv为距离值公式为：aff1为字符串匹配值之和的平均值，加权后的前t个字符串与后t个字符串匹配差值之和平均值计算公式为:Aff为相近字符串运算的亲和度函数，亲和度函数计算公式为:Aff＝1/aff1。本专利技术提出了一种脑瘫康复机器人语音语义训练系统，语音识别初始化模块：预编辑患儿发音训练关键词，关键词包括单字以及短句，动态编辑的识别关键词语列表，根据患儿发音的语音不连贯以及发音不标准的情况，输入该患儿应训练的发音关键单词及词语，等待信号的传输；采集信息模块：收集到的信息以字符串的形式传输到芯片上，对输入语音频谱分析系统进行预处理，经过特征提取，将短周期称为帧，由帧单元组成特征提取的语音识别系统输入；信息匹配模块：片内寄存器相匹配，通过设置片内的寄存器，语音芯片开始把内置的关键词列表和所收集到的信号进行匹配，送到语音识别模块中，与写关键字和匹配列表相比较，以获得最佳的效果；把得到的序号传递给单片机，此时模块把信号通过串口送给单片机。更进一步具体实施方式中，信息匹配模块中包括如下模块：通过预设产生产生初始字符串,设定参数，确定搜索空间的范围模块；对产生的字符串进行邻域内的相近操作，即与字符串相近发音的字符串，得到相近字符串zf(i0)模块；对以相近似字符串为中心字符串，相连k的字符区域，zf(i0+k)进行加权，再计算相近似字符串周围两侧字符的近似度值Aff和距离值CV；其中，θ为相近字符串的方向，表示以距离为k的字符串区域，Q(k)为该区域点的字符串地址模块；找出最佳字符串max(Aff)并进行相近字符选择操作模块；针对计算得到的距离值CV，找出在给定的域值Tn范围内，存在多少相近字符串，Tn取值为5，i本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脑瘫康复机器人语音语义训练方法，其特征在于：语音识别初始化步骤：预编辑患儿发音训练关键词，关键词包括单字以及短句，动态编辑的识别关键词语列表，根据患儿发音的语音不连贯以及发音不标准的情况，输入该患儿应训练的发音关键单词及词语，等待信号的传输；采集信息步骤：收集到的信息以字符串的形式传输到芯片上，对输入语音频谱分析系统进行预处理，经过特征提取，将短周期称为帧，由帧单元组成特征提取的语音识别系统输入；信息匹配步骤：片内寄存器相匹配，通过设置片内的寄存器，语音芯片开始把内置的关键词列表和所收集到的信号进行匹配，送到语音识别模块中，与写关键字和匹配列表相比较，以获得最佳的效果；把得到的序号传递给单片机，此时模块把信号通过串口送给单片机。

【技术特征摘要】
1.一种脑瘫康复机器人语音语义训练方法，其特征在于：语音识别初始化步骤：预编辑患儿发音训练关键词，关键词包括单字以及短句，动态编辑的识别关键词语列表，根据患儿发音的语音不连贯以及发音不标准的情况，输入该患儿应训练的发音关键单词及词语，等待信号的传输；采集信息步骤：收集到的信息以字符串的形式传输到芯片上，对输入语音频谱分析系统进行预处理，经过特征提取，将短周期称为帧，由帧单元组成特征提取的语音识别系统输入；信息匹配步骤：片内寄存器相匹配，通过设置片内的寄存器，语音芯片开始把内置的关键词列表和所收集到的信号进行匹配，送到语音识别模块中，与写关键字和匹配列表相比较，以获得最佳的效果；把得到的序号传递给单片机，此时模块把信号通过串口送给单片机。2.根据权利要求1所述的脑瘫康复机器人语音语义训练方法，其特征在于：信息匹配步骤中，按照如下步骤进行：步骤一，通过预设产生产生初始字符串,设定参数，确定搜索空间的范围；步骤二，对产生的字符串进行邻域内的相近操作，即与字符串相近发音的字符串，得到相近字符串zf(i0)；步骤三，对以相近似字符串为中心字符串，相连k的字符区域，zf(i0+k)进行加权，再计算相近似字符串周围两侧字符的近似度值Aff和距离值CV；其中，θ为相近字符串的方向，表示以距离为k的字符串区域，Q(k)为该区域点的字符串地址；步骤四，找出最佳字符串max(Aff)并进行相近字符选择操作；步骤五，针对计算得到的距离值CV，找出在给定的域值Tn范围内，存在多少相近字符串，Tn取值为5，img(i0)为该域值范围内的字符串的地址，执行相近字符选择操作；经过步骤四和步骤五得到新的字符串Ab，新一串字符串为b＞1以后产生的各列字符串；步骤六，在各列字符串中对其邻域内存在新字符串和本身满足近似度值和域值Tn范围内的字符串进行相近字符选择操作，去除不满足条件的各列字符串，在下一步中将不再进行操作；步骤七，把Ab中得到的新的字符串，重复步骤三至步骤六，b＝b+1，b表示字符串筛选迭代次数，b的初始值为1，当Ab中的字符串筛选与标准一致时程序终止，即得到最优字符串。3.根据权利要求1所述的脑瘫康复机器人语音语义训练方法，其特征在于：H(k)为相似字符串匹配值经过加权函数加权的字符串匹配值，L(k)线性加权函数，Q(k)为该区域点的字符串地址，k为运算变量，k∈[1,2t+1]，计算公式为:H(k)＝L(k)*Q(k)Cv为距离值公式为：aff1为字符串匹配值之和的平均值，加权后的前t个字符串与后t个字符串匹配差值之和平均值计算公式为:Aff为相近字符串运算的亲和度函数，亲和度函数计算公式为:Aff＝1/aff1。4.一种脑瘫康复机器人语音语义训练系统，其特征在于：语音识别初始化模块：预编...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢振利，滕诣迪，马志鹏，孙凯翔，单长考，蒋睿萱，陆惠娜，张弛，严森，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32