一种基于阵列式表面肌电的发音功能评估系统技术方案

本发明专利技术属于发音评估技术领域，尤其涉及一种基于阵列式表面肌电的发音功能评估系统，该系统包括下位机和上位机，其中：下位机，用于通过阵列式肌电电极获取发音过程中的面颈部肌电信号，并将面颈部肌电信号传输至上位机；上位机，用于分析发音过程中面颈部阵列式肌电信号变化特征与发音功能的生理相关性，建立发音过程中面颈部肌肉运动的三维动态能量分布图，获取发音肌群的动态可视化时空信息，提取肌电特征值，建立正常发音功能面颈部肌电特征分布标准化数据库，采用模板匹配与差异化分析算法，解析发音肌群的功能异常情况以及受损程度。更加完全、客观的解析发音过程中发音肌群的电生理特性，实现对发音功能实时、客观、精准评估。

A Pronunciation Function Assessment System Based on Array Surface Electromyography

The invention belongs to the field of pronunciation evaluation technology, in particular relates to a pronunciation function evaluation system based on array surface electromyography, which includes a lower computer and a upper computer, in which a lower computer is used to obtain the facial and cervical electromyogram signals in the pronunciation process through an array electromyographic electrode, and transmit the facial and cervical electromyogram signals to the upper computer for analyzing the facial and cervical electromyogram signals in the pronunciation process. The physiological correlation between the change characteristics of cervical array EMG signals and the pronunciation function is studied. A three-dimensional dynamic energy distribution map of facial and cervical muscles during the pronunciation process is established to obtain the dynamic visual spatial and temporal information of the pronunciation muscles, extract the EMG characteristic values, and establish a standardized database of the distribution of facial and cervical EMG features of normal pronunciation function. Functional abnormalities of the articulatory muscles and the degree of impairment. More complete and objective analysis of the electrophysiological characteristics of the pronunciation muscle group in the process of pronunciation, to achieve real-time, objective and accurate assessment of the pronunciation function.

