[發(fā)明專利]言語功能障礙檢測方法、裝置、設備、存儲介質及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011582090.1 | 申請日: | 2020-12-28 |
| 公開(公告)號: | CN112617755A | 公開(公告)日: | 2021-04-09 |
| 發(fā)明(設計)人: | 馬永;馬賽;楊建東;王成興 | 申請(專利權)人: | 深圳市艾利特醫(yī)療科技有限公司 |
| 主分類號: | A61B5/00 | 分類號: | A61B5/00 |
| 代理公司: | 深圳市蘭鋒盛世知識產(chǎn)權代理有限公司 44504 | 代理人: | 羅炳鋒 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市光明區(qū)馬田街道馬山頭社區(qū)*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 言語 功能障礙 檢測 方法 裝置 設備 存儲 介質 系統(tǒng) | ||
1.一種言語功能障礙檢測方法,其特征在于,包括:
獲取用戶在言語功能障礙檢測語句下的應答音頻信號以及口型變換視頻;
根據(jù)預設的音頻特征提取模型對所述應答音頻信號進行處理生成應答音頻特征信息;
根據(jù)預設的視頻特征提取模型對所述口型變換視頻進行處理生成口型變換特征信息;
根據(jù)預設的言語功能障礙音頻檢測模型對所述應答音頻特征信息進行處理,生成言語功能障礙音頻檢測結果;所述言語功能障礙音頻檢測模型是預先基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型算法訓練生成的;
根據(jù)預設的言語功能障礙圖像檢測模型對所述口型變換特征信息進行處理,生成言語功能障礙視頻檢測結果;所述言語功能障礙圖像檢測模型是預先基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型算法訓練生成的;
根據(jù)所述言語功能障礙音頻檢測結果以及所述言語功能障礙視頻檢測結果確定言語功能障礙檢測結果。
2.根據(jù)權利要求1所述的言語功能障礙檢測方法,其特征在于,所述根據(jù)預設的音頻特征提取模型對所述應答音頻信號進行處理生成應答音頻特征信息的步驟,具體包括:
根據(jù)小波變換對所述應答音頻信號進行降噪處理,生成降噪處理后的應答音頻信號;
確定所述應答音頻信號的言語功能障礙音頻檢測關鍵信息;所述言語功能障礙音頻檢測關鍵信息至少包括音頻持續(xù)時長、頻率變化信息以及幅度變化信息;
按照預設的采樣規(guī)則對所述應答音頻信號進行采樣,確定多個采樣點的序列;
根據(jù)所述言語功能障礙音頻檢測關鍵信息以及所述多個采樣點的序列確定應答音頻特征信息。
3.根據(jù)權利要求1所述的言語功能障礙檢測方法,其特征在于,所述根據(jù)預設的視頻特征提取模型對所述口型變換視頻進行處理生成口型變換特征信息的步驟,具體包括:
根據(jù)預設的分幀規(guī)則對所述口型變換視頻進行分幀處理生成多張口型變換圖像;
根據(jù)時間序列并按照預設的排序規(guī)則將所述多張口型變換圖像排序生成口型變換排序圖像,所述口型變換排序圖像即為口型變換特征信息。
4.根據(jù)權利要求1所述的言語功能障礙檢測方法,其特征在于,在所述根據(jù)所述言語功能障礙音頻檢測結果以及所述言語功能障礙視頻檢測結果確定言語功能障礙檢測結果的步驟之前,還包括:
獲取用戶在言語功能障礙檢測語句下的聲帶振動信號;
根據(jù)預設的聲帶振動特征提取模型對所述聲帶振動信號進行處理生成聲帶振動特征信息;
根據(jù)預設的言語功能障礙振動檢測模型對所述聲帶振動特征信息進行處理,生成言語功能障礙振動檢測結果;所述言語功能障礙振動檢測模型是預先基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型算法訓練生成的;
所述根據(jù)所述言語功能障礙音頻檢測結果以及所述言語功能障礙視頻檢測結果確定言語功能障礙檢測結果的步驟,具體為:
根據(jù)所述言語功能障礙音頻檢測結果、所述言語功能障礙視頻檢測結果以及所述言語功能障礙振動檢測結果確定言語功能障礙檢測結果。
5.根據(jù)權利要求1所述的言語功能障礙檢測方法,其特征在于,在所述根據(jù)所述言語功能障礙音頻檢測結果以及所述言語功能障礙視頻檢測結果確定言語功能障礙檢測結果的步驟之前,還包括:
獲取用戶在言語功能障礙檢測語句下的應答文本信息;
根據(jù)預設的語義分析模型對所述應答文本信息進行語義分析,生成應答文本語義分析結果;所述語義分析模型是預先基于自然語言處理算法訓練生成的;
所述根據(jù)所述言語功能障礙音頻檢測結果以及所述言語功能障礙視頻檢測結果確定言語功能障礙檢測結果的步驟,具體為:
根據(jù)所述言語功能障礙音頻檢測結果、所述言語功能障礙視頻檢測結果以及所述應答文本語義分析結果確定言語功能障礙檢測結果。
6.根據(jù)權利要求1所述的言語功能障礙檢測方法,其特征在于,在預先基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型算法訓練生成所述言語功能障礙音頻檢測模型的過程中,還包括:
確定應答音頻特征樣本信息;
對所述應答音頻特征樣本信息按照預設的變換規(guī)則進行頻率變換;
輸出變換后的應答音頻特征樣本信息并確定言語功能障礙音頻檢測響應結果。
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