WO2022010232A1 - 딥러닝 기반의 기침 인식 방법 및 장치 - Google Patents

딥러닝 기반의 기침 인식 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
WO2022010232A1
WO2022010232A1 PCT/KR2021/008592 KR2021008592W WO2022010232A1 WO 2022010232 A1 WO2022010232 A1 WO 2022010232A1 KR 2021008592 W KR2021008592 W KR 2021008592W WO 2022010232 A1 WO2022010232 A1 WO 2022010232A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
cough
sound
deep learning
learning model
acoustic
Prior art date
Application number
PCT/KR2021/008592
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
박용화
이경태
남현욱
김성후
김영기
김인권
이광현
이재선
박성효
Original Assignee
한국과학기술원
(주)에스엠인스트루먼트
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from KR1020200163070A external-priority patent/KR102453984B1/ko
Application filed by 한국과학기술원, (주)에스엠인스트루먼트 filed Critical 한국과학기술원
Publication of WO2022010232A1 publication Critical patent/WO2022010232A1/ko
Priority to US18/051,137 priority Critical patent/US20230078404A1/en

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/0823—Detecting or evaluating cough events
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6889—Rooms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B7/00—Instruments for auscultation
    • A61B7/003—Detecting lung or respiration noise
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/80—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/20—Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0204—Acoustic sensors
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
    • A61B5/1128—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique using image analysis

