CN111315299A - 声音定位系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种声音定位系统和方法，所述系统包括：多麦克风声音采集装置和一计算机装置。多麦克风声音采集装置包括一载体和可拆卸地附着在所述载体上的多个声音接收器。计算机装置包括：数据通信器、同步器和处理器。数据通信器用于从所述多麦克风声音采集装置接收预处理音频数据；同步器用于同步预处理音频数据；处理器用于分析已同步的音频数据，以识别和定位目标音频特征。本发明有助于监测被监测受试者的功能或生理体征，并允许早期检测和诊断异常或疾病。

Description

声音定位系统和方法
相关申请的交叉引用
本发明请求于2017年11月10日提交的美国临时申请No.15/808,901的权益及优先权，该申请的揭露内容在此通过引用完全并入本发明中。
技术领域
本发明涉及声音定位技术领域，尤其涉及一种利用多麦克风声音采集装置进行精确的异常声音定位的系统和方法。
背景技术
欲评估一个物体的功能是否正常，可以通过分析来自于这个物体内部的声音实现。例如，一个运行中的机器的异常声音可以作为该机器的部件是否出现故障的指示。类似地，在医学健康领域，对身体内各个器官运行过程中产生的声音进行临床听诊，已经为一种诊断活体健康状态的常用手段。
在传统声音分析方法中，声音样本多是在同一时间、单一位置采集，并且需要特别训练过的专业人员，才能从正常声音和环境噪声中区分异常声音。再者，在同一时间对声音样本进行单点采集通常获取的是受限的信息且有时是误导的信息。例如，某些病理性呼吸的声音特征，会因症状严重程度和听诊位置而异，使得传统的单点听诊无法有效率地诊断哮喘。
此外，尽管电子声音分析仪的出现对声音分析的过程有帮助，但异常声音源的精确定位仍然是一个挑战。
发明内容
本发明的一实施例提供一种声音定位系统。所述声音定位系统包括多麦克风声音采集装置及一计算机装置。所述多麦克风声音采集装置包括多个声音接收器，所述声音接收器用于采集一被测对象的声音数据。所述计算机装置与所述多麦克风声音采集装置通信连接，所述计算机装置包括：一数据通信器，用于从所述多麦克风声音采集装置接收已预处理的音频数据；一同步器，与所述数据通信器电性连接，所述同步器用于同步已预处理的音频数据；及一处理器，与所述同步器电性连接，所述处理器用于分析已同步的音频数据和识别和定位目标音频特征。
较佳地，所述多麦克风声音采集装置包括一载体及多个可拆卸地附着在所述载体上的声音采集模块。每一个所述声音采集模块包括所述多个声音接收器中的一声音接收器、一转换器，与所述声音接收器电性连接，用于将所述声音数据转换为数字化音频数据；及一微控制器，与所述转换器电性连接，用于控制所述声音接收器采集声音，并预处理所述数字化音频数据。
较佳地，所述多麦克风声音采集装置包括一载体及多个可拆卸地附着在所述载体上的声音接收器及一预处理装置。所述预处理装置包括一转换器，所述转换器与所述声音接收器电性连接，用于将所述声音数据转换为数字化音频数据；及一微处理器，与所述转换器电性连接，用于控制所述声音接收器采集声音，并预处理所述数字化音频数据。
较佳地，所述计算机装置的所述处理器包括一特征提取模块，用于将所述已同步的音频数据中识别和提取初步音频特征；一分类模块，用于分离和分类所述初步音频特征并获取目标音频特征；及一信号定位模块，用于分析所述目标音频特征，并获取目标音频特征来源的位置信息。
较佳地，所述处理器还包括一数据分析器，用于将所述获取的目标音频特征和所述目标音频特征来源的位置信息与存储在所述计算机装置中的数据进行比较，并获取诊断结果。
较佳地，所述计算机装置还与一服务器通信连接，所述服务器用于数据分析和存储。
较佳地，所述声音接收器为多个用于听诊被测对象的听诊头。
较佳地，所述声音接收器的数量至少为三个。
较佳地，所述多个声音接收器的至少一部份呈矩形布置在所述被测对象的胸部上。
较佳地，所述多个声音接收器中的至少一部份呈矩形布置在所述被测对象的心脏上。
较佳地，所述多个声音接收器中的至少一部份呈三角形布置在所述被测对象的心脏上。
较佳地，所述多个声音接收器中的至少一部份布置在所述被测对象的后背的左肋隔角和右肋隔角位置。
本发明的一实施例提供了一种声音定位方法，所述方法应用于前述的声音定位系统。所述方法包括：取得所述被测对象的声音数据；从所述声音数据中，识别目标音频特征；以及分析所述音频特征，并获取目标音频特征来源的位置信息。