【技术实现步骤摘要】
一种基于阵列式表面肌电的发音功能评估系统
本专利技术属于发音评估
，尤其涉及一种基于阵列式表面肌电的发音功能评估系统。
技术介绍
语音是人类信息交流的重要工具，它包含了人们的感情和情绪等信息，是社会交往能力的重要体现。语音交流更是人类社会生存的基本功能，能否无损地发出声音是表达自身情感的关键。发音时，来自肺部的气流通过喉部，肌肉收缩，使软骨活动起来，也同时带动声带活动，使声带放松或拉紧，声门随之打开或关闭，从而产生声音。声音的高低不同是控制声带的松紧造成的。而声调决定于振动时声带的长度、张力、质量和位置。发音器官之间能正常、有序的工作依赖于中枢神经系统对其控制，其间任何一个环节发生异常，都会导致发音功能障碍。发音功能障碍是常见疾患，且很可能会成为相关疾病的后遗症或并发症，有调查表明有近75％～90％的帕金森病患者伴有发音方面的障碍，在脑卒中患者的发生率为30％～40％，并且严重的情况下，发音功能障碍在15％的脑卒中患者中长期存在。这些症状严重影响了患者的日常交流能力，给家庭和社会造成严重负担。另一方面随着时代的进步与发展，人们的生活愈发多样化，从事语音和歌唱以及教育类职业的人数渐多，这些人群在工作中也需要高质量的声音，从而提高他们的专业水平。有研究表明将近31％的销售人员、44％的运动教练以及58％的教师均有不同程度的构音障碍。构音障碍严重影响相关领域人员的工作，有相关报道表明美国大约2800万的职业是与嗓音密切相关，每年约有7.2％的人员由于构音障碍而失业，其中教师职业人员高达20％，由于构音障碍而导致失业造成的经济损失高达25亿美元的。据不完全统计，目前我国约有137万患者因发音功能丧失而不能正常说话。因此对发音功能及时、准确地评价与检测，对社会发展以及医疗的进步都具有巨大的意义。现有语音功能的检测大多基于语音信号，但是语音信号对环境要求较高，一旦测试环境嘈杂语音信号就难以准确传递；对语音信号处理需要获取声学参数，而清音在发音时，声带不发生振动，没有明显的语音特征，以至于发音检测准确性不高；发音是复杂的神经肌肉活动，单纯的语音信号无法检测发音过程的生理特性。发音是一个非常复杂的神经肌肉运动过程，需要中枢神经系统对各个发音器官以及与发音运动的相关发音肌肉协同控制来完成。与发音功能相关的肌群多达40多个，其中主要发音肌群集中在颈部和面部。相关肌群运动的速度、力量、范围、方向和协调性影响着发音功能，其间任何一个肌肉功能发生异常都会导致发音功能障碍，声音损害的程度与神经肌肉受损的程度密切相关。肌电信号是肌肉收缩时产生的电信号，肌电信号与肌肉的活动情况和功能状态间有着较强的关联性，所以可以在不同程度上体现出相应神经肌肉的活动水平。表面肌电信号是肌肉在产生兴奋发生收缩时，在肌肉表面被表面电极记录的生物电信号。由于表面肌电具有无创、操作简单、成本低和能提供定量定性分析等优点，被广泛应用于医学检测和生物反馈治疗中。现有的表面肌电检测手段都是基于单个或几个电极来完成，对于发音肌群，从声带运动到共鸣构音器官的运动，涉及到的肌群大部分为小肌肉群的精细运动，因此很难用单个或几个电极来对构音功能进行评价。临床上缺乏早期准确识别个体发声功能特征的手段，导致现有嗓音康复训练策略缺乏个体化和精细化，影响康复效果。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于阵列式表面肌电的发音功能评估系统，以解决现有技术中缺乏早期准确识别个体发声功能特征的手段，导致现有嗓音康复训练策略缺乏个体化和精细化的问题。本专利技术实施例提供的一种基于阵列式表面肌电的发音功能评估系统，可以包括：下位机，用于通过阵列式肌电电极获取发音过程中的面颈部肌电信号，并将面颈部肌电信号传输至上位机；上位机，用于分析发音过程中面颈部阵列式肌电信号变化特征与发音功能的生理相关性，建立发音过程中面颈部肌肉运动的三维动态能量分布图，获取发音肌群的动态可视化时空信息，提取肌电特征值，建立正常发音功能面颈部肌电特征分布标准化数据库，采用模板匹配与差异化分析算法，解析发音肌群的功能异常情况以及受损程度。进一步地，所述上位机可以包括：信号接收及预处理模块，用于接收到下位机传输的肌电信号，通过预设的滤波器滤除工频干扰和基线漂移，并通过预设的优化算法滤除肌电信号中的干扰噪声；发音功能动态可视化模块，用于对信号进行时域、频域的特征提取，通过提取时域特征值肌电均方根，并进行加窗处理，得到反应肌电能量强度的时域值，并将肌电能量强度与色彩相对应，形成面颈部的三维动态能量分布图，并获取发音肌群的动态可视化时空信息；发音功能肌电特征量化评估模块，用于提取肌电特征值，建立正常发音功能面颈部肌电特征分布标准化数据库，采用模板匹配与差异化分析算法，解析发音肌群的功能异常情况以及受损程度。进一步地，所述上位机还可以包括：GUI实时显示模块，用于将发音过程中的特征值的计算算法模块化，打包为单独的功能控件函数，将发音功能肌电特征量化评估模块实时显示在GUI界面上。进一步地，所述优化算法可以包括独立成分分析算法、主成分分析算法和/或模板匹配算法。进一步地，所述肌电特征值可以包括时域特征值、频域特征值、面颈部能量分布比和/或肌肉协同量。进一步地，所述时域特征值可以包括平均肌电值、积分肌电值、均方根值、过零率和/或肌电方差；所述频域特征值可以包括功率谱密度、中值频率、平均功率频率、峰值频率、平均功率和/或频率比；所述面颈部能量分布比可以包括能量相对面积、能量相对宽度和/或能量梯度；所述肌肉协同量可以包括协同数量及系数。进一步地，所述下位机包括阵列式肌电信号采集模块，所述阵列式肌电信号采集模块包括：阵列式肌电电极，用于获取发音过程中的面颈部肌电信号；肌电采集电路，用于将面颈部肌电信号传输至上位机。进一步地，所述阵列式肌电电极包括面部4×5阵列式表面肌电电极以及颈部8×5阵列式表面肌电电极各两片。进一步地，所述肌电采集电路包括微控制器、右腿驱动、模数转换器、独立同步时钟、前置信号滤波放大器和低噪声电源。进一步地，所述肌电采集电路具体用于将肌电信号经过右腿驱动反馈到人体进行信号共模抑制，将肌电信号通过前置信号滤波放大器进行滤波及放大并传输给模数转换器，在独立同步时钟控制下实现多路肌电信号同步实时采集，传输到微控制器并通过WIFI发送至所述上位机。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本专利技术实施例提供的一种基于阵列式表面肌电的发音功能评估系统包括下位机和上位机，其中，下位机，用于通过阵列式肌电电极获取发音过程中的面颈部肌电信号，并将面颈部肌电信号传输至上位机；上位机，用于分析发音过程中面颈部阵列式肌电信号变化特征与发音功能的生理相关性，建立发音过程中面颈部肌肉运动的三维动态能量分布图，获取发音肌群的动态可视化时空信息，提取肌电特征值，建立正常发音功能面颈部肌电特征分布标准化数据库，采用模板匹配与差异化分析算法，解析发音肌群的功能异常情况以及受损程度。针对语音信号的缺点，本专利技术采用表面肌电信号对发音的电生理功能进行评价。由于肌电信号具有对环境要求较低、稳定性强、抗干扰能力较强等优点，并且表面肌电信号与发音功能有着较强的生理相关性，因此采集发音过程中面颈部的表面肌电信号进行分析，能有效的评价发音活动生理功能的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于阵列式表面肌电的发音功能评估系统，其特征在于，包括：下位机，用于通过阵列式肌电电极获取发音过程中的面颈部肌电信号，并将面颈部肌电信号传输至上位机；上位机，用于分析发音过程中面颈部阵列式肌电信号变化特征与发音功能的生理相关性，建立发音过程中面颈部肌肉运动的三维动态能量分布图，获取发音肌群的动态可视化时空信息，提取肌电特征值，建立正常发音功能面颈部肌电特征分布标准化数据库，采用模板匹配与差异化分析算法，解析发音肌群的功能异常情况以及受损程度。