Definitions

  • the description below relates to a deep learning-based cough recognition method and device for recognizing cough, and more specifically, to a method and device for tracking a cough sound in real time using an artificial intelligence-based cough recognition model will be.
  • COVID-19 Due to the COVID-19 situation, the demand for contactless detection of infectious diseases is increasing.
  • the main symptoms of COVID-19 are fever and cough.
  • equipment such as a thermal imaging camera is widely used to detect fever, whereas equipment widely used to detect cough does not exist.
  • a cough recognition method and apparatus capable of not only detecting a cough sound from an acoustic signal, but also detecting a cough by calculating the location of a sound source and tracking the location of the cough sound.
  • a plurality of microphone arrays for receiving acoustic signals; a camera module for generating a camera image; and at least one processor, wherein, by the at least one processor, a sound signal is collected through the plurality of microphone arrays, the location of the sound source is displayed on the camera image, and whether the sound signal includes a cough sound It is determined using a deep learning model, and when it is determined that the acoustic signal includes a cough sound, it provides a cough recognition device, characterized in that it further displays a cough mark in association with the location of the sound source displayed on the camera image.
  • the at least one processor collects the sound signals input through the plurality of microphone arrays through DAQ (data acquisition), and The position of the sound source recognized through a beamforming process may be displayed on the camera image in the form of a contour line.
  • the deep learning model includes a binary classification model that receives and learns learning data including a cough sound augmented by data augmentation with background noise, and outputs whether the input acoustic signal includes a cough sound. It can be characterized as
  • the collected sound signal is accumulated in a data stack by the at least one processor in a preset time period. and extracting acoustic features from the acoustic signals accumulated over the preset time period, inputting the extracted acoustic features into the deep learning model, and determining whether the acoustic signal includes a cough sound according to an output value of the deep learning model It can be characterized as
  • generating a camera image through a camera module collecting sound signals through a plurality of microphone arrays and displaying the location of the sound source on the camera image; determining whether the sound signal includes a cough sound using a deep learning model; And when it is determined that the sound signal includes a cough sound, it provides a cough recognition method comprising the step of further displaying a cough mark in association with the location of the sound source displayed on the camera image.
  • the displaying of the location of the sound source may include: collecting sound signals input through the plurality of microphone arrays through data acquisition (DAQ); and displaying the position of the sound source recognized through a beamforming process for the collected sound signal on the camera image in the form of a contour line.
  • DAQ data acquisition
  • the deep learning model includes a binary classification model that receives and learns learning data including a cough sound augmented by data augmentation with background noise, and outputs whether the input acoustic signal includes a cough sound. It can be characterized as
  • the determining of whether the sound signal includes a cough sound using a deep learning model includes: storing the collected sound signal in a data stack to be accumulated in a preset time period; extracting acoustic features from the acoustic signals accumulated over the preset time period; and inputting the extracted acoustic features into the deep learning model and determining whether the acoustic signal includes a cough sound according to an output value of the deep learning model.
  • a computer program stored in a computer-readable recording medium in combination with a computer device to execute the method on the computer device.
  • It provides a computer-readable recording medium in which a program for executing the method in a computer device is recorded.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a deep learning model according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 2 to 7 are diagrams illustrating examples of acoustic features used for learning a cough recognition model according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a signal processing process of a cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 10 and 11 are photographs illustrating examples of cough recognition and indication of a cough occurrence location of the cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a block diagram illustrating an example of an internal configuration of a cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a cough recognition method of a cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, A, and B may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may also be referred to as a first component. and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.
  • the cough recognition apparatus may use a deep learning model learned by receiving learning data including a cough sound augmented with data as a background noise.
  • the deep learning model may be a binary classification model that receives an acoustic feature extracted from an acoustic signal as an input and classifies the acoustic signal into a cough sound or other sounds.
  • the learned deep learning model may receive an acoustic signal input through the microphone of the cough recognition device and output 1 (cough sound) or 0 (other sounds).
  • output 1 (cough sound) may mean a case in which the sound signal includes at least a cough sound regardless of whether other sounds are included.
  • Output 0 may mean a case in which a cough sound is not included in the acoustic signal.
  • the cough recognition device may include an acoustic camera to enable tracking of the location of the cough sound.
  • the sound camera is a camera equipped with a plurality of microphone arrays, and when a sound is detected, the position of the sound source is calculated and the position of the sound source can be displayed in the form of a contour line on the camera image. Therefore, when the cough recognition model is applied and the output of the cough recognition model is a cough sound, the cough sound is displayed by displaying the location of the cough sound on the camera image at the point in time when the cough sound is recognized among a plurality of camera images generated by the acoustic camera. can be tracked in real time. In this case, the location of the cough sound may be formed in the form of displaying a contour line and a cough label at the corresponding location on the camera image.
  • 1 is a diagram illustrating an example of a deep learning model according to an embodiment of the present invention.
  • 1 shows the structure of a cough recognition model based on a convolutional neural network (CNN) as an example of a deep learning model.
  • the cough recognition model according to the present embodiment is a binary classification model, and the input is a characteristic of a one-second sound signal, and the output is 0 (other sounds) or 1 (cough sounds).
  • the hidden layer may include three convolution layers and two fully-connected layers. Each of the first and second convolution layers may consist of two-dimensional convolution (Conv 2D), group normalization (Group Norm), a rectified linear unit (ReLU), and a maximum pooling (max pool).
  • the third convolutional layer can be connected to the first fully connected layer instead of max pooling.
  • the index with the largest value through softmax in the binary output layer may be the output result of the deep learning model. For example, if the largest value is the first, that is, 0, the input sound signal may be recognized as another sound, and if the second, that is, 1, is recognized as a cough sound.
  • the loss function was defined as cross entropy. Learning may proceed by obtaining the differential coefficient of the loss function value for each model parameter through a back propagation algorithm, and then updating the model parameters with an optimizer. In this case, when the learning rate is stagnated for a certain period for optimizing the learning rate, the loss function value may be set to be low.
  • FIG. 2 to 7 are diagrams illustrating examples of acoustic features used for learning a cough recognition model according to an embodiment of the present invention.
  • acoustic features used for learning a cough recognition model according to an embodiment of the present invention.
  • it is necessary to extract acoustic features from the acoustic signal.
  • the main acoustic characteristics of the acoustic signal shown in the graph of FIG. 2 are SP (Spectrogram) of FIG. 3, Mel-scaled Spectrogram (MS) of FIG. 4, CQT (Constant-Q Transform) of FIG. 5, A total of five acoustic characteristics of CRM (Chromagram) of FIG.
  • MFCC Mel-Frequency Cepstral Coefficients
  • All represent changes in frequency characteristics according to time change, and it is possible to express a one-dimensional sound signal as a two-dimensional feature through acoustic feature extraction. Therefore, a deep learning algorithm such as a convolutional neural network used for image pattern recognition can be used as a cough recognition model.
  • a deep learning algorithm such as a convolutional neural network used for image pattern recognition can be used as a cough recognition model.
  • Background noise mixing refers to adding background noise to the training dataset at various ratios
  • distance generalization refers to adjusting the volume at various scales so that it can be generalized to various distances.
  • the training and evaluation datasets may be configured by dividing the augmented dataset at a certain ratio, and the test dataset may use separately recorded sound signals. Finally, the performance of the cough recognition model can be confirmed by the test accuracy of the test dataset.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a signal processing process of a cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the signal processing system of the cough recognition device can be divided into two main categories. One is a sound localization part, and the other is a cough recognition part.
  • the sound source localization part will be described.
  • DAQ data acquisition
  • the acoustic signal may indicate the position of the sound source in the form of a contour line through a beamforming process 830 .
  • the acoustic signal expressed in the form of a contour line may be synthesized through the camera image 840 and the synthesis process 850 .