较佳地，从所述声音数据中获得一目标音频特征的所述步骤包括：对所述声音数据进行预处理；提取初步音频特征；以及分离和分类所述初步音频特征并获取目标音频特征。
较佳地，对所述初步音频特征的提取采用的演算法包括：语音活性检测演算法(voice activity detector；VAD)、梅尔倒频函数演算法(Mel-frequency cepstralcoefficient；MFCC)、K平均演算法(K-means)。
较佳地，所述分离和分类所述初步音频特征并获取目标音频特征的包括：从所述初步音频特征中分离噪音；分类为正常音频特征和异常音频特征；以及分离非期望的异常音频特征，并获取所述目标音频特征。
较佳地，所述分离和分类所述初步音频特征采用的演算法包括：K-近邻演算法(K-nearest neighbor；KNN)、高斯混合模型(Gaussian mixture model；GMM)；支援向量机(support vector machine；SVM)；或者深度神经网络演算法(deep neural network；DNN)。
较佳地，所述分析所述目标音频特征包括：在所述目标音频特征中执行方向到达(direction of arrival；DOA)估测演算法，并获取所述目标音频特征来源的所述位置信息。
较佳地，所述声音定位方法还包括：将获取的目标音频特征和目标音频特征来源的位置信息与存储在计算机装置中的数据进行比较，并获取诊断结果。
较佳地，所述声音定位方法还包括：在所述被测对象的多维影像上视觉化显示所述目标音频特征来源的位置信息。
综上所述，根据较佳的实施例，本发明将多麦克风声音采集装置与声音分析和空间分析相结合，以识别来自被测对象的异常或病理声音，并获得异常声音源的详细位置信息。本发明有助于监测被测对象的生理功能或生理体征，并允许早期检测和诊断异常或疾病。
附图说明
以下的图式绘示了本发明的一种或多种实施例，并和图式说明一同解释本发明的原理。在图式中，同样的标号将代表一实施例中相同或相似的元件。
图1是依本发明一实施例的一声音定位系统示意图。
图2是依本发明一实施例的一声音定位系统方块图。
图3是依本发明一实施例的一声音定位系统示意图。
图4A-4B是依本发明各种实施例的所述声音定位系统中的多麦克风声音采集装置的载体的示意图。
图5A-5C是依本发明各种实施例的所述多麦克风声音采集装置中的声音接收器的分布的示意图。
图6是依本发明一实施例的所述声音定位系统中的一计算机系统的一处理器的方块图。
图7是依本发明一实施例的所述声音定位方法的流程图。
图8A-8C是依本发明各种实施例的空间分析结果的示意图。
图9A-9B是依本发明一实施例的所述声音定位系统中的所述计算机装置中的应用程序的用户界面示意图。
图10是依本发明一实施例的监测和分析呼吸声音的步骤的流程图。
图11是依本发明一实施例的监测和分析呼吸声音的步骤的流程图。
根据惯例，各种已被描述的特征并未依比例绘制，且被绘制时是强调与本发明相关的特征。在整个图式和文字中，相同的标号表示相同或类似的元件。
具体实施方式
以下描述将参考附图以更全面地描述本发明内容。然而，本发明可以以许多不同的形式来实施，并且不应被解释为限于在此阐述的实施例。提供这些实施例是为了使本发明透彻和完整，并且将本发明的范围充分地传达给本领域技术人员。相同的附图标号始终表示相同的元件。
这里使用的术语的目的仅在于描述特定的实施例，并不旨在限制本发明。如这里所使用的单数形式“一”，“一个”和“所述”也包括复数形式，除非上下文另有明确说明。将进一步理解的是，在本文中使用的术语“包括”和/或“包含”，或“包括”和/或“包括”或“具有”和/或“含有”，特别是存在陈述的特征、区域、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除一个或多个其他特征，区域，整数，步骤，操作，元件，组件和/或组的存在或添加。
应当理解的是，术语“和/或”包括任何一个以及其中一个或多个的所有组合。还应该理解的是，尽管这里可以使用术语第一、第二、第三等来描述各种元件、组件、区域、部件和/或部分，但是这些元件、组件、区域、部件和/或部分不应该受这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个元件、组件、区域、另一个元件的部件或部分、组件、区域、层或部件。因此，在不脱离本发明教导的情况下，下面讨论的第一元件、组件、区域、部件或部分可以被称为第二元件、组件、区域、层或部分。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。可以进一步理解的是这些术语，诸如在常用词典中定义的那些术语，应被解释为与其在相关领域和本发明的上下文中的含义一致的含义。除非在此明确定义，则将不能被理想化解释或者被解释为过于正式的意义。
