CN112294253A - 一种基于用户语音变化的疾病诊断系统及家庭智能机器人 - Google Patents

一种基于用户语音变化的疾病诊断系统及家庭智能机器人 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于用户语音变化的疾病诊断系统及家庭智能机器人，其中，基于用户语音变化的疾病诊断系统，包括：语音接收模块，用于获取目标用户的语音信息；音色提取模块，用于根据所述语音信息，提取所述目标用户的当前音色特征；智能医生模块，用于对比所述当前音色特征与预存的所述目标用户的标准音色特征，并输出诊断建议。本发明通过音色提取模块提取目标用户的当前音色特征，然后通过智能医生模块对比当前音色特征与预存的标准音色特征，并输出诊断建议。用户可在生病初期或尚未感觉到病症的时候，就可以进行主动干预，使疾病得到遏制或及时治疗，减少病痛。

Description

一种基于用户语音变化的疾病诊断系统及家庭智能机器人
技术领域
本发明属于智能医疗服务领域，尤其涉及一种基于用户语音变化的疾病诊断系统及家庭智能机器人。
背景技术
人在生某些疾病前，往往是由感染到病情确认然后再到病情加重，即生病前身体会发生某些变化，产生有一些症状或征兆。例如某些感冒，患者会首先会出现声音改变、喉咙不适甚至沙哑，进而发展成为严重的感冒。
目前，患者往往是确认自己生病不舒服了才会去医院做检测和治疗，不仅浪费时间和精力，而且还需要承受较长时间的疾病所产生的痛苦。现有技术还没有一种方便有效的方法能做到在人还未觉察到疾病症状的时候就及时进行干预。
因此，现有技术还有待发展。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于用户语音变化的疾病诊断系统及家庭智能机器人，旨在解决目前没有一种方便有效的方法能做到在人还未觉察到疾病症状的时候就及时进行干预的问题。
为解决上述技术问题，本发明是这样实现的，一种基于用户语音变化的疾病诊断系统，包括：
语音接收模块，用于获取目标用户的语音信息；
音色提取模块，用于根据所述语音信息，提取所述目标用户的当前音色特征；
智能医生模块，用于对比所述当前音色特征与预存的所述目标用户的标准音色特征，并输出诊断建议。
进一步地，所述音色提取模块包括：
语音信息处理单元，用于将所述语音信息转换为第一电信号；
噪声过滤单元，用于过滤所述第一电信号中来自所述目标用户以外的环境噪声，获得第二电信号；
信号分帧单元，用于将所述第二电信号按照预定的时长进行分帧，得到帧信号；
音色特征提取单元，用于根据所述帧信号，计算MFCC频率特征参数，获得所述当前音色特征。
进一步地，所述噪声过滤单元，还用于放大所述第二电信号。
进一步地，所述音色特征提取单元包括：
幅度谱计算子单元，用于将所述帧信号进行FFT变换，计算出每帧帧信号的幅度谱；
MFCC频率特征参数计算子单元，用于根据所述幅度谱计算MFCC频率特征参数。
进一步地，所述语音信息包括用户的问诊信息，所述智能医生模块还用于：
根据所述问诊信息，反馈相应的诊断建议。
进一步地，还包括身份识别模块，用于根据预存的所述用户的身份信息识别所述用户的身份。
进一步地，所述身份信息为所述用户的生物特征。
进一步地，所述生物特征为声纹。
一种家庭智能机器人，所述家庭智能机器人集成有如上所述的基于用户语音变化的疾病诊断系统。
本发明与现有技术相比，有益效果在于：本发明的基于用户语音变化的疾病诊断系统，通过音色提取模块提取目标用户的当前音色特征，然后通过智能医生模块对比当前音色特征与预存的标准音色特征，并输出诊断建议。由于人在生某些疾病前，音色会发生变化，本发明依照此原理对用户进行健康提醒，用户可在生病初期或尚未感觉到病症的时候，就可以进行主动干预，使疾病得到遏制或及时治疗，减少病痛。
附图说明
图1是本发明的基于用户语音变化的疾病诊断系统的第一种实施例模块图。
图2是本发明的基于用户语音变化的疾病诊断系统的第二种实施例模块图。