  • the acoustic signal of the DAQ is stored in the data stack until it is accumulated as an acoustic signal of a preset time period (eg, a time period of 1 second), and then the acoustic features are extracted through the feature extraction process 860 . , and may be input to the deep learning-based cough recognition model 870 .
  • the cough recognition device applies the sound signal expressed in the form of a contour line through the synthesis process 850 to the synthesized camera image.
  • the cough location may be indicated 890 by displaying the cough label. More precisely, an acoustic signal expressed in the form of a contour line and a camera image in which the cough label is displayed at the location of the sound source may be displayed on the screen in real time.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • a camera lens 910 and a plurality of microphones 920 are disposed on the front side of the cough recognition device 900 according to the present embodiment to enable beamforming for position estimation of the sound source, and a liquid crystal screen 930 is provided on the rear side. It is equipped to display the location on the camera image where coughing occurred in real time.
  • the output image of the cough recognition device 900 may be transmitted to the outside as well as the built-in liquid crystal screen, and a function such as recording may be provided.
  • the cough recognition apparatus 900 may include a camera module that generates a camera image based on a light signal input through the camera lens 910 .
  • FIGS. 10 and 11 are photographs illustrating examples of cough recognition and indication of a cough occurrence location of the cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a block diagram illustrating an example of the internal configuration of a cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a cough recognition method of the cough recognition apparatus according to an embodiment of the present invention. to be.
  • the cough recognition apparatus described above may be implemented by the computer device 1200 of FIG. 12 .
  • the computer device 1200 may include a memory 1210 , a processor 1220 , a communication interface 1230 , and an input/output interface 1240 .
  • the memory 1210 is a computer-readable recording medium and may include a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), and a permanent mass storage device such as a disk drive.
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • a permanent mass storage device such as a disk drive.
  • a non-volatile mass storage device such as a ROM and a disk drive may be included in the computer device 1200 as a separate permanent storage device distinct from the memory 1210 .
  • an operating system and at least one program code may be stored in the memory 1210 .
  • These software components may be loaded into the memory 1210 from a computer-readable recording medium separate from the memory 1210 .
  • the separate computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, a disk, a tape, a DVD/CD-ROM drive, and a memory card.
  • the software components may be loaded into the memory 1210 through the communication interface 1230 instead of a computer-readable recording medium.
  • the software components may be loaded into the memory 1210 of the computer device 1200 based on a computer program installed by files received through the network 1260 .
  • the processor 1220 may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Instructions may be provided to processor 1220 by memory 1210 or communication interface 1230 . For example, the processor 1220 may be configured to execute a received instruction according to a program code stored in a recording device such as the memory 1210 .
  • the communication interface 1230 may provide a function for the computer device 1200 to communicate with other devices through the network 1260 .
  • a request, command, data, file, etc. generated by the processor 1220 of the computer device 1200 according to a program code stored in a recording device such as the memory 1210 is connected to the network 1260 through the communication interface 1230 ) to other devices.
  • signals, commands, data, files, etc. from other devices may be received by the computer device 1200 through the network 1260 and the communication interface 1230 .
  • a signal, command, or data received through the communication interface 1230 may be transferred to the processor 1220 or the memory 1210 , and the file may be a storage medium (described above) that the computer device 1200 may further include. persistent storage).
  • the input/output interface 1240 may be a means for an interface with the input/output device 1250 .
  • the input device may include a device such as a camera, sensor, microphone, keyboard or mouse
  • the output device may include a device such as a display, speaker, vibrator, or the like.
  • the input/output interface 1240 may be a means for an interface with a device in which functions for input and output are integrated into one, such as a touch screen.
  • At least one of the input/output devices 1250 may include the computer device 1200 and one device.
  • a touch screen, a microphone, a speaker, a camera, etc. may be implemented in a form included in the computer device 1200 .
  • the camera lens 910 and the camera module included as the input/output device 1250 , a plurality of microphones 920 and the liquid crystal screen 930 are implemented in a form included in the cough recognition device 900 . example has been explained.
  • the computer device 1200 may include fewer or more components than those of FIG. 12 . However, there is no need to clearly show most of the prior art components. As already described, the computer device 1200 may be implemented to include at least a portion of the aforementioned input/output device 1250 or may further include other components such as a transceiver and a database.
  • the cough recognition method according to the present embodiment may be performed by the computer device 1200 .
  • the processor 1220 of the computer device 1200 may be implemented to execute a control instruction according to a code of an operating system included in the memory 1210 or a code of at least one computer program.
  • the processor 1220 causes the computer device 1200 to perform the steps 1310 to 1370 included in the method of FIG. 13 according to a control command provided by a code stored in the computer device 1200 . can control
  • the computer device 1200 may generate a camera image through the camera module.
  • the camera module may generate a camera image using a light signal input through the camera lens 910 described with reference to FIG. 9 .
  • the camera module may continuously generate a camera image, and the generated camera image may be displayed on the screen of the computer device 1200 or the screen of another device connected to the computer device 1200 .
  • the computer device 1200 may collect sound signals through a plurality of microphone arrays.
  • a plurality of microphone arrays may be formed to receive an acoustic signal in a direction in which the camera lens 910 receives a light signal.
  • the computer device 1200 may collect sound signals input through a plurality of microphone arrays through DAQ.
  • the computer device 1200 may recognize the location of the sound source based on the collected sound signal. For example, the computer device 1200 may recognize the location of the sound source through a beamforming process for the collected sound signal.
  • the recognized position of the sound source may correspond to a specific position on the camera image.
  • the computer device 1200 may display the location of the recognized sound source on the camera image.
  • the computer device 1200 may display the recognized position of the sound source on the camera image in the form of a contour line.
  • the computer device 1200 may determine whether the sound signal includes a cough sound using a deep learning model.
  • the deep learning model may include a binary classification model that receives learning data including a cough sound augmented by data augmentation with background noise, is learned, and outputs whether an input acoustic signal includes a cough sound.
  • the computer device 1200 may store the collected sound signals in the data stack to be accumulated in a preset time period, and extract acoustic features from the acoustic signals accumulated in the preset time period. Also, the computer device 1200 may input the extracted acoustic features to the deep learning model and determine whether the acoustic signal includes a cough sound according to an output value of the deep learning model.
  • the computer device 1200 may determine whether the sound signal includes a cough sound according to the output value.
  • the computer device 1200 may further display a cough mark in association with the location of the sound source displayed on the camera image. For example, in the photos of FIGS. 10 and 11 , an example in which a “Cough” label is displayed as a cough mark is shown.
  • the computer device 1200 may display a camera image in which a cough mark is further displayed on the screen. Accordingly, not only whether a cough has occurred, but also a location where a cough has occurred may be detected and displayed in real time through a location display in the form of a cough mark and a contour line.
  • the location of the sound source can be calculated to track not only the detection of the cough but also the location where the cough sound is generated.
  • the system or apparatus described above may be implemented as a hardware component or a combination of a hardware component and a software component.
  • devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA). , a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers.
  • the processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications executed on the operating system.
  • a processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software.
  • OS operating system
  • a processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software.
  • the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
  • Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device.
  • the software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or apparatus, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. may be embodied in The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium.
  • the computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the medium may continuously store a computer executable program, or may be a temporary storage for execution or download.
  • the medium may be various recording means or storage means in the form of a single or several hardware combined, it is not limited to a medium directly connected to any computer system, and may exist distributedly on a network.
  • Examples of the medium include a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floppy disk, and those configured to store program instructions, including ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • examples of other media may include recording media or storage media managed by an app store for distributing applications, sites supplying or distributing other various software, and servers.
  • Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