下面将依本发明的各种实施例和附图1-11进行叙述。参照附图以详细地描述本发明，其中被形容的元件并不一定会依赵比例示出，且在数个视图或相同的术语中相似或相同的元件将被相同或相似的标号所代表。
依据本发明的各个实施例，用于声音定位的多麦克风声音采集装置、系统和方法是用于医疗和保健领域中，例如，医院、保健中心等。示例性实施例可以涉及对有生命的物体进行听诊，例如，人类、动物、牲畜、或其他生物。尽管在此描述的示例涉及听诊一个被测对象的身体特定区域，例如，胸部、心口、腹部、四肢、头部、脖子、或者上述部位的组成部位(例如，肺、消化系统、主动脉、三尖瓣、肱动脉、股动脉、气管、颈静脉、颞区、乳突区等)，但在此不作为限制，本领域技术人员应该可以理解的是，依其所需的信息和状况，也适用于所述对象身体的其他部位听诊。因此，可以理解的是，本案公开的技术可以适当地配置为在所述被测对象身体的其他区域上进行听诊，该些区域对应到一个或多个所述被测对象身体上的不同部位。进一步地，本发明的实施例可以选择性地配置成获得一被测对象的历史记录信息或其他可识别信息，并将该信息连结到由医学或保健提供者执行的上述听诊。
本发明的示例性实施例也可以用于采集、分析和定位无生命物体所产生的声音，例如，汽车、机器、管道或其它类似物体等。本发明中的其他示例性实施例可以用于采集和分析一个被定义的空间内的声音，并在所述空间内定位所述声音的源头。
参考图1，根据本发明的一个实施例，一声音定位系统包括一个多麦克风声音采集装置100和一计算机装置200。所述多麦克风声音采集装置100被配置为采集来自于一个被监测的被测对象10的声音，并且将采集的声音转换成音频信号。所述计算机装置200与所述多麦克风声音采集装置100通信连接，所述计算机装置200用于接收从所述多麦克风声音采集装置100发送的音频信号。所述计算机装置200可以与一服务器300通信连接，例如所述服务器300为一云端服务器。
参考图2，所述多麦克风声音采集装置100包括多个声音采集模块101和一个载体102。每一个所述声音采集模块101包括一个声音接收器110、一个转换器120、一个微控制器(MCU)130和一个数据发送器140。所述声音采集模块101可以设置在一个物体上或一个被定义的空间内。所述声音接收器110可以是一个麦克风被配置为采集来自于所述被测对象的声音或者采集所述被定义的空间内的声音。所述声音接收器110也可以是一个听诊器的听诊头，所述听诊器的听诊头可以适当地放置在所述被测对象10的身体上，用于采集来自于所述被测对象10身体内部器官的声音，如图1所示的实施例。在图3所示的另一个实施例中，所述多麦克风声音采集装置100可以包括多个声音接收器110、一个预处理装置160和所述载体102。所述转换器120、微控制器(MCU)130和数据发送器140被整合在所述预处理装置160中。
可以理解的是，所述声音接收器110不限于上述的麦克风和听诊器的听诊头，还可以是微机电(MEMS)麦克风、电容式麦克风、驻极体电容式麦克风、压电式麦克风、或其他任何可用于采集可听见的声音和/或无法听见的声音的声音接收器110，例如超声波和高超音速声音。或者可以配置为检测各种频率的机械振动并将机械振动转换为电信号的任何传感器。另外，所述多麦克风声音采集装置101中的所述声音接收器110可以是完全相同的或者是不同类型的声音接收器的组合。为了更高精密度的声音定位，所述多麦克风声音采集装置100最好包括三个或三个以上声音接收器110，所述三个或三个以上声音接收器100并非都设置于同一平面上。
进一步地，所述声音接收器110可以具有适用于医疗用途的频率响应(frequencyresponse)。例如，当所述频率响应的频率范围为100-500Hz时，所述声音接收器110的功率衰减可能小于12dB；当所述频率响应的频率范围为500-1000Hz时，所述声音接收器110的功率衰减可能小于20dB。在不同的应用中，所述声音接收器110的频率响应可以被调整，例如所述声音接收器110用于在侦测心音和呼吸音时。一般来说，在侦测心音时，所述声音接收器110的频率响应被优化在20-800Hz；在侦测第一到第四心音时，所述声音接收器110的频率响应被优化在20-100Hz；在侦测心杂音时，所述声音接收器110的频率响应被优化在20-100Hz或者100-600Hz。类似地，在侦测肺泡呼吸音时，所述声音接收器110的频率响应被优化在200-600Hz；在侦测支气管呼吸音时，所述声音接收器110的频率响应被优化在20-100Hz。