图3是本发明的基于用户语音变化的疾病诊断系统中音色特征提取单元的一种实施例模块图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本基于用户语音变化的疾病诊断系统的一种实施例如图1所示，主要包括：语音接收模块1、音色提取模块2和智能医生模块3。其工作原理为：首先由语音接收模块1获取目标用户的语音信息；然后音色提取模块2根据所述语音信息，提取所述目标用户的当前音色特征；再由智能医生模块3将所述当前音色特征与预存的所述目标用户的标准音色特征进行对比，并输出诊断建议。
具体来说，目标用户可以是家庭成员，也可以是家庭以外某些特定关系的人，前提是系统中要预先要存储目标用户的标准音色，所谓标准音色是指目标用户的身体处于比较健康的状态下的音色特征。标准音色可以通过以下方法建立：事先收集目标用户的声音然后进行特征提取并建立相应的标准音色的模型，并将模型存储到系统中，形成标准音色库。音色提取模块提取所述语音信息的当前音色特征后，然后与系统中存储的与该语音信息对应的标准音色进行对比，对于同一个人来说,患病时，讲话的音调不变,但是音色会发生变化,当当前音色特征与标准音色的差异超过设定的阈值，则对该目标用户进行健康提示，给出相应的建议。具体地，可以根据目标用户的历史病情或患病部位与患病时的音色变化，建立相应的映射关系，从而让本家庭健康系统能够提供更加详细的建议。对一些简单的疾病，例如将喉咙炎症和感冒分别对应上预设的音色变化值。本系统能够模拟医生“闻诊”，即通过听目标用户的声音，就能知道病人所患的疾病及其部位，这样可以在用户尚未察觉到症状的时候，可以提前做好针对性的预防。
进一步的，如图2所示，所述音色提取模块2包括：语音信息处理单元21、噪声过滤单元22、信号分帧单元23，以及音色特征提取单元24。具体是，在语音接收模块1接收到语音信息后，由语音信息处理单元21将所述语音信息转换为第一电信号，然后由噪声过滤单元22过滤掉来自所述目标用户以外的环境噪声，获得第二电信号，可选的，所述噪声过滤单元，还用于放大所述第二电信号。具体的，所述噪声过滤单元可以基于耳蜗脉冲滤波器组进行噪声过滤,然后将过滤后的信号(第二电信号)能量进行放大,防止某些比例较低但重要的有用信号在处理过程中被忽略，这对高频部分的信号分析比较重要,需要对信号进行放大处理，使得高频部分的差异体现出来。
再由信号分帧单元23将所述第二电信号按照预定的时长进行分帧，加窗(N)，得到帧信号。由于接收到的语音信号属于非线性信号,直接对信号进行FFT(快速傅立叶变换)处理会有很大的失真，这将对音色分析产生较大影响。而对信号进行分帧后再处理可以把这种影响降到最低，例如，分帧的预定时长设置为20-30ms，获得的信号片段为平稳信号。最后由音色特征提取单元24根据所述帧信号，计算MFCC频率特征参数，获得所述当前音色特征。
具体的，如图3所示，音色特征提取单元24还包括用于将所述帧信号进行FFT变换并计算出每帧帧信号的幅度谱的幅度谱计算子单元241，以及用于根据所述幅度谱计算MFCC频率特征参数的MFCC频率特征参数计算子单元242。
根据音色的时频域特点，参考MPEG-7标准，MFCC频率特征参数为其中一个描述音色时频域特征的特征参数。Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCCs)是一个n维短时频谱特征向量(维数与Mel滤波器组的个数有关)，在音频信号处理中，MFCC是衡量语音音色的主要频率特征参数。首先由幅度谱计算子单元将每帧信号进行FFT变换,并求得每帧信号的频率谱，然后再由MFCC频率特征参数计算子单元根据频率谱求得信号幅度谱，并对幅度谱求倒谱,即设计一组Mel滤波器,将滤波器的输出求对数，最后将求得的对数做离散余弦变换(DCT)，从而求得MFCC系数(即MFCC频率特征参数)
假设Mel滤波器组有M个三角带通滤波器,第m个滤波器的中心频率为fm,则第m个带通滤波器的频率响应Hm(f)为：
Figure BDA0002145029630000051
MFCC系数计算公式为：
