[發明專利]基于語音的疾病預警方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111229792.6
• 申請日: 2021-10-22
• 公開（公告）號: CN113935330A
• 公開（公告）日: 2022-01-14
• 發明（設計）人: 高良心;葉苓;黃凌云;劉玉宇;肖京
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/211;G06K9/62;G08B31/00;G10L25/51;G16H50/30
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

本發明涉及人工智能以及數字醫療領域，公開了一種基于語音的疾病預警方法、裝置、設備及存儲介質。本方法包括：對收集的目標語音數據進行切片處理，得到語音片段；對語音片段進行編碼轉換，得到語音片段的語義特征編碼信息；將語義特征編碼信息輸入預置意圖識別模型進行特征提取，得到語義特征編碼信息對應的目標語義特征和上下文語義特征；將目標語義特征和上下文語義特征輸入意圖識別模型的特征融合層進行特征融合，得到待分類特征，并將待分類特征輸入分類器進行意圖預測，根據預測結果對用戶進行阿爾茲海默癥預警。本發明可以根據預測結果篩查早期的阿爾茲海默癥潛在患者，進行阿爾茲海默癥的預警。

技術領域

本發明涉及人工智能以及數字醫療技術領域，尤其涉及一種基于語音的疾病預警方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

阿爾茲海默癥(AD)是一種常見于老年人的神經退行性疾病，其主要病理變化時大腦皮質彌散性萎縮，神經原纖維纏結和神經細胞間大量老年斑形成等，以進行性認知障礙和記憶功能減退為主要臨床癥狀。阿爾茲海默癥的確切發病機制尚不明確，通常認為是老化、遺傳和環境多種因素的共同結果，目前有多種學說，其中影響較廣的是β類淀粉樣蛋白級聯假說。

阿爾茲海默癥的病程是一個不可逆的過程，迄今為止沒有有效的治療藥物和手段，因此與癌癥一樣，阿爾茲海默癥的治療關鍵是早期診斷，并在疾病早期對阿爾茲海默癥進行干預和延緩。迄今為止尚未有一種足夠準確的方法可以預測癡呆并早期診斷，現階段的主要診斷方法是聯合診斷。目前用于輔助AD診斷的生物標志物主要分兩大類：體液標志物和影像標志物，需要在醫院由專業醫生指導完成評測，時間周期較長。因此，如何根據采集的用戶語音數據進行預處理，得到的語義和語速等重要指標信息，對阿爾茲海默癥的患病風險預警和進行早期篩查及預防是本領域技術人員需要解決的技術問題。

發明內容

本發明的主要目的在于基于深度學習對用戶語音和語義進行分析來預測患有阿爾茲海默癥的風險等級方法，提高預測效率。

本發明第一方面提供了一種基于語音的疾病預警方法，包括：收集用戶的原始語音數據，并對所述原始語音數據進行采樣，得到目標語音數據；對所述目標語音數據進行切片處理，得到預設數量個語音片段；將所述預設數量個語音片段輸入預置深度學習語言模型進行編碼轉換，得到所述語音片段的語義特征編碼信息；將所述語義特征編碼信息輸入預置的意圖識別模型中，經所述意圖識別模型中的第一Transformer網絡提取所述語義特征編碼信息中的目標特征，得到所述語義特征編碼信息對應的目標語義特征；基于所述目標語義特征，利用所述意圖識別模型中的第二Transformer網絡提取上下文特征，得到對應的上下文語義特征；將所述目標語義特征和所述上下文語義特征輸入所述第二Transformer網絡的特征融合層進行特征融合，得到待分類特征，并將所述待分類特征輸入預設分類器進行意圖預測，得到預測結果。

可選地，在本發明第一方面的第一種實現方式中，所述對所述目標語音數據進行切片處理，得到預設數量個語音片段包括：生成所述目標語音數據的波形圖；根據所述波形圖中的語音波形，確定所述目標語音數據中的停頓；根據所述目標語音數據中的停頓，對所述目標語音數據分割，得到預設數量個語音片段。

可選地，在本發明第一方面的第二種實現方式中，所述根據所述目標語音數據中的停頓，對所述目標語音數據分割，得到預設數量個語音片段包括：基于語音識別技術對所述目標語音數據進行識別，以生成所述目標語音數據對應的模糊文本；調用預置分詞算法對所述目標語音數據對應的模糊文本進行分詞；根據所述目標語音數據中的停頓和分詞結果，對所述目標語音數據進行分割，得到預設數量個語音片段。