음향신호로부터 기침 소리를 감지할 뿐만 아니라, 음원의 위치까지 계산하여 기침의 감지뿐만 아니라, 기침 소리가 발생한 위치까지 추적할 수 있는 기침 인식 방법 및 장치를 제공한다.

Description

딥러닝 기반의 기침 인식 방법 및 장치
아래의 설명은 기침을 인식하기 위한 딥러닝 기반의 기침 인식 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능 기반의 기침 인식 모델을 이용하여 실시간으로 기침 소리를 추적할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.
코로나19 상황으로 유행성 전염병을 비접촉식으로 감지하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침이다. 현재 발열의 감지를 위해 열화상 카메라와 같은 장비가 널리 사용되고 있는 반면, 기침의 감지를 위해 널리 사용되는 장비는 존재하지 않는 실정이다.
또한, 기침의 감지를 위한 종래기술에서는 배경소음이 있는 환경에서 기침 소리와 그 이외의 소리를 분류하기 어렵다는 문제점이 있으며, 또한 기침 소리를 인식했다고 하더라고 기침 소리가 발생한 위치, 기침을 한 사람 그리고 기침의 횟수 등을 추적, 관찰할 수 없다는 문제점이 있다.
[선행문헌번호]
US 7,727,161 B2(등록일: 2010.07.01.)
CN101894551B(등록일 : 2012.05.09.)
음향신호로부터 기침 소리를 감지할 뿐만 아니라, 음원의 위치까지 계산하여 기침의 감지뿐만 아니라, 기침 소리가 발생한 위치까지 추적할 수 있는 기침 인식 방법 및 장치를 제공한다.
음향신호를 수신하는 다수의 마이크로폰 배열; 카메라 이미지를 생성하는 카메라 모듈; 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 다수의 마이크로폰 배열을 통해 음향신호를 수집하여 상기 카메라 이미지상에 음원의 위치를 표시하고, 상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 딥러닝 모델을 이용하여 결정하고, 상기 음향신호가 기침 소리를 포함하는 것으로 결정된 경우, 카메라 이미지상에 표시된 음원의 위치와 연관하여 기침 표식을 더 표시하는 것을 특징으로 하는 기침 인식 장치를 제공한다.
일측에 따르면, 상기 음원의 위치를 표시하기 위해, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 다수의 마이크로폰 배열을 통해 입력되는 음향신호를 DAQ(data acquisition)를 통해 수집하고, 상기 수집된 음향신호에 대한 빔형성(beamforming) 과정을 통해 인식된 상기 음원의 위치를 등고선 형태로 상기 카메라 이미지상에 표시하는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 딥러닝 모델은 배경 소음으로 데이터 증강(data augmentation)된 기침 소리를 포함하는 학습 데이터를 입력받아 학습되어, 입력되는 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 출력하는 이진 분류 모델을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 딥러닝 모델을 이용하여 결정하기 위해, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 수집된 음향신호를 기설정된 시간 구간으로 누적되도록 데이터 스택에 저장하고, 상기 기설정된 시간 구간으로 누적된 음향신호에서 음향 특징을 추출하고, 상기 추출된 음향 특징을 상기 딥러닝 모델에 입력하여 상기 딥러닝 모델의 출력값에 따라 상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
카메라 모듈을 통해 카메라 이미지를 생성하는 단계; 다수의 마이크로폰 배열을 통해 음향신호를 수집하여 상기 카메라 이미지상에 음원의 위치를 표시하는 단계; 상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 딥러닝 모델을 이용하여 결정하는 단계; 및 상기 음향신호가 기침 소리를 포함하는 것으로 결정된 경우, 카메라 이미지상에 표시된 음원의 위치와 연관하여 기침 표식을 더 표시하는 단계를 포함하는 기침 인식 방법을 제공한다.
일측에 따르면, 상기 음원의 위치를 표시하는 단계는, 상기 다수의 마이크로폰 배열을 통해 입력되는 음향신호를 DAQ(data acquisition)를 통해 수집하는 단계; 및 상기 수집된 음향신호에 대한 빔형성(beamforming) 과정을 통해 인식된 상기 음원의 위치를 등고선 형태로 상기 카메라 이미지상에 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 딥러닝 모델은 배경 소음으로 데이터 증강(data augmentation)된 기침 소리를 포함하는 학습 데이터를 입력받아 학습되어, 입력되는 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 출력하는 이진 분류 모델을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 딥러닝 모델을 이용하여 결정하는 단계는, 상기 수집된 음향신호를 기설정된 시간 구간으로 누적되도록 데이터 스택에 저장하는 단계; 상기 기설정된 시간 구간으로 누적된 음향신호에서 음향 특징을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 음향 특징을 상기 딥러닝 모델에 입력하여 상기 딥러닝 모델의 출력값에 따라 상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
컴퓨터 장치와 결합되어 상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
음향신호로부터 기침 소리를 감지할 뿐만 아니라, 음원의 위치까지 계산하여 기침의 감지뿐만 아니라, 기침 소리가 발생한 위치까지 추적할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 딥러닝 모델의 예를 도시한 도면이다.
도 2 내지 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 모델의 학습을 위해 사용된 음향 특징의 예시들을 도시한 도면들이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 신호처리 과정의 예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 예를 도시한 도면이다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 기침 인식 및 기침 발생 위치 표시의 예들을 도시한 사진들이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 내부 구성의 예를 도시한 블록도이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 기침 인식 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