Figure BDA0002145029630000052
式中，L为为滤波器组的个数，m(i)为滤波系数，N表示窗函数的长度。但该特征参数仅仅代表语音的静态特征，大量实验表明，在声纹的特征中加入能够表征声纹动态特性的差分参数，更能完整的表征原始语音音色的特征信息，可以有效提高声纹识别的识别性能，因此，可以把MFCC特征参数和它的一阶差分参数组合到一起，形成语音的最终音色特征。
本发明中，所述语音信息包括用户的问诊信息，所述智能医生模块还用于：根据所述问诊信息，反馈相应的诊断建议。即除了对用户的音色进行分析诊断外，本智能医生模块还可以根据识别到的语音内容，进行针对性的回复，提供诊断解决方案。例如，当用户语音输入“今天我喉咙不舒服”、“有点咳嗽、化痰”等信息时，所说智能医生模块可以从数据库或者连接到云端服务器中进行搜索，将能够产生上述症状的情形展示出来，并推荐相应的解决方案供用户选择。
为了减少所述本疾病诊断系统的无效计算量，可以设置一身份识别模块，用于根据预存的所述用户的身份信息识别所述用户的身份。当语音不是来自目标用户时，系统则不会提供相应的医疗服务。其中，预存的用户的身份信息可以是姓名、身份证号、二维码或其他代码，通过用户的输入或扫码进行身份识别从而启动本疾病诊断系统，较佳的，身份信息为目标用户的生物特征，例如指纹、掌纹、语音、人脸和虹膜等信息，生物识别是依据每个个体之间独一无二的生物特征对其进行识别与身份的认证，不但简洁快速，而且安全、可靠、准确。优选的，本发明采用声纹进行身份识别。声纹识别技术的核心是通过预先录入用户的声音样本，提取用户独一无二的声纹并保存在数据库中，应用时将待验证的声音与数据库中的声纹进行匹配，从而确定用户的身份。
本发明的基于用户语音变化的疾病诊断系统可以集成到各种终端上，例如计算机、服务器、移动终端、智能家居、家庭智能机器人等等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于用户语音变化的疾病诊断系统，其特征在于，包括：
语音接收模块，用于获取目标用户的语音信息；
音色提取模块，用于根据所述语音信息，提取所述目标用户的当前音色特征；
智能医生模块，用于对比所述当前音色特征与预存的所述目标用户的标准音色特征，并输出诊断建议。
2.如权利要求1所述的基于用户语音变化的疾病诊断系统，其特征在于，所述音色提取模块包括：
语音信息处理单元，用于将所述语音信息转换为第一电信号；
噪声过滤单元，用于过滤所述第一电信号中来自所述目标用户以外的环境噪声，获得第二电信号；
信号分帧单元，用于将所述第二电信号按照预定的时长进行分帧，得到帧信号；
音色特征提取单元，用于根据所述帧信号，计算MFCC频率特征参数，获得所述当前音色特征。
3.如权利要求2所述的基于用户语音变化的疾病诊断系统，其特征在于，所述噪声过滤单元，还用于放大所述第二电信号。
4.如权利要求2所述的基于用户语音变化的疾病诊断系统，其特征在于，所述音色特征提取单元包括：
幅度谱计算子单元，用于将所述帧信号进行FFT变换，计算出每帧帧信号的幅度谱；
MFCC频率特征参数计算子单元，用于根据所述幅度谱计算MFCC频率特征参数。
5.如权利要求1所述的基于用户语音变化的疾病诊断系统，其特征在于，所述语音信息包括用户的问诊信息，所述智能医生模块还用于：
根据所述问诊信息，反馈相应的诊断建议。
6.如权利要求1-5任一所述的基于用户语音变化的疾病诊断系统，其特征在于，还包括身份识别模块，用于根据预存的所述用户的身份信息识别所述用户的身份。
7.如权利要求6所述的基于用户语音变化的疾病诊断系统，其特征在于，所述身份信息为所述用户的生物特征。
8.如权利要求7所述的基于用户语音变化的疾病诊断系统，其特征在于，所述生物特征为声纹。
9.一种家庭智能机器人，其特征在于，所述家庭智能机器人集成有如权利要求1-8任一所述的基于用户语音变化的疾病诊断系统。
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