为了持续的监测一被测对象，所述声音接收器110可拆卸地附着在所述载体102。如图4A所示，所述载体102可以是，但不限于，背心、衬衫、夹克、吊带、工作服、连身装、袖子、腰带或其他类型的衣物。或者，如图4B所示，所述载体102可以是普通的消费性产品，例如，枕头、浴巾、睡袋、背包或汽车座椅。可以理解的是，所述载体102可以具有用于特定应用或用户群的各种设计，例如，所述载体可以具有用于幼儿的动物主题设计，或者可以整合其他技术特征以获得更多舒适性、便利性或多样化功能。
所述声音接收器110在所述载体102上的数量及布置可以随不同的应用而变化。例如，为了监测一个成年患者的心音和支气管呼吸声音，如图5A所示的黑色实心圆圈所示，六个听诊头矩形分布在前胸部的心脏区域，其中，每个听诊头与相邻听诊头之间间隔一距离(例如，5厘米)。同时，为了监测所述成年患者的整个肺部区域的声音，如图5B所示的黑色实心圆圈所示，九个听诊头呈矩形分布在后背，每个听诊头与相邻听诊头之间间隔一距离(例如，10厘米)。与此相反，如图5C所示，为了监测一幼儿，录制幼儿心脏和肺部上方的声音，使用三个听诊头呈三角形分布在前胸的较高位置，每个听诊头与相邻听诊头之间间隔一距离(例如，5厘米)；同时，如图5C所示的格纹圆圈，为了录制幼儿肺部下方的声音，两个听诊头分布在后背的左肋膈角和右肋膈角位置，并且所述两个听诊头之间间隔一距离(例如，10厘米)。可以理解的是，如图5A-5C所示的较佳实施例仅是示例性的，并在本发明不限于附图示例的实施例中的声音接收器的数量和分布情况。
重新参考图2所示，所述多麦克风声音采集装置100中的所述转换器120与多个声音接收器110电性连接，并且被配置为将所获取的未处理声音数据从模拟音频数据转换并编码为数字音频数据。所述微控制器130与所述转换器120电性连接，所述微控制器130用于控制所述声音接收器11的声音采集功能并对从所述转换器120接收的音频数据进行预处理，例如，降采样、定位、加标签、扩充、过滤和时间戳。所述数据发射器140与所述微控制器130电性连接，所述数据发射器140用于发送预处理后的音频数据至所述计算机装置200。所述多麦克风声音采集装置100可能还包括一个电源150，所述电源150用于为所述多麦克风声音采集装置100提供和存储电量。所述电源150可以是一个可充电电池或者不可充电电池。如果所述电池150是可充电电池，所述多麦克风声音采集装置100可能还包括一个充电埠(图中未示出)，所述充电埠用于给所述可充电电池充电。可选地，所述多麦克风声音采集装置100可能还包括一个无线充电电路，所述无线充电电路用于耦合至无线充电桩。
所述计算机装置200包括数据通信器210、同步器220、处理器230、显示器240和存储器250。所述数据通信器210与所述多麦克风声音采集装置100中的所述数据发射器140通信连接，所述数据通信器210用于从所述多麦克风声音采集装置100中接收预处理后的音频数据。所述同步器220与所述数据通信器210电性连接，所述同步器220用于同步所述数据通信器210所接收的预处理音频数据。所述同步器220与所述处理器230电性连接，所述处理器230用于分析来自于所述同步器220的已同步的音频数据，以辨识及定位异常音讯。所述处理器230与所述显示器240电性连接，所述显示器240用于数据呈现和可视化，所述数据通信器210用于与其他设备数据通信，所述存储器250用于存储数据。所述显示器240可以是LCD显示屏幕、触控面板、OLED显示屏幕、CRT、投影仪或其他显示组件。所述存储器260可以是挥发性或非挥发性存储器，例如RAM、ROM、EEPROM、快闪式存储器、光学存储器、磁盘存储器或其他磁性存储装置。所述数据通信器210与所述服务器300通信连接，所述服务器300用于数据分析和存储。可以理解的是，在本发明中的提供的实施例不限于可以进行数据处理和分析的计算机硬件，也就是说，所述计算机装置200中的处理器执行的某些功能可以被所述服务器执行，反之亦然。所述计算机装置200可能包括一电源260，所述电源260用于为所述计算机装置200提供和存储电量。