일실시예에 따른 기침 인식 장치는 배경 소음으로 데이터 증강(data augmentation)된 기침 소리를 포함하는 학습 데이터를 입력받아 학습된 딥러닝 모델을 사용할 수 있다. 여기서 딥러닝 모델은 음향신호에서 추출한 음향 특징(feature)을 입력으로 받아, 음향신호를 기침 소리 또는 그 외의 소리로 분류하는 이진 분류 모델일 수 있다. 예를 들어, 학습된 딥러닝 모델은 기침 인식 장치의 마이크로폰을 통해 입력되는 음향신호를 전달받아 1(기침 소리) 또는 0(그 외의 소리)을 출력할 수 있다. 여기서, 출력 1(기침 소리)은 음향신호가 다른 소리의 포함 여부와 무관하게 적어도 기침 소리를 포함하고 있는 경우를 의미할 수 있다. 출력 0(그 외의 소리)은 음향신호에 기침 소리가 포함되어 있지 않은 경우를 의미할 수 있다. 또한, 기침 소리의 위치에 대한 추적 관찰이 가능하도록 기침 인식 장치는 음향 카메라를 포함할 수 있다. 음향 카메라는 다수의 마이크로폰 배열(microphone array)이 장착된 카메라로써, 소리를 감지하면 음원의 위치를 계산하여 카메라 이미지에 등고선 형태로 음원의 위치를 표시할 수 있다. 따라서 기침 인식 모델을 적용하여 기침 인식 모델의 출력이 기침 소리일 경우, 음향 카메라에서 생성하는 다수의 카메라 이미지들 중 기침 소리가 인식된 시점의 카메라 이미지상에 기침 소리가 난 위치를 표시함으로써 기침 소리를 실시간으로 추적할 수 있게 된다. 이때, 기침 소리가 난 위치는 카메라 이미지상의 해당 위치에 등고선과 기침 라벨을 표시하는 형태로 이루어질 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 딥러닝 모델의 예를 도시한 도면이다. 이러한 도 1에서는 딥러닝 모델의 예시로서 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN) 기반의 기침 인식 모델의 구조를 나타내고 있다. 본 실시예에 따른 기침 인식 모델은 이진 분류 모델로서, 입력은 1초 음향신호의 특징, 출력은 0(그 이외 소리) 또는 1(기침 소리)이다. 은닉층(hidden layer)은 제1 점선박스에 나타난 바와 같이 3개의 합성곱층(convolution layer)과 두 개의 완전연결층(Fully-connected layer)으로 이루어질 수 있다. 첫 번째와 두 번째 합성곱층은 각각 2차원 합성곱(Conv 2D), 그룹 정규화(Group Norm), 정류 선형 유닛(rectified linear unit, ReLU), 그리고 최댓값 풀링(max pool)으로 구성될 수 있다. 또한 세 번째 합성곱층은 최댓값 풀링 대신에 첫 번째 완전연결층과 연결될 수 있다. 두 번째 완전연결층 통과 후, 이진 출력층에서 소프트맥스(softmax)를 통해 가장 큰 값이 나온 색인(index)이 딥러닝 모델의 출력 결과일 수 있다. 예를 들어, 가장 큰 값이 첫 번째, 즉 0으로 나오면 입력된 음향신호가 다른 소리로, 두 번째, 즉 1로 나오면 기침 소리로 인식될 수 있다. 손실함수(loss function)는 교차 엔트로피(cross entropy)로 하였다. 학습은 역전파(back propagation) 알고리즘을 통해 각 모델 파라미터들에 대한 손실함수 값의 미분계수를 구한 후, 최적화기(optimizer)로 모델 파라미터들을 업데이트하는 방식으로 진행할 수 있다. 이때, 학습률 최적화를 위해 일정 기간 학습률이 정체되면, 손실함수 값이 낮아지도록 설정될 수 있다.
도 2 내지 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 모델의 학습을 위해 사용된 음향 특징의 예시들을 도시한 도면들이다. 기침 인식 모델의 입력값으로 사용하기 위해서는 음향신호에서 음향 특징을 추출해야 한다. 다양한 음향 특징이 있지만, 도 2의 그래프로 나타난 음향신호에 대한 주요 음향 특징으로 도 3의 SP(Spectrogram), 도 4의 MS(Mel-scaled Spectrogram), 도 5의 CQT(Constant-Q Transform), 도 6의 CRM(Chromagram), 그리고 도 7의 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)의 총 5가지 음향 특징을 나타내었다. 모두 시간의 변화에 따른 주파수 특성의 변화를 나타내며, 음향 특징 추출을 통해 1차원 음향신호를 2차원 특징으로 표현할 수 있게 된다. 따라서 기존의 이미지 패턴 인식에 사용되었던 합성곱 신경망과 같은 딥러닝 알고리즘을 기침 인식 모델로 사용할 수 있다. 데이터 증강은 다양한 방식이 있으나 일례로, 배경소음 섞기 및 거리 일반화 등이 사용될 수 있다. 배경소음 섞기는 배경소음을 다양한 비율로 학습 데이터셋에 부가하는 것을 말하며, 거리 일반화는 다양한 거리에 대해 일반화할 수 있도록 다양한 배율로 음량을 조정하는 것을 말한다. 훈련(training) 및 평가(validation) 데이터셋은 증강된 데이터셋을 일정 비율로 나누어 구성할 수 있으며, 시험(test) 데이터셋은 별도로 녹음한 음향신호를 사용할 수 있다. 마지막으로 기침 인식 모델의 성능은 시험 데이터셋의 시험 정확도(test accuracy)로 확인할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 신호처리 과정의 예를 도시한 도면이다. 기침 인식 장치의 신호처리 계통을 크게 두 갈래로 나눌 수 있다. 하나는 음원 위치추정(Sound Localization) 부분이고, 다른 하나는 기침 인식(Cough Recognition) 부분이다. 음원 위치추정 부분을 먼저 설명하면, 마이크로폰 배열(810)을 통해 소리가 입력되면 DAQ(data acquisition, 820)를 통해 음향신호가 수집될 수 있다. 음향신호는 빔형성(Beamforming) 과정(830)을 통해 음원의 위치를 등고선 형태로 나타낼 수 있다. 그리고 등고선 형태로 표현된 음향신호는 카메라 이미지(840)와 합성 과정(850)을 통해 합성될 수 있다. 기침 인식 부분에서는 DAQ의 음향신호가 기설정된 시간 구간(일례로, 1초의 시간 구간)의 음향신호로 누적될 때까지 데이터 스택(Data Stack)에 저장된 다음에 특징 추출 과정(860)을 통해 음향 특징으로 변환되어 딥러닝 기반의 기침 인식 모델(870)에 입력될 수 있다. 이때, 기침 인식 장치는 기침 인식 과정(880)에서 기침 인식 모델(870)의 출력 결과를 통해 기침이 인식된 경우, 합성 과정(850)을 통해 등고선 형태로 표현된 음향신호가 합성된 카메라 이미지에 기침 라벨을 표시함으로써 기침 위치를 표시(890)할 수 있다. 보다 정확하게는 등고선 형태로 표현된 음향신호와 기침 라벨이 음원의 위치에 표시된 카메라 이미지가 화면상에 실시간으로 디스플레이될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 예를 도시한 도면이다. 본 실시예에 따른 기침 인식 장치(900)의 전면에는 카메라 렌즈(910) 및 음원의 위치 추정을 위한 빔형성이 가능하도록 다수의 마이크로폰(920)이 배치되어 있으며, 후면에는 액정 화면(930)이 장착되어 기침이 발생한 카메라 이미지상의 위치를 실시간으로 표시할 수 있다. 기침 인식 장치(900)의 출력 이미지는 내장된 액정 화면뿐만이 아니라 외부로 전송될 수 있으며, 녹화 등의 기능이 제공될 수도 있다. 한편, 기침 인식 장치(900)는 카메라 렌즈(910)를 통해 입력되는 빛 신호에 기초하여 카메라 이미지를 생성하는 카메라 모듈을 포함할 수 있다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 기침 인식 및 기침 발생 위치 표시의 예들을 도시한 사진들이다. 기침 인식 장치를 실내에 장착하면 실시간으로 실내의 기침 소리의 발생 위치를 추적 관찰할 수 있다. 특히, 안면 인식 기술을 접목하면 신원 파악이 가능하므로 어떤 사람이 일정 기간에 몇 번의 기침을 하는지 관찰할 수 있다. 이러한 기술을 활용하면 학교, 병실, 사무실과 같은 공공장소에서 사전에 전염병의 유행을 감지할 수 있다. 게다가, 병실에서 환자가 기침하는 이력을 시간 및 빈도에 따라 확인할 수 있으므로 환자 진료용으로도 사용할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 내부 구성의 예를 도시한 블록도이고, 도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 기침 인식 장치의 기침 인식 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
