生物电信号分离降噪方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种生物电信号分离降噪方法、装置和电子设备，涉及生物电信号分离降噪的技术领域，包括：选择目标音频分离处理模型，并基于生物电信号数据集对目标音频分离处理模型进行优化，得到第一目标处理模型；基于当前生物电信号的分离处理，对第一目标处理模型再次优化，得到第二目标处理模型；根据第二目标处理模型，对待测生物电信号进行分离处理，以缓解了生物电信号存在的数据集不够的技术问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
生物电信号分离降噪方法、装置和电子设备


[0001]本专利技术涉及生物电信号分离降噪的
，尤其是涉及一种生物电信号分离降噪方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]生物电信号(心电图、脑电图、肌电图等)在临床上已经被长时间广泛的应用。科学家们不断的研究新的算法，为了获取更高质量的信号，可通过对生物电信号进行降噪。同时，随着人工智能的发展，智能诊断也逐渐的越来越成熟。这项技术也理所应当的应用到了生物电信号中。
[0003]但在实际应用过程中，由于应用环境较为复杂，生物电信号易受干扰，进而会导致智能诊断结果受到影响。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种生物电信号分离降噪方法、装置和电子设备，以缓解了生物电信号存在的诊断结果不准的技术问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种生物电信号分离降噪方法，包括：
[0006]选择目标音频分离处理模型，并基于生物电信号数据集对所述目标音频分离处理模型进行优化，得到第一目标处理模型；
[0007]基于当前生物电信号的分离处理，对所述第一目标处理模型再次优化，得到第二目标处理模型；
[0008]根据所述第二目标处理模型，对待测生物电信号进行相应处理。
[0009]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，基于当前生物电信号的分离处理，对所述第一目标处理模型再次优化，得到第二目标处理模型的步骤，包括：
[0010]基于所述第一目标处理模型对实时采集的当前生物电信号进行预设次数的分离处理，确定目标次数的分离处理操作对应的网络模型参数，其中，所述目标次数的分离处理操作的分离精度达到预设要求；
[0011]根据所述网络模型参数优化所述第一目标处理模型，得到第二目标处理模型。
[0012]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，基于所述第一目标处理模型对实时采集的当前生物电信号进行预设次数的分离处理，确定目标次数的分离处理操作对应的网络模型参数的步骤，包括：
[0013]实时采集的当前生物电信号输入所述第一目标处理模型，重复执行以下分离处理过程，直至重复后的当前次数达到预设次数：
[0014]根据所述第一目标处理模型对应的初始网络模型参数，对所述当前生物电信号进行分离处理，得到第一目标分离信号以及第一网络模型参数；根据所述第一网络模型参数更新所述第一目标处理模型，得到第二目标处理模型，并将混合处理后的第一目标分离信
号输入所述第二目标处理模型进行分离处理，得到当前次数对应的第二目标分离信号以及第二网络模型参数；将所述第二网络模型参数作为新的初始网络模型参数，更新所述第一目标处理模型并对所述当前生物电信号进行下一次数的分离处理，其中，所述下一次数作为新的所述当前次数；
[0015]将每次的所述第二目标分离信号与所述第一目标分离信号进行对比，确定出所述第二目标分离信号与所述第一目标分离信号的对比结果符合预设要求的目标次数的分离处理操作。
[0016]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，根据所述网络模型参数优化所述第一目标处理模型，得到第二目标处理模型的步骤，包括：
[0017]将所述目标次数对应的第一网络模型参数和第二网络模型参数进行目标处理操作，得到目标网络参数，其中，目标处理操作包括平均数计算和中位数计算；
[0018]基于所述目标网络参数优化所述第一目标处理模型。
[0019]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，选择目标音频分离处理模型，并基于生物电信号数据集对所述目标音频分离处理模型进行优化，得到第一目标处理模型的步骤，包括：
[0020]从音频分离处理方法中，确定目标音频分离处理模型；
[0021]基于生物电信号的人工数据集，对所述目标音频分离处理模型进行模型架构优化处理，得到第一目标处理模型。
[0022]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，从音频分离处理方法中，确定目标音频分离处理模型的步骤，包括：