所述计算机装置200可以是，但不限于：智能手机、移动设备、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机或工作站。在一较佳实施例中，所述计算机装置200是能够从多麦克风声音采集装置100接收蓝牙信号的智能型手机。可以理解的是，当数据在所述多麦克风声音采集装置100、所述计算机装置200和所述服务器300中发送和传输时，可以通过USB接口、微型USB接口(micro USB)、串行接口、IEEE1394、蓝芽、Wi-Fi、红外线、ZigBee、WiMAX、3G、4G、4GLTE、5G或其他常见的有线或无线传输方式。
参考图6所示，所述计算机装置200中的所述处理器230包括，特征提取模块410、分类模块420和信号定位模块430。所述特征提取模块410用于从已同步的音频数据中区分和提取初步音频特征，所述已同步的音频数据来自于所述同步器220中。所述分类模块420用于对提取的初步音频特征进行分离和分类以挑选出目标音频特征，所述初步音频特征接收自所述特征提取模块410。所述信号定位模块430用于通过方向到达(direction ofarrival；DOA)估测算法分析所述目标音频特征以从所述目标音频特征中获取定位信息，所述目标音频特征从所述分类模块420中获取。例如，所述方向到达(DOA)估测算法为多重信号分类(multiple signal classification；MUSIC)、波束成形和其他数据处理算法。所述多重信号分类(MUSIC)算法可能包括群时延多重信号分类(group delay-multiple signalclassification；GD-MUSIC)、递归投影多重信号分类(recursively applied andprojected-multiple signal classification；RAP-MUSIC)、最小方差无失真回应(minimum variance distortionless response；MVDR)算法、和线性约束最小方差(linearconstraint minimum variance；LCMV)算法。所述波束成形算法可以包括广义旁瓣抵消算法(generalized sidelobe canceller；GSC)。所述处理器230可以是Intel Core i7处理器、ARM处理器、x8086或者其他处理器，或者具有相似计算能力的专用集成电路。
所述处理器230还可以包括数据分析器(图中未示出)，所述数据分析器用于将获取的目标音频特征和音频来源位置与先前记录的所述被测对象10的音频数据、健康或正常被测对象的音频数据或者存储在所述存储器250中的内定值进行比对，并获取诊断结果。例如，在心脏左上部位侦测到的收缩中晚期心脏杂音能够指出患者有二尖瓣脱垂(mitralvalve prolapse，MVP)的现象。
参考图7，根据本发明中的不同实施例，所述声音定位系统中的声音定位方法包括步骤S1，取得被测对象的声音数据；步骤S2，从所述声音数据中识别目标音频特征；及步骤S3，分析所述目标音频特征并获取目标音频特征来源的位置信息。
在步骤S1中的取得声音信息是由上述实施例中的声音定位系统中的所述多麦克风声音采集装置100执行，以收集来自所述被测对象或对象或被定义的空间中的声音。
在一实施方式中，步骤S2中的从所述声音数据中识别目标音频特征包括步骤S21，对所述声音数据进行预处理；步骤S22，提取初步音频特征；步骤S23对提取的初步音频特征进行分离和分类以获得目标音频特征。步骤S21中的预处理所述声音数据包括步骤S211：将获取的声音数据进行转换和编码以获得数字音频数据；步骤S212预处理所述数字音频数据；步骤S213同步所述数字音频数据。在所述步骤S212中的预处理所述数字音频数据包括，对所述数字音频数据进行降采样、定位、加标签、扩充、过滤和时间戳。
在一实施方式中，根据语音活性检测算法(voice activity detector；VAD)、梅尔倒频谱函数算法(Mel-frequency cepstral coefficient；MFCC)和K平均算法(K-means)处理已同步的音频数据，实现步骤S22中的提取初步音频特征的功能。在一个实施例中，步骤S23中的对提取的初级音频特征进行分离和分类可能包括步骤S231：从所述初步音频特征中分离噪音；步骤S232将正常音频特征和异常音频特征进行分类；和步骤S233分离非期望异常音频特征并获取目标音频特征，根据K-近邻算法(K-nearest neighbor；KNN)、高斯混合模型(Gaussian mixture model；GMM)、支援向量机(support vector machine；SVM)、或者深度神经网络(deep neural network；DNN)算法执行上述步骤。在一个示例性实施例中，所述多麦克风声音采集装置100中的所述声音接收器110是听诊器的听诊头，所述听诊头已被最优化用于侦测心音，并且可在所述所取得的心音中侦测一个以上的异常音频特征。当第四心音是目标声音特征(或者用户感兴趣的声音)，步骤S233可能被执行于消除与所述第四心音无关联的异常音频特征，从而挑选出目标音频特征(例如，本实施例中的第四心音)，以作进一步分析。
