[發(fā)明專利]一種用于呼吸音數(shù)據(jù)識別的方法、系統(tǒng)與設(shè)備

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010705424.3
• 申請日: 2020-07-21
• 公開（公告）號: CN111863021A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 雷浩;任澤華
• 申請（專利權(quán)）人: 上海宜碩網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G10L25/03
• 分類號: G10L25/03;G10L25/30;G10L25/66;G10L19/02;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海百一領(lǐng)御專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31243
• 代理人: 王奎宇;朱永海

1.一種用于呼吸音數(shù)據(jù)識別的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待識別呼吸音數(shù)據(jù)；

基于所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)，確定與所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)，其中，所述特征數(shù)據(jù)是對所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)做頻域變換后獲得的；

將所述特征數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的呼吸音數(shù)據(jù)識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)中是否包含有雜音數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待識別呼吸音數(shù)據(jù)包括：

采集原始呼吸音數(shù)據(jù)；

對所述原始呼吸音數(shù)據(jù)預(yù)處理，以獲取所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述原始呼吸音數(shù)據(jù)預(yù)處理，以獲取所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)包括：

對所述原始呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣處理，以獲得降采樣后的呼吸音數(shù)據(jù)；

將降采樣后的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行分級分解處理，獲得分解后的各級數(shù)據(jù)信號；

對分解后的各級數(shù)據(jù)信號進(jìn)行門限濾波，并將門限濾波后的各級數(shù)據(jù)信號進(jìn)行合并，以獲取所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在對降采樣后的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行分級分解處理前，所述方法還包括：

對降采樣后的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行小波基線矯正；

對矯正后的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)對齊操作。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述基于所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)，確定與所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)包括：

將所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行短時傅里葉變換，獲得所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)對應(yīng)的頻譜圖；

對所述頻譜圖做加窗操作，以確定與所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述呼吸音數(shù)據(jù)識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括：

4個卷積層；

2個全連層；

1個softmax分類層。

7.一種用于呼吸音數(shù)據(jù)識別的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

智能聽診器設(shè)備，用于采集原始呼吸音數(shù)據(jù)，并將所述原始呼吸音數(shù)據(jù)發(fā)送至用戶終端設(shè)備；

用戶終端設(shè)備，用于接收所述智能聽診器設(shè)備發(fā)送的原始呼吸音數(shù)據(jù)并將所述原始呼吸音數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器；

服務(wù)器，用于基于所述原始呼吸音數(shù)據(jù)，確定所述原始呼吸音數(shù)據(jù)是否包含雜音數(shù)據(jù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述服務(wù)器包括：

第一裝置，用于基于所述原始呼吸音數(shù)據(jù)，獲取待識別呼吸音數(shù)據(jù)；

第二裝置，用于基于所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)，確定與所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)；

第三裝置，用于將所述特征數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的呼吸音數(shù)據(jù)識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)中是否包含有雜音數(shù)據(jù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第一裝置包括：

第一單元，用于對所述原始呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣處理，獲得降采樣后的呼吸音數(shù)據(jù)；

第二單元，用于將降采樣后的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行分級分解處理，獲得分解后的各級數(shù)據(jù)信號；

第三單元，用于對分解后的各級數(shù)據(jù)信號進(jìn)行門限濾波，并將門限濾波后的各級數(shù)據(jù)信號進(jìn)行合并，以獲得所述待識別呼吸音數(shù)據(jù)。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，在所述第二單元之前，所述第一裝置還包括：

第四單元，用于對降采樣后的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行小波基線矯正；

第五單元，用于對矯正后的呼吸音數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)對齊操作。