[0023]根据每个音频分离处理模型中时域信号的处理能力和模型结构的内存占比，确定目标音频分离处理模型，其中，所述目标音频分离处理模型包括全卷积时域音频分离网络模型。
[0024]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，基于生物电信号的人工数据集，对所述目标音频分离处理模型进行模型架构优化处理，得到第一目标处理模型的步骤，包括：
[0025]在保证输入所述目标音频分离处理模型的生物电信号的人工数据集的处理性能的情况下，通过减少所述目标音频分离处理模型中网络层的数量、每个网络层中的模块数量以及每个模块的输入值数量，得到模型架构优化后的第一目标处理模型。
[0026]第二方面，本专利技术实施例还提供一种生物电信号分离降噪装置，包括：
[0027]第一优化模块，选择目标音频分离处理模型，并基于生物电信号数据集对所述目标音频分离处理模型进行优化，得到第一目标处理模型；
[0028]第二优化模块，基于当前生物电信号的分离处理，对所述第一目标处理模型再次优化，得到第二目标处理模型；
[0029]处理模块，根据所述第二目标处理模型，对待测生物电信号进行相应处理。
[0030]第三方面，实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述前述实施方式任一项所述的方法的步骤。
[0031]第四方面，实施例提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有机
器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现前述实施方式任一项所述的方法的步骤。
[0032]本专利技术实施例带来了一种生物电信号分离降噪方法、装置和电子设备，从众多音频分离处理方法中确定目标音频分离处理模型，并针对生物电信号数据集优化模型结构，得到第一目标处理模型，再根据第一目标处理模型对当前生物电信号进行分离处理的分离精度，对该第一目标处理模型进行再次优化，得到第二目标处理模型，该优化后的第二目标处理模型能够保证生物电信号的分离满足预设需求，即使得生物电信号具有抗干扰的性能，利用该音频分离处理领域对应的第二目标处理模型进行生物电信号的相应处理，均能得到较为准确的处理结果。
[0033]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0034]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生物电信号分离降噪方法，其特征在于，包括：选择目标音频分离处理模型，并基于生物电信号数据集对所述目标音频分离处理模型进行优化，得到第一目标处理模型；基于当前生物电信号的分离处理，对所述第一目标处理模型再次优化，得到第二目标处理模型；根据所述第二目标处理模型，对待测生物电信号进行相应处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于当前生物电信号的分离处理，对所述第一目标处理模型再次优化，得到第二目标处理模型的步骤，包括：基于所述第一目标处理模型对实时采集的当前生物电信号进行预设次数的分离处理，确定目标次数的分离处理操作对应的网络模型参数，其中，所述目标次数的分离处理操作的分离精度达到预设要求；根据所述网络模型参数优化所述第一目标处理模型，得到第二目标处理模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第一目标处理模型对实时采集的当前生物电信号进行预设次数的分离处理，确定目标次数的分离处理操作对应的网络模型参数的步骤，包括：实时采集的当前生物电信号输入所述第一目标处理模型，重复执行以下分离处理过程，直至重复后的当前次数达到预设次数：根据所述第一目标处理模型对应的初始网络模型参数，对所述当前生物电信号进行分离处理，得到第一目标分离信号以及第一网络模型参数；根据所述第一网络模型参数更新所述第一目标处理模型，得到第二目标处理模型，并将混合处理后的第一目标分离信号输入所述第二目标处理模型进行分离处理，得到当前次数对应的第二目标分离信号以及第二网络模型参数；将所述第二网络模型参数作为新的初始网络模型参数，更新所述第一目标处理模型并对所述当前生物电信号进行下一次数的分离处理，其中，所述下一次数作为新的所述当前次数；将每次的所述第二目标分离信号与所述第一目标分离信号进行对比，确定出所述第二目标分离信号与所述第一目标分离信号的对比结果符合预设要求的目标次数的分离处理操作。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述网络模型参数优化所述第一目标处理模型，得到第二目标处理模型的步骤，包括：将所述目标次数对应的第一网络模型参数和第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁珉尚，姚利俊，康波，
申请(专利权)人：无锡健芯半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：