【技术特征摘要】
1.一种基于阵列式表面肌电的发音功能评估系统，其特征在于，包括：下位机，用于通过阵列式肌电电极获取发音过程中的面颈部肌电信号，并将面颈部肌电信号传输至上位机；上位机，用于分析发音过程中面颈部阵列式肌电信号变化特征与发音功能的生理相关性，建立发音过程中面颈部肌肉运动的三维动态能量分布图，获取发音肌群的动态可视化时空信息，提取肌电特征值，建立正常发音功能面颈部肌电特征分布标准化数据库，采用模板匹配与差异化分析算法，解析发音肌群的功能异常情况以及受损程度。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述上位机包括：信号接收及预处理模块，用于接收到下位机传输的肌电信号，通过预设的滤波器滤除工频干扰和基线漂移，并通过预设的优化算法滤除肌电信号中的干扰噪声；发音功能动态可视化模块，用于对信号进行时域、频域的特征提取，通过提取时域特征值肌电均方根，并进行加窗处理，得到反应肌电能量强度的时域值，并将肌电能量强度与色彩相对应，形成面颈部的三维动态能量分布图，并获取发音肌群的动态可视化时空信息；发音功能肌电特征量化评估模块，用于提取肌电特征值，建立正常发音功能面颈部肌电特征分布标准化数据库，采用模板匹配与差异化分析算法，解析发音肌群的功能异常情况以及受损程度。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述上位机还包括：GUI实时显示模块，用于将发音过程中的特征值的计算算法模块化，打包为单独的功能控件函数，将发音功能肌电特征量化评估模块实时显示在GUI界面上。4.根据权利要求2...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈世雄，朱明星，李光林，杨子健，庄佳烁，王小晨，汪鑫，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44