受试者声音中的事件检测制造技术

一种用于识别来自受试者的声音的数字音频记录的片段的方法，其中，所述片段包含感兴趣的特定声音事件，所述方法包括：基于所述声音事件的特性频率范围对所述数字音频记录进行滤波以产生经滤波的数字音频信号；处理所述经滤波的数字音频信号以产生对应的信号包络；将统计分布拟合到所述信号包络；基于所述统计分布和预定概率水平来确定所述信号包络的阈值水平；以及识别所述信号包络中高于所述阈值水平的片段，从而将来自所述受试者的声音的所述数字音频记录的对应片段识别为包含所述感兴趣的特定声音事件的所述数字音频记录的片段。段。段。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】受试者声音中的事件检测
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2020年6月18日提交的澳大利亚临时专利申请2020902025的优先权，其内容通过引用并入本文。


[0003]本专利技术涉及医疗设备，并且更具体地涉及用于通过分析受试者声音的记录来检测特定声音事件的存在的系统、设备和方法，所述特定声音事件例如打鼾声或诸如喘鸣呼吸声。

技术介绍

[0004]对现有技术的方法、装置或文献的任何引用不应被认为构成它们过去或现在形成公知常识的一部分的任何证据或承认。
[0005]已知医疗设备包括用于将受试者的声音转换成电信号的换能器，并且还包括各种组件，所述各种组件响应于所述换能器并且协同处理所述受试者声音以生成对呼吸疾病存在的预测。在疾病的症状是诸如打鼾的事件或诸如喘鸣的呼吸声的情况下，如果医疗设备能够被改进使得其能够识别受试者声音的包含事件的片段，例如与背景噪声相反，则将是有利的。被安排成快速识别事件片段的医疗设备将使该设备更有效，因为该设备然后可以被安排成进一步仅处理包含事件的片段并且快速越过记录的其它部分。
[0006]已知有许多方法来识别受试者声音中的感兴趣的特定事件。
[0007]例如，一种这样的技术在文献“Obstructive sleep apnea screening by integrating snore feature classes.Abeyratne U 2013https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23343563”中描述，另一种技术在文献“Dynamics of snoring sounds and its connection with obstructive sleep apnea.A.Alencar2013”中描述。
[0008]这两种技术都需要从受试者的记录中检测打鼾和呼吸声。然而，相对于由换能器捕获的记录的背景噪声水平，打鼾和呼吸声的水平可以非常低。另外，用于检测打鼾的基于音调的技术不能检测没有可辨别音调的呼吸声。
[0009]情况可能是，与事件相关联的声音相对于背景噪声的信噪比相当低。因此，生产医疗设备以实现这种目的在技术上是困难的。受试者的记录具有非常低的音量水平，并且许多感兴趣的事件被隐藏在背景噪声中。
[0010]需要一种针对从可能存在大量背景噪声的受试者检测一种或多种类型的感兴趣声音事件的问题的解决方案，其是对当前可用的那些解决方案的改进或至少是有用的替代方案。

