【技术实现步骤摘要】
体音听诊装置及体音数据的诊断方法
[0001]本专利技术涉及语音处理
,尤其涉及一种体音听诊装置及体音数据的诊断方法。
技术介绍
[0002]近两年,无论是乡村还是城镇,我国人口死亡率最高的前两位疾病都是恶性肿瘤和心脏病,甚至肺癌、胃癌和结直肠癌等常见的恶性肿瘤共同造成了癌症发病和死亡总负担的四分之一。因此,器官类疾病的提前诊断与预防具有十分重要的作用,使用听诊这一西医重要的辅助诊断手段对疾病进行有效预测以及后续针对性治疗也应运而生。
[0003]现有技术中,通常先在终端或服务器中部署基于人工智能的听诊功能,再将待听诊的一种体音信号通过WiFi或蓝牙传输至终端或服务端中进行诊断。
[0004]然而,由于现有基于人工智能的听诊功能主要集中部署在服务器与终端,使得在无蓝牙或者无WiFi等听诊环境受限的情况下听诊受限,并且每次只能输入一种体音进行诊断,从而导致体音听诊单一且听诊局限性较大。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种体音听诊装置及体音数据的诊断方法,用以解决现有技术中体音听诊 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种体音听诊装置,其特征在于,包括SoC芯片以及所述SoC芯片上集成的数据获取模块和体音诊断模块,所述数据获取模块与所述体音诊断模块连接;所述数据获取模块,用于获取目标体音数字信号;所述体音诊断模块,用于基于所述目标体音数字信号和目标识别模型,确定所述目标体音数字信号的目标听诊结果;其中,所述目标识别模型是基于样本体音数字信号和体音标签训练LSTM模型和全连接层得到的,所述目标听诊结果包括体音正常和体音异常。2.根据权利要求1所述的体音听诊装置,其特征在于,所述体音诊断模块,包括依次连接的特征提取模块、特征识别模块和结果修正模块,其中:所述特征提取模块,用于对所述目标体音数字信号进行特征提取,确定特征提取所得的时间
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频域体音特征;所述特征识别模块,用于基于所述目标识别模型,对所述时间
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频域体音特征进行识别,确定所述目标体音数字信号的目标识别结果;所述结果修正模块,用于对所述目标识别结果进行噪声过滤,并基于噪声过滤所得结果,确定所述目标体音数字信号的目标听诊结果。3.根据权利要求2所述的体音听诊装置,其特征在于,所述特征提取模块,包括依次连接的短时傅里叶变换模块、梅尔滤波模块、对数运算模块、离散余弦变换模块和归一化映射模块,其中:所述短时傅里叶变换模块,用于对所述目标体音数字信号进行分帧,并基于加窗和频域转换操作,确定分帧所得帧数据对应的频谱图特征;所述梅尔滤波模块,用于对所述频谱图特征进行梅尔滤波,确定梅尔频谱图特征;所述对数运算模块,用于对所述梅尔频谱图特征进行对数运算转换,确定对数梅尔频谱图特征;所述离散余弦变换模块,用于对所述对数梅尔频谱图特征进行离散余弦转换,确定梅尔倒谱系数;所述归一化映射模块,用于对所述梅尔倒谱系数进行归一化,确定所述目标体音数字信号的时间
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频域体音特征。4.根据权利要求2所述的体音听诊装置,其特征在于,所述数据获取模块,包括依次连接的数字麦克风模块、降采样滤波模块和降噪模块,其中:所述数字麦克风模块,用于获取原始体音信号,并将所述原始体音信号转换为数字体音信号;所述降采样滤波模块,用于对所述数字体音信号进行降采样;所述降噪模块,用于对降采样后的数字体音信号...
【专利技术属性】
技术研发人员:肖宛昂,周维新,
申请(专利权)人:中国科学院半导体研究所,
类型:发明
国别省市:
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