步骤S3中的分析所述目标音频特征包括步骤S31：定义所述声音接收器110的坐标，步骤S32：在所述目标音频特征中执行方向到达(DOA)估测算法并获取目标音频特征来源的位置信息。所述方向到达(DOA)估测算法包括多重信号分类(multiple signalclassification；MUSIC)，如群时延多重信号分类(group delay-multiple signalclassification；GD-MUSIC)、递归投影多重信号分类MUSIC、最小方差无失真响应(minimumvariance distortionless response；MVDR)算法和线性约束最小方差(linearconstraint minimum variance；LCMV)算法，波束成形算法，如广义旁瓣抵消算法(generalized sidelobe canceller；GSC)和其他数据处理算法。步骤S3还可以包括步骤S33：将获取的目标音频特征和所述目标音频特征来源的位置信息与预存的数据进行比对，并获取诊断结果。所述预存的数据可以是被测对象先前的语音记录、健康或正常被测对象的音频数据或者系统中的默认设置。
所述声音定位方法可能还包括步骤S4：可视化显示目标音频特征来源的位置信息。所述位置信息可以在由声音接收器110的位置限定的单维或多维虚拟图像中或被测对象的模型所定义的坐标系统中被可视化显示，从而可以提供一个更加直观的诊断结果。所述被测对象的模型可能是一个解剖模型，所述解剖模型可以由照片图像、X射线图、计算机断层成像图像或者核磁共振图像重建而得到。可选地，所述解剖模型可以是一个根据被测对象身体的解剖图像建立的模板模型，例如，胸部区域、头部和脖子区域以及腹部区域。
根据一些示例性实施例，如图8A所示，异常声音的位置可以以单维形式可视化显示在右上胸部(right chest up；RCU))圆点和左上胸部(left chest up；LCU)圆点之间，或者如图8B所示的由右下胸部(right chest down，RCD)圆点、右下胸部(left chest down；LCD)圆点、右胸上部圆点和左上胸部圆点所定义的二维平面，或者如图8C所示的由前胸胸腺(anterior chest thymus；FCT)圆点、前胸(anterior chest；FC)圆点和后背(posteriorchest；BC)圆点构成的三维空间。
如图9A和9B，所述诊断结果也可以由所述计算机装置200上的应用程序以可视化方式呈现。例如，如图9A所示，所述应用程序可以显示记录的音频波形和声音强度和频率，显示所述声音接收器的位置，和所述诊断结果(例如，被测对象的生理状态)。当出现异常声音时，如图9B所示，所述应用程序可以呈现一个警示信息并且指示所述侦测到异常声音的位置。
所述声音定位方法可以还包括：步骤S5，记录和存储与所述目标音频特征相关的数据。所述数据可能包括，类型、频率、强度和音频特征的位置，也可能包括所述频率、强度和音频特征的位置随时间的变化。
参考图10，本发明中一个示例性实施例中的所述声音定位系统可以被用于监测呼吸声音和侦测哮喘症状。在此实施例中，所述声音采集器中的声音接收器是通过贴片的形式整合成听诊器的听诊头，将所述声音接收器可拆卸地附着在患者身上的五个指定点上(S91)，如图3所示，所述指定点可以是在前胸的右上方肺叶区域和左上方肺叶区域，后背的右下方肺叶区域和左下方肺叶区域、和支气管区域。当所述声音接收贴片附着在所述患者身上时，将所述声音接收器与预处理设备连接(S92)，所述预处理设备包括一微控制器MCU，所述MCU被配置为在默认的持续时间内定期启动声音采集(或听诊)程序。所述预处理设备通电后可以通过蓝牙耦合至一智能手机(S93)。用户可以从安装在所述智能型手机中的应用程序设置时间、默认持续时间和监测项目，也可以设置在侦测到异常事件时需发送的警示类型，然后启动监测程序(S94)。