技术实现思路

[0011]根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于识别来自受试者的声音的数字音频记录
的片段的方法，其中，所述片段包含感兴趣的特定声音事件，所述方法包括：
[0012]基于所述声音事件的特性频率范围对所述数字音频记录进行滤波以产生经滤波的数字音频信号；
[0013]处理所述经滤波的数字音频信号以产生对应的信号包络；
[0014]将统计分布拟合到所述信号包络；
[0015]基于所述统计分布和预定概率水平来确定所述信号包络的阈值水平；以及
[0016]识别所述信号包络中高于所述阈值水平的片段，从而将来自所述受试者的声音的所述数字音频记录的对应片段识别为包含所述感兴趣的特定声音事件的所述数字音频记录的片段。
[0017]在一个实施例中，数字音频记录是由多个帧组成的数字音频信号的记录。例如，数字音频信号可以包括多个连续的、不重叠的帧。在一个示例中，帧各自具有五分钟的持续时间，尽管它们可以更短或更长。
[0018]在一个实施例中，数字音频信号以44.1kHz的采样率产生。
[0019]在一个实施例中，该方法包括应用第一下采样以产生第一下采样数字音频信号，所述数字音频记录的采样率通过所述第一下采样被减小整数因子。例如，数字音频信号可以从44.1kHz到14.7kHz以因子为3进行下采样，使得第一下采样音频信号具有14.7kHz的采样率。
[0020]在一个实施例中，在所述特性频率范围中对所述第一下采样数字音频信号进行滤波以选择所述感兴趣的声音事件，从而产生第一下采样和事件滤波的数字音频信号。
[0021]在一个实施例中，所述感兴趣事件包括呼吸声，并且其中，对所述数字音频记录进行滤波包括应用高通滤波器。
[0022]在一个实施例中，所述感兴趣事件包括打鼾声，并且其中，对所述数字音频记录进行滤波包括应用低通滤波器。
[0023]在一个实施例中，处理所述经滤波的数字音频信号以产生对应的信号包络是通过包络检测过程来实现的。
[0024]在一个实施例中，所述包络检测过程包括将绝对值滤波器应用于所述第一下采样和事件滤波信号以产生绝对值滤波信号。
[0025]在一个实施例中，所述绝对值滤波信号由正向和反向滤波器滤波以产生低通滤波绝对值信号。
[0026]在一个实施例中，该方法包括对所述低通滤波绝对值信号应用第二下采样以产生所述信号包络，所述信号包络包括第一信号包络，所述第一信号包络是所述音频记录的幅度的估计。
[0027]在一个实施例中，应用所述第二下采样包括从14.7kHz向下到100Hz重新采样。
[0028]在一个实施例中，该方法包括将对数压缩应用于所述第一信号包络以产生包括所述数字音频记录的功率估计的第二信号包络。
[0029]在一个实施例中，将所述统计分布拟合到所述信号包络包括将所述统计分布拟合到包括所述功率估计的所述第二信号包络。
[0030]在一个实施例中，将所述统计分布拟合到所述信号包络包括将构成所述信号包络的样本分类到多个区间中以产生直方图。例如，在一个实施例中可以有300个区间。
[0031]在一个实施例中，拟合所述统计分布包含选择所述直方图的模态区间，其中所述模态区间是已将最大数量的样本分类到其中的区间。
[0032]在一个实施例中，区间号n包含在n
×
步长+min到(n+1)
×
步长+min范围内的样本中。
[0033]在一个实施例中，所述统计分布包括具有λ参数的泊松分布，并且拟合所述统计分布包括将所述λ参数设定为所述模态区间的区间号。
[0034]在一个实施例中，基于所述统计分布和所述预定概率水平来确定所述信号包络的阈值水平包括计算关于所述统计分布的累积分布函数(CDF)。
[0035]在一个实施例中，确定所述信号包络的阈值水平包括找到阈值区间，所述阈值区间是对应于所述预定概率的区间，其中所述预定概率水平包括所述CDF上的概率水平。
[0036]在一个实施例中，确定所述阈值水平包括将所述阈值水平设定为来自所述阈值区间中的样本的幅度范围的值。
[0037]在一个实施例中，所述阈值水平被设定为所述阈值区间中的样本的幅度范围的上限。
[0038]在一个实施例中，应用时间滤波器来基于所述感兴趣事件剔除不落在预定持续时间范围内的片段。
[0039]在一个实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于识别来自受试者的声音的数字音频记录的片段的方法，其中，所述片段包含感兴趣的特定声音事件，所述方法包括：基于所述声音事件的特性频率范围对所述数字音频记录进行滤波以产生经滤波的数字音频信号；处理所述经滤波的数字音频信号以产生对应的信号包络；将统计分布拟合到所述信号包络；基于所述统计分布和预定概率水平来确定所述信号包络的阈值水平；以及识别所述信号包络中高于所述阈值水平的片段，从而将来自所述受试者的声音的所述数字音频记录的对应片段识别为包含所述感兴趣的特定声音事件的所述数字音频记录的片段。2.根据权利要求1所述的方法，包括应用第一下采样以产生第一下采样数字音频信号，所述数字音频记录的采样率通过所述第一下采样被减小整数因子。3.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述特性频率范围中对所述第一下采样数字音频信号进行滤波以选择所述感兴趣的声音事件，从而产生第一下采样和事件滤波的数字音频信号。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述感兴趣事件包括呼吸声，并且其中，对所述数字音频记录进行滤波包括应用高通滤波器。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述感兴趣事件包括打鼾声，并且其中，对所述数字音频记录进行滤波包括应用低通滤波器。6.根据权利要求3
‑
5中任一项所述的方法，其中，处理所述经滤波的数字音频信号以产生对应的信号包络是通过包络检测过程来实现的。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述包络检测过程包括将绝对值滤波器应用于第一下采样和事件滤波的信号以产生绝对值滤波信号。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述绝对值滤波信号由正向和反向滤波器滤波以产生低通滤波绝对值信号。9.根据权利要求8所述的方法，包括对所述低通滤波绝对值信号应用第二下采样以产生所述信号包络，所述信号包络包括第一信号包络，所述第一信号包络是所述音频记录的幅度的估计。10.根据权利要求9所述的方法，其中，应用所述第二下采样包括从14.7kHz向下到100Hz重新采样。11.根据权利要求9或10所述的方法，包括将对数压缩应用于所述第一信号包络以产生包括所述数字音频记录的功率估计的第二信号包络。12.根据权利要求11所述的方法，其中，将所述统计分布拟合到所述信号包络包括将所述统计分布拟合到包括所述功率估计的所述第二信号包络。13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，将所述统计分布拟合到所述信号包络包括将构成所述信号包络的样本分类到多个区间中以产生直方图。14.根据权利要求13所述的方法，其中，拟合所述统计分布包括选择所述直方图的模态区间，其中所述模态区间是已将最大数量的样本分类到其中的区间。15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述统计分布包括具有λ参数的泊松分布，并且
拟合所述统计分布包括将所述λ参数设定为所述模态区间的区间号。16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于所述统计分布和所述预定概率水平来确定所述信号包络的阈值水平包括计算关于所述统计分布的累积分布函数(CDF)。17.根据权利要求16所述的方法，其中，确定所述信号包络的阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：J，
申请(专利权)人：瑞爱普健康有限公司，
类型：发明
国别省市：