앞서 설명한 기침 인식 장치(일례로, 도 9의 기침 인식 장치(900))는 도 12의 컴퓨터 장치(1200)에 의해 구현될 수 있다. 이러한 컴퓨터 장치(1200)는 도 12에 도시된 바와 같이, 메모리(1210), 프로세서(1220), 통신 인터페이스(1230) 그리고 입출력 인터페이스(1240)를 포함할 수 있다. 메모리(1210)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(1210)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨터 장치(1200)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(1210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(1210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 메모리(1210)로 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 인터페이스(1230)를 통해 메모리(1210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 구성요소들은 네트워크(1260)를 통해 수신되는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 컴퓨터 장치(1200)의 메모리(1210)에 로딩될 수 있다.
프로세서(1220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(1210) 또는 통신 인터페이스(1230)에 의해 프로세서(1220)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(1220)는 메모리(1210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 인터페이스(1230)는 네트워크(1260)를 통해 컴퓨터 장치(1200)가 다른 장치와 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(1200)의 프로세서(1220)가 메모리(1210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이나 명령, 데이터, 파일 등이 통신 인터페이스(1230)를 통해 연결된 네트워크(1260)를 통해 다른 장치들로 전달될 수 있다. 역으로, 다른 장치로부터의 신호나 명령, 데이터, 파일 등이 네트워크(1260)와 통신 인터페이스(1230)를 통해 컴퓨터 장치(1200)로 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(1230)를 통해 수신된 신호나 명령, 데이터 등은 프로세서(1220)나 메모리(1210)로 전달될 수 있고, 파일 등은 컴퓨터 장치(1200)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.
입출력 인터페이스(1240)는 입출력 장치(1250)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 카메라, 센서, 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 진동기 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(1240)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(1250) 중 적어도 하나는 컴퓨터 장치(1200)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다. 예를 들어, 스마트폰과 같이 터치스크린, 마이크, 스피커, 카메라 등이 컴퓨터 장치(1200)에 포함된 형태로 구현될 수 있다. 앞서 도 9의 실시예에서는 입출력 장치(1250)로서 포함되는 카메라 렌즈(910)와 카메라 모듈, 다수의 마이크로폰(920) 및 액정 화면(930)이 기침 인식 장치(900)에 포함되는 형태로 구현된 예를 설명한 바 있다.
또한, 다른 실시예들에서 컴퓨터 장치(1200)는 도 12의 구성요소들보다 더 적은 혹은 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 이미 설명한 바와 같이, 컴퓨터 장치(1200)는 상술한 입출력 장치(1250) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.
한편, 본 실시예에 따른 기침 인식 방법은 이러한 컴퓨터 장치(1200)에 의해 수행될 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(1200)의 프로세서(1220)는 메모리(1210)가 포함하는 운영체제의 코드나 적어도 하나의 컴퓨터 프로그램의 코드에 따른 제어 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(1220)는 컴퓨터 장치(1200)에 저장된 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 컴퓨터 장치(1200)가 도 13의 방법이 포함하는 단계들(1310 내지 1370)을 수행하도록 컴퓨터 장치(1200)를 제어할 수 있다.
단계(1320)에서 컴퓨터 장치(1200)는 카메라 모듈을 통해 카메라 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 9를 통해 설명한 카메라 렌즈(910)를 통해 입력되는 빛 신호를 이용하여 카메라 모듈이 카메라 이미지를 생성할 수 있다. 카메라 모듈은 지속적으로 카메라 이미지를 생성할 수 있으며, 생성되는 카메라 이미지는 컴퓨터 장치(1200)의 화면 또는 컴퓨터 장치(1200)와 연결된 다른 장치의 화면상에 표시될 수 있다.
단계(1320)에서 컴퓨터 장치(1200)는 다수의 마이크로폰 배열을 통해 음향신호를 수집할 수 있다. 일례로, 도 9를 통해 설명한 다수의 마이크로폰(920)과 같이 다수의 마이크로폰 배열이 카메라 렌즈(910)가 빛 신호를 입력받는 방향으로 음향신호를 수신하도록 형성될 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치(1200)는 다수의 마이크로폰 배열을 통해 입력되는 음향신호를 DAQ를 통해 수집할 수 있다.
단계(1330)에서 컴퓨터 장치(1200)는 수집된 음향신호에 기반하여 음원의 위치를 인식할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(1200)는 수집된 음향신호에 대한 빔형성 과정을 통해 음원의 위치를 인식할 수 있다. 여기서 인식된 음원의 위치는 카메라 이미지상의 특정 위치에 대응될 수 있다.
단계(1340)에서 컴퓨터 장치(1200)는 카메라 이미지상에 인식된 음원의 위치를 표시할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(1200)는 인식된 음원의 위치를 등고선 형태로 카메라 이미지상에 표시할 수 있다.
