【技术实现步骤摘要】
本专利技术具体涉及一种基于lap的语言能力评估系统。
技术介绍
1、老年人失能已经成为我国老龄化社会面临的重大挑战，不仅影响老年人生活质量和社会参与，照护负担和社会经济负担沉重。老年人失能的发生和发展是一个动态过程，涉及运动、语言、认知为代表的八大主要风险维度。因此，失能风险因素的早期评估，是老年人失能防控的关键。
2、对老年人的语言能力进行及时的评估是老年人失能防控的重要一环。现有的老年人能力评估，多通过被试的自发性言语直接评估老年人的认知状态、心理健康等失能状态，直接针对老年人语言能力进行评价和打分的项目较少，忽略了语言能力本身的价值和意义。同时，现有的评估系统也更倾向于关注语言的内容和文本，从自然语言处理的角度去对被试的音频进行分析和建模，需要的技术成本更高，不利于作为疾病的早筛手段进行推广。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于lap的语言能力评估系统解决上述提到的技术问题，具体采用如下的技术方案：
2、一种基于lap的语言能力评估系统，其特征在于，包含：
3、采集模块，用于采集若干被试者执行多种检测文本任务时的语音信号；
4、处理模块，用于对采集的所述语音信号进行信号预处理和降噪处理；
5、获取模块，用于从所述语音信号中获取多个不同种类的声学特征；
6、标记模块，用于对若干被试者进行语音能力标记；
7、分类模块，包含分类模型，通过若干标记好的被试者的多个不同种类的声学特征对所述分类模
8、采集待检测者的待识别语音信号，对所述待识别语音信号进行信号预处理和降噪处理，获取所述待识别语音信号的多个不同种类的待识别声学特征，将获取到的多个不同种类的待识别声学特征输入分类模块，所述分类模块通过训练好的分类模型输出语音能力分类结果。
9、进一步地，通过所述采集模块采集所述语音信号的具体方法为：
10、设计构音检测文本任务；
11、采集被试者执行所述构音检测文本任务时的第一语音信号；
12、设计语音检测文本任务；
13、采集被试者执行所述语音检测文本任务时的第二语音信号；
14、设计流畅度检测文本任务；
15、采集被试者执行所述流畅度检测文本任务时的第三语音信号。
16、进一步地，所述获取模块获取所述语音信号的多个不同种类的声学特征的具体方法为：
17、所述获取模块从所述第一语音信号中获取构音声学特征；
18、所述获取模块从所述第二语音信号中获取语音声学特征；
19、所述获取模块从所述第三语音信号中获取流畅度声学特征。
20、进一步地，通过若干标记好的被试者的多个不同种类的声学特征和对应的基本信息对所述分类模型进行训练；
21、将待检测这的基本信息和识别出的多种待识别声学特征输入分类模块，所述分类模块通过训练好的分类模型输出语音能力分类结果。
22、进一步地，所述基本信息包含：性别、年龄段和文化程度。
23、进一步地，所述处理模块对采集的所述语音信号进行信号预处理和降噪处理的具体方法为：
24、所述处理模块采用基于lstm模型的语音信号增强算法处理采集的语音信号。
25、进一步地，移动智能终端，用于供待检测者使用以完成多种所述检测文本任务；
26、所述移动智能终端包含：
27、用户注册模块，用于供待检测者进行注册登录；
28、信息设置模块，用于供待检测者设置个人的基本信息；
29、任务选择模块，用于供待检测者选择所述检测文本任务的类别；
30、语音播放模块，用于发出语音提示指示待检测者完成对应的所述检测文本任务；
31、第二采集模块，用于采集待检测者在执行对应的所述检测文本任务时的所述待识别语音信号。
32、进一步地，所述移动智能终端还包含所述所述处理模块、所述获取模块和所述分类模块，所述分类模块包含已训练好的所述分类模型；
33、所述处理模块对所述待识别语音信号进行信号预处理和降噪处理，所述获取模块获取所述待识别语音信号的多个不同种类的待识别声学特征，将获取到的多个不同种类的待识别声学特征输入分类模块，所述分类模块通过训练好的分类模型输出语音能力分类结果。
34、进一步地，所述基于lap的语言能力评估系统还包含：
35、后台服务器，所述处理模块、所述获取模块和所述分类模块设置于所述后台服务器内，所述分类模块包含已训练好的所述分类模型；
36、所述移动智能终端将采集到的所述待识别语音信号发送至所述后台服务器；
37、所述后台服务器通过所述处理模块对所述待识别语音信号进行信号预处理和降噪处理，通过获取模块获取所述待识别语音信号的多个不同种类的待识别声学特征，将获取到的多个不同种类的待识别声学特征输入分类模块，所述分类模块通过训练好的分类模型输出语音能力分类结果，再将所述分类结果发回至所述移动智能终端。
38、进一步地，所述移动智能终端还包含：
39、结果保存模块，用于保存该用户的每次的检测结果；
40、智能分析模块，用于根据用户的多次检测结果以及每次检测的时间间隔生成综合分析报告，所述综合分析报告中包含针对该用户生成的语音能力的下降趋势指标；
41、周期设定模块，用于根据所述智能分析模块的分析结果自动设定一个匹配该用户的建议检测周期；
42、预警模块，用于当所述下降趋势指标达到阈值时，向该用户的监护人发送预警信息。
43、本专利技术的有益之处在于所提供的基于lap的语言能力评估系统，通过设定多种检测文本任务采集对应的语音信息，并通过对应的语音信息获取不同种类的声学特征，再通过训练好的分类模型对用户的语音能力进行自动识别，以信号处理代替自然语言处理，降低技术成本，且提升评估的精确程度。
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1.一种基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，包含：
2.根据权利要求1所述的基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，
9.根据权利要求7所述的基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，
10.根据权利要求8或9任一所述的基于LAP的语言能力评估系统，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于lap的语言能力评估系统，其特征在于，包含：
2.根据权利要求1所述的基于lap的语言能力评估系统，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于lap的语言能力评估系统，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的基于lap的语言能力评估系统，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于lap的语言能力评估系统，其特征在于，
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