一旦启动，所述微控制器每隔十分钟启动声音采集程序(例如，通过五个声音接收贴片连续地听诊)，并且通过无线方式发送音频数据至智能型手机，从而通过算法分析所述音频数据以识别目标音频特征，例如，气喘，或其他病态生理特征(S95)。当没有侦测到异常声音时，所述控制器将持续执行听诊直到设置的监测时间结束(S96)；然后，通过无线网络发送所有采集的音频数据至云端服务器，以存储所述音频数据和进行趋势分析(S97)；另外，所述云端服务器中的监测记录和分析结果可以被发送至所述智能手机，以便用户或医师进行更详细的诊断和追踪。可选地，当气喘被侦测到时，所述智能手机中的应用程序可以发出警告音和/或发送信息或发布治疗建议(S98)；同时，所述微控制器停止周期性听诊程序并且执行后续的听诊直到所述警告被解除。
同样的，如图11所示，本发明中一个示例性实施例中的所述声音定位系统可以被用于监测心音和侦测心率不整症状。在本实施例中，所述声音采集器采用贴片的形式，每个贴片包括一个听诊器听诊头和一个微控制器，如图1所示。两个声音采集贴片可拆卸地附着在用户的前胸部和后胸部的心脏区域(S101)。所述微控制器用于启动听诊器的听诊头记录心音和心率。当所述声音采集贴片被附着在用户身上后，所述声音采集贴片被开启后可以通过蓝牙耦合至一智能型手机(S102)。用户可以从安装在所述智能型手机中的应用程序确认所述声音采集贴片和所述智能型手机之间的连接状态，并且可以确认侦测到的心音、心率和在一启动模式下计算的可变心率的音频特征。所述用户也可从所述应用程序中开启系统的备用模式；在所述备用模式下，所述声音采集贴片中的所述微控制器可以停止记录心音和心率。
当用户经历不规则心率和胸痛时，用户可以通过所述应用程序将系统从备用模式切换至所述启动模式，并且通过所述声音采集贴片记录心音和心率(S103)。当侦测到异常心音或心率时(S104)，所述声音采集贴片可以开启一个听诊程序(例如，持续三分钟采集和记录声音)，并返回至备用模式(S105)。可选地，当侦测到异常心音或心率时(S104)，所述智能手机中的应用程序可以发出警告音和/或发送信息或发布治疗建议给用户(S106)；所述智能型手机也可以发送通知事件至定点医院或医疗机构，以获得必要的应急救援。同时，所述声音采集器可以重复听诊程序(S105)继续听诊，并且当心率恢复正常时返回至备用模式。所有采集的听诊数据都无线发送至一云端服务器，以存储所述数据和分析趋势(S107)；所述云端服务器中的监测记录和分析结果可以被发送至所述智能手机，以便用户或医师进行更详细的诊断和追踪。
总之，根据优选实施例，本发明将多麦克风声音采集装置与声音分析和空间分析相结合，以识别来自被测对象的异常或病理声音，并获得异常声音源的详细位置信息。本发明有助于监测被测对象的功能或生理体征，并允许早期检测和诊断异常或疾病。
以上叙述仅是本发明的实施例而并非限制本发明的范畴。根据本发明请求项和说明书的许多变化和修改依然在本发明的范畴之中。另外，每一实施例和请求项并不需要达成在此揭示的所有优点或特征。更进一步地，摘要和标题仅为促进专利文件检索只用，且在任何情况下并非用于限制本发明的范畴。

Claims (20)

1.一种声音定位系统，包括：
多麦克风声音采集装置，所述多麦克风声音采集装置包括多个声音接收器，用于采集一被测对象的声音数据；及
一计算机装置，所述计算机装置与所述多麦克风声音采集装置通信连接，所述计算机装置包括：
一数据通信器，用于从所述多麦克风声音采集装置接收已预处理的音频数据；
一同步器，与所述数据通信器电性连接，所述同步器用于同步已预处理的音频数据；及
一处理器，与所述同步器电性连接，所述处理器用于分析已同步的音频数据和识别和定位目标音频特征。
2.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述多麦克风声音采集装置包括：
一载体；及
多个可拆卸地附着在所述载体上的声音采集模块，每一个所述声音采集模块包括：
所述多个声音采集接收器中的一声音接收器；
一转换器，与所述声音接收器电性连接，用于将所述声音数据转换为数字化音频数据；及
一微控制器(MCU)，与所述转换器电性连接，用于控制所述声音接收器采集声音，并预处理所述数字化音频数据。
3.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述多麦克风声音采集装置包括：
一载体：
多个可拆卸地附着在所述载体上的声音接收器；及
一预处理装置，包括：