단계(1350)에서 컴퓨터 장치(1200)는 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 딥러닝 모델을 이용하여 결정할 수 있다. 여기서, 딥러닝 모델은 배경 소음으로 데이터 증강(data augmentation)된 기침 소리를 포함하는 학습 데이터를 입력받아 학습되어, 입력되는 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 출력하는 이진 분류 모델을 포함할 수 있다. 이 경우, 컴퓨터 장치(1200)는 수집된 음향신호를 기설정된 시간 구간으로 누적되도록 데이터 스택에 저장하고, 기설정된 시간 구간으로 누적된 음향신호에서 음향 특징을 추출할 수 있다. 또한, 컴퓨터 장치(1200)는 추출된 음향 특징을 딥러닝 모델에 입력하여 딥러닝 모델의 출력값에 따라 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 결정할 수 있다. 앞선 실시예에서, 딥러닝 모델이 음향신호에 기침 소리가 포함되어 있는 것으로 결정된 경우에는 1의 값을, 음향신호에 기침 소리가 포함되어 있지 않은 것으로 결정된 경우에는 0의 값을 각각 출력하는 예를 설명한 바 있다. 컴퓨터 장치(1200)는 이러한 출력값에 따라 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 결정할 수 있다.
단계(1360)에서 컴퓨터 장치(1200)는 음향신호가 기침 소리를 포함하는 것으로 결정된 경우, 카메라 이미지상에 표시된 음원의 위치와 연관하여 기침 표식을 더 표시할 수 있다. 일례로, 도 10 및 도 11의 사진들에서는 기침 표식으로써, "Cough" 라벨이 표시되는 예를 나타내고 있다.
단계(1370)에서 컴퓨터 장치(1200)는 기침 표식이 더 표시된 카메라 이미지를 화면에 표시할 수 있다. 따라서, 기침 발생 여부뿐만 아니라, 기침 표식과 등고선 형태의 위치 표시를 통해 기침이 발생한 위치까지 실시간으로 감지 및 표시될 수 있다.
이처럼, 본 발명의 실시예들에 따르면, 음향신호로부터 기침 소리를 감지할 뿐만 아니라, 음원의 위치까지 계산하여 기침의 감지뿐만 아니라, 기침 소리가 발생한 위치까지 추적할 수 있다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 음향신호를 수신하는 다수의 마이크로폰 배열;
    카메라 이미지를 생성하는 카메라 모듈; 및
    적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    상기 다수의 마이크로폰 배열을 통해 음향신호를 수집하여 상기 카메라 이미지상에 음원의 위치를 표시하고,
    상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 딥러닝 모델을 이용하여 결정하고,
    상기 음향신호가 기침 소리를 포함하는 것으로 결정된 경우, 카메라 이미지상에 표시된 음원의 위치와 연관하여 기침 표식을 더 표시하는 것
    을 특징으로 하는 기침 인식 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 음원의 위치를 표시하기 위해, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    상기 다수의 마이크로폰 배열을 통해 입력되는 음향신호를 DAQ(data acquisition)를 통해 수집하고,
    상기 수집된 음향신호에 대한 빔형성(beamforming) 과정을 통해 인식된 상기 음원의 위치를 등고선 형태로 상기 카메라 이미지상에 표시하는 것
    을 특징으로 하는 기침 인식 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 딥러닝 모델은 배경 소음으로 데이터 증강(data augmentation)된 기침 소리를 포함하는 학습 데이터를 입력받아 학습되어, 입력되는 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 출력하는 이진 분류 모델을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 기침 인식 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 딥러닝 모델을 이용하여 결정하기 위해, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,
    상기 수집된 음향신호를 기설정된 시간 구간으로 누적되도록 데이터 스택에 저장하고,
    상기 기설정된 시간 구간으로 누적된 음향신호에서 음향 특징을 추출하고,
    상기 추출된 음향 특징을 상기 딥러닝 모델에 입력하여 상기 딥러닝 모델의 출력값에 따라 상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 결정하는 것
    을 특징으로 하는 기침 인식 장치.
  5. 카메라 모듈을 통해 카메라 이미지를 생성하는 단계;
    다수의 마이크로폰 배열을 통해 음향신호를 수집하여 상기 카메라 이미지상에 음원의 위치를 표시하는 단계;
    상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 딥러닝 모델을 이용하여 결정하는 단계; 및
    상기 음향신호가 기침 소리를 포함하는 것으로 결정된 경우, 카메라 이미지상에 표시된 음원의 위치와 연관하여 기침 표식을 더 표시하는 단계
    를 포함하는 기침 인식 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 음원의 위치를 표시하는 단계는,
    상기 다수의 마이크로폰 배열을 통해 입력되는 음향신호를 DAQ(data acquisition)를 통해 수집하는 단계; 및
    상기 수집된 음향신호에 대한 빔형성(beamforming) 과정을 통해 인식된 상기 음원의 위치를 등고선 형태로 상기 카메라 이미지상에 표시하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 기침 인식 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 딥러닝 모델은 배경 소음으로 데이터 증강(data augmentation)된 기침 소리를 포함하는 학습 데이터를 입력받아 학습되어, 입력되는 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 출력하는 이진 분류 모델을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 기침 인식 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 딥러닝 모델을 이용하여 결정하는 단계는,
    상기 수집된 음향신호를 기설정된 시간 구간으로 누적되도록 데이터 스택에 저장하는 단계;
    상기 기설정된 시간 구간으로 누적된 음향신호에서 음향 특징을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 음향 특징을 상기 딥러닝 모델에 입력하여 상기 딥러닝 모델의 출력값에 따라 상기 음향신호의 기침 소리 포함 여부를 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 기침 인식 방법.
  9. 컴퓨터 장치와 결합되어 제5항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  10. 제5항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
PCT/KR2021/008592 2020-07-09 2021-07-06 딥러닝 기반의 기침 인식 방법 및 장치 WO2022010232A1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US18/051,137 US20230078404A1 (en) 2020-07-09 2022-10-31 Deep learning-based cough recognition method and device

