【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分析咳嗽音的方法，具体涉及一种分析咳嗽音系统、方法及其应用，尤其涉及一种老年人院外基于咳嗽声初步诊断的方法。
技术介绍
1、呼吸道感染是生活中常见的疾病，其中下呼吸道感染要比上呼吸道感染更为严重。听诊、验血、胸部x光和ct检查、痰检、胸水培养是临床常规确诊方法。然而，在院外社区条件下，患者缺乏准确评估病情的依据，难以准确评估是否需要就医。同时，其检查手段受到临床上多种因素的限制。呼吸音包含生理音和病理性音，能够反映肺部组织、气管及胸壁等传播媒介的声学特性。通过对生理音进行定量分析，提取生理音的典型特征进行分类识别，从而提高疾病诊治的水平极具必要性。
2、目前，语音识别技术已广泛应用于我们日常生活中，其目的就是使机器能够直接理解人类的自然语言并根据我们的意图完成相应的动作。在语音识别技术发展的同时，咳嗽音作为一种特殊的语音信号也逐渐引起人们的关注。肺炎、支气管炎、毛细支气管炎和哮喘等常见呼吸道疾病，由于病变位置、理化基础和表面特性不一样，其咳嗽音会体现出不同特征。目前咳嗽音国内外开发尚在起步阶段，但随着人工智能的兴起，现阶段国外已在研究基于深度学习智能分类模型在下呼吸道感染评估中的作用，并努力将其转化成人工智能型工具，但目前国外咳嗽音仅作为临床住院医师规培练习使用多。
3、近来，大量新型结构的深度神经网络模型可被用于图像分类，其中注意力学习模型利用深度卷积神经网络(deep convolutional neural network，dcnn)不同尺度信息的内在自我注意能力，使用特征图来生成注意
技术实现思路
1、鉴于
技术介绍
存在的不足，本专利技术提供一种分析咳嗽音系统、方法及其应用，以解决呼吸道感染疾病远程初步诊断的问题。
2、本专利技术涉及一种分析咳嗽音系统，包括：
3、音频采集模块，所述音频采集模块用于采集咳嗽声；
4、音频数据库，所述音频数据库用于存储预存与后续储存的标志性音频；
5、数据处理模块，所述数据处理模块用于处理音频采集模块采集的咳嗽声，并将其按照频率分量段进行额外标记，其中a频率分量段为0～2000hz段(不含2000hz)、b频率分量段为2000～10000hz段(不含10000hz)、c频率分量段为10000～20000hz段；
6、卷积神经网络模块，所述卷积神经网络模块用于针对标记的频段结合音频数据库中存入的不同呼吸道疾病所对应的频率分量段进行比对；
7、其中所述音频采集模块与数据处理模块进行电性连接，以用于数据采集模块采集的咳嗽声传输至数据处理模块，所述数据处理模块与音频数据库通讯连接，用于将数据处理模块处理后的音频数据与音频数据库中的数据进行比对。
8、本专利技术还提供一种分析咳嗽音系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：
9、s1、咳嗽音收集：通过手机采集被检测对象发出的咳嗽音；
10、s2、咳嗽音数据库创建：数据采集后，经过预处理，形成标准化的有标注数据集，其中对以下频率分量段进行额外标记：a频率分量段为0～2000hz段(不含2000hz)、b频率分量段为2000～10000hz段(不含10000hz)、c频率分量段为10000～20000hz段；
11、s3、数据预处理及特征提取：通过时频变换，将咳嗽音转换为二维频谱信息，以二维频谱图像作为标准信号输入后续系统，进行病理分类和肺功能参数估计；
12、s4、训练分类模型：构建针对咳嗽音肺炎分类的深度学习神经网络；
13、s5、建模卷积神经网络，与标注样本数据对比，针对a频率分量段进行肺炎咳嗽声与支气管炎咳嗽声额外对比验证、针对b频率分量段与标注样本数据正常对比验证、针对c频率分量段进行肺炎咳嗽声额外对比验证。
14、进一步的，s2步骤中所述的预处理具体包括以下步骤：
15、a1、先将咳嗽音样本标准化为相同的均方根(rms)值；
16、a2、使用a1步骤中的均方根(rms)值，消除声强变化对每个咳嗽计算频谱特征时的影响；
17、a3、将咳嗽音截取为时间长度固定为1-2s的样本；
18、a4、使用小波变换(dwt)时频变换算法处理a3步骤中的样本，生成语谱图。
19、进一步的，所述标注样本数据与远程咳嗽初步诊断时采集的样本为相互独立的两个数据集。
20、进一步的，s5步骤中所述的标注样本数据来自医院内的采集。
21、进一步的，所述标注样本数据与远程咳嗽初步诊断时采集的样本为相互独立的两个数据集。
22、本专利技术还提供上述一种分析咳嗽音系统在诊断呼吸道感染的应用。
23、进一步的，所述应用用于老年人的远程咳嗽初步诊断。
24、本专利技术的主要有益效果：
25、1、本专利技术提供了一种院外判断咳嗽音和咳嗽诊断的自动识别方法；
26、2、本专利技术通过正学习和负学习策略与卷积神经网络可以构建半监督学习方法，实现基于咳嗽音的下呼吸道感染智能检测，为呼吸道传染病人群筛查奠定基础；
27、3、本专利技术有利于疫情后背景下的呼吸道疾病诊断的顺利开展，可以降低疫情传播风险，应对未来可能产生的呼吸道感染的传染性疾病。
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1.一种分析咳嗽音系统，其特征在于，包括：
2.一种分析咳嗽音系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种分析咳嗽音系统的使用方法，其特征在于，S2步骤中所述的预处理具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种分析咳嗽音系统的使用方法，其特征在于：所述标注样本数据与远程咳嗽初步诊断时采集的样本为相互独立的两个数据集。
5.如权利要求1所述一种分析咳嗽音系统在诊断呼吸道感染的应用。
6.根据权利要求5所述的一种分析咳嗽音系统在诊断呼吸道感染的应用，其特征在于：所述应用用于老年人的远程咳嗽初步诊断。
【技术特征摘要】
1.一种分析咳嗽音系统，其特征在于，包括：
2.一种分析咳嗽音系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种分析咳嗽音系统的使用方法，其特征在于，s2步骤中所述的预处理具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种分析咳嗽音系统的使...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹卓，潘炯伟，叶再挺，蔡晓平，尹章勇，徐存来，
申请(专利权)人：浙江百越生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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