一转换器，所述转换器与所述声音接收器电性连接，用于将所述声音数据转换为数字化音频数据；及
一微处理器(MCU)，与所述转换器电性连接，用于控制所述声音接收器采集声音，并预处理所述数字化音频数据。
4.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述计算机装置的所述处理器包括：
一特征提取模组，用于将所述已同步的音频数据中识别和提取初步音频特征；
一分类模块，用于分离和分类所述初步音频特征并获取目标音频特征；及
一信号定位模块，用于分析所述目标音频特征，并获取目标音频特征来源的位置信息。
5.根据权利要求4所述的声音定位系统，其中所述处理器还包括：
一数据分析器，用于将所述获取的目标音频特征和所述目标音频特征的位置信息与存储在所述计算机装置中的数据进行比较，并获取诊断结果。
6.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述计算机装置还与一服务器通信连接，所述服务器用于数据分析和存储。
7.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述声音接收器为多个用于听诊所述被测对象的听诊头。
8.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述声音接收器的数量至少为三个。
9.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述多个声音接收器中的至少一部份呈矩形布置在所述被测对象的胸部上。
10.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述多个声音接收器中的至少一部份呈矩形布置在所述被测对象的心脏上。
11.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述多个声音接收器中的至少一部份呈三角形布置在所述被测对象的心脏上。
12.根据权利要求1所述的声音定位系统，其中所述多个声音接收器中的至少一部份布置在所述被测对象的后背的左肋隔角和右肋隔角位置。
13.一种声音定位方法，所述方法应用于一声音定位系统，所述声音定位系统包括用于采集一被测对象的声音数据的多个声音接收器和与所述声音接收器通信连接的一计算机装置，所述声音定位方法包括：
取得一所述被测对象的声音数据；
从所述被测对象声音数据中，识别目标音频特征；以及
分析所述音频特征，并获取目标音频特征来源的位置信息。
14.根据权利要求13所述的声音定位方法，从所述声音数据中获得一目标音频特征的所述步骤包括：
对所述声音数据进行预处理；
提取初步音频特征；以及
分离和分类所述初步音频特征并获取目标音频特征。
15.根据权利要求14所述的声音定位方法，对所述初步音频特征的提取采用的演算法包括：语音活性检测演算法(voice activity detector；VAD)、梅尔倒频函数演算法(Mel-frequency cepstral coefficient；MFCC)、K平均演算法(K-means)。
16.根据权利要求14所述的声音定位方法，所述分离和分类所述初步音频特征并获取目标音频特征包括：
从所述初步音频特征中分离噪音；
分类为正常音频特征和异常音频特征；以及
分离非期望的异常音频特征，并获取所述目标音频特征。
17.根据权利要求14所述的声音定位方法，所述分离和分类所述初步音频特征采用的演算法包括：K-近邻演算法(K-nearest neighbor；KNN)、高斯混合模型(Gaussian mixturemodel；GMM)；支援向量机(support vector machine；SVM)；或者深度神经网络演算法(deepneural network；DNN)。
18.根据权利要求13所述的声音定位方法，所述分析所述目标音频特征包括：
在所述目标音频特征中执行方向到达(direction of arrival；DOA)估测演算法，并获取所述目标音频特征来源的所述位置信息。
19.根据权利要求13所述的声音定位方法，还包括：
将获取的目标音频特征和目标音频特征来源的位置信息与存储在计算机装置中的数据进行比较，并获取诊断结果。
20.根据权利要求13所述的声音定位方法，还包括：
在所述被测对象的多维影像上视觉化显示所述目标音频特征来源的位置信息。
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