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20200084770 2020-07-09
KR10-2020-0084770 2020-07-09
KR10-2020-0163070 2020-11-27
KR1020200163070A KR102453984B1 (ko) 2020-07-09 2020-11-27 딥러닝 기반의 기침 인식 방법 및 장치

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US18/051,137 Continuation US20230078404A1 (en) 2020-07-09 2022-10-31 Deep learning-based cough recognition method and device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022010232A1 true WO2022010232A1 (ko) 2022-01-13

Family

ID=79553369

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2021/008592 WO2022010232A1 (ko) 2020-07-09 2021-07-06 딥러닝 기반의 기침 인식 방법 및 장치

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20230078404A1 (ko)
WO (1) WO2022010232A1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070276278A1 (en) * 2003-04-10 2007-11-29 Michael Coyle Systems and methods for monitoring cough
US10042038B1 (en) * 2015-09-01 2018-08-07 Digimarc Corporation Mobile devices and methods employing acoustic vector sensors
KR20190084460A (ko) * 2018-01-08 2019-07-17 고려대학교 세종산학협력단 잡음에 강인한 소리 기반의 호흡기 질병 탐지 방법 및 그 시스템
US20200015709A1 (en) * 2017-02-01 2020-01-16 ResApp Health Limited Methods and apparatus for cough detection in background noise environments
KR20200017940A (ko) * 2018-08-10 2020-02-19 주식회사 에이큐브 딥러닝 기반 실버벨 서비스 시스템 및 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070276278A1 (en) * 2003-04-10 2007-11-29 Michael Coyle Systems and methods for monitoring cough
US10042038B1 (en) * 2015-09-01 2018-08-07 Digimarc Corporation Mobile devices and methods employing acoustic vector sensors
US20200015709A1 (en) * 2017-02-01 2020-01-16 ResApp Health Limited Methods and apparatus for cough detection in background noise environments
KR20190084460A (ko) * 2018-01-08 2019-07-17 고려대학교 세종산학협력단 잡음에 강인한 소리 기반의 호흡기 질병 탐지 방법 및 그 시스템
KR20200017940A (ko) * 2018-08-10 2020-02-19 주식회사 에이큐브 딥러닝 기반 실버벨 서비스 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US20230078404A1 (en) 2023-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020224479A1 (zh) 目标的位置获取方法、装置、计算机设备及存储介质
JP5527423B2 (ja) 画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラムを記憶した記憶媒体
US11429807B2 (en) Automated collection of machine learning training data
CN113610750B (zh) 对象识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111368811B (zh) 活体检测方法、装置、设备及存储介质
CN110852100A (zh) 关键词提取方法、装置、电子设备及介质
CN112884770B (zh) 图像分割处理方法、装置及计算机设备
WO2022193973A1 (zh) 图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品
CN111914812A (zh) 图像处理模型训练方法、装置、设备及存储介质
CN113763933B (zh) 语音识别方法、语音识别模型的训练方法、装置和设备
CN111243668A (zh) 分子结合位点检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN112036331A (zh) 活体检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质
CN113505256B (zh) 特征提取网络训练方法、图像处理方法及装置
CN113392180A (zh) 文本处理方法、装置、设备及存储介质
CN113177559A (zh) 结合广度和密集卷积神经网络的图像识别方法、系统、设备及介质
KR20190104100A (ko) 마이크의 배치 적합도를 결정하는 방법 및 이를 위한 장치
CN110135304A (zh) 人体位姿识别方法及装置
CN113569042A (zh) 文本信息分类方法、装置、计算机设备及存储介质
KR102453984B1 (ko) 딥러닝 기반의 기침 인식 방법 및 장치
WO2022010232A1 (ko) 딥러닝 기반의 기침 인식 방법 및 장치
CN113723164A (zh) 获取边缘差异信息的方法、装置、设备及存储介质
CN113220590A (zh) 语音交互应用的自动化测试方法、装置、设备及介质
CN112163095A (zh) 数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN108804897A (zh) 屏幕控制方法、装置、计算机设备及存储介质
TWI780563B (zh) 圖像定位模型獲取方法、終端和電腦可讀儲存介質

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21837426

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21837426

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1