技术摘要：
本发明提出了一种基于声音认知模型的智能辅助诊断系统。包括：文本特征提取模块，用于从本地数据库中提取人体生理现象声音数据以及对应的疾病信息，提取该人体生理现象声音数据的文本特征，并形成分词矩阵；声音认知模型建立模块，用于建立空间向量模型，利用该空间向  全部
背景技术：
人如其声，声音不仅可以帮助辨别身份，还可以协助检查身体健康状态，提前洞悉 身体所患的疾病，声音的变化已经成为其他器官的疾病报警信号。例如，说话时常出现声音 沙哑的现象，并且这种现象正在不断严重化，同时还会伴随着间歇性呼吸困难。这一系列的 问题说明我们的咽喉部位出现了问题，吸烟严重者可能是喉癌的前兆。 数年来，人们对异常声音事件检测进行了一定的研究，国内外研究人员也在异常 声音识别研究领域做了许多尝试，例如，为了同时识别短暂音频和较长音频事件，有人提出 了一种用于监控应用的音频事件检测的新方法，有人通过分析音频流来识别车辆在道路行 驶过程中的危险情况，比如轮胎打滑或者车祸，从而达到检测道路交通事故的目的，他们的 音频事件检测方法主要分为两个部分：首先提取一组能够表征异常声音事件的判别性特征 向量，然后利用这些特征表示采用词袋方法来检测短暂异常声音事件和较长异常声音事 件。目前来看，这些都是基于声音音频或者音频流来进行监测或者筛查，智能认知的效果有 限。所以亟需一种基于声音认知模型的智能辅助诊断系统能够精确对声音进行识别，实现 对疾病的辅助诊断功能。 上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技 术。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提出了一种基于声音认知模型的智能辅助诊断系统，旨在解决 现有技术无法利用空间向量模型结合分词向量来对声音进行精确认知的技术问题。 本发明的技术方案是这样实现的： 一方面，本发明提供了一种基于声音认知模型的智能辅助诊断系统，所述基于声 音认知模型的智能辅助诊断系统包括： 文本特征提取模块，用于从本地数据库中提取人体生理现象声音数据以及对应的 疾病信息，提取该人体生理现象声音数据的文本特征，并形成分词矩阵； 声音认知模型建立模块，用于建立空间向量模型，利用该空间向量模型与分词矩 阵生成声音特征信息以及对应的疾病特征信息，根据该声音特征信息以及对应的疾病特征 信息生成声音认知模型； 辅助诊断模块，用于获取待诊断声音特征，通过声音认知模型对该待诊断声音特 征进行诊断，并将对应诊断结果存储至本地数据库中。 在以上技术方案的基础上，优选的，文本特征提取模块包括自然语言预处理模块， 用于对人体生理现象声音数据以及对应的疾病信息进行自然语言预处理，并从处理后的数 4 CN 111599463 A 说　明　书 2/7 页 据中提取出人体生理现象声音数据的文本特征以及疾病信息的文本特征，所述人体生理现 象声音数据包括：呼吸声音、说话声音、咳嗽声音、哭闹声音、打鼾声音、耳鸣声音、呻吟声 音、打嗝声音以及放屁声音；生理现象声音数据的文本特征包括：咳声紧闷、咳声清脆、咳声 如狗叫、咳声有力而重浊、咳声无力、咳声低微、咳声嘶哑、咳声阵作以及咳声连续；疾病信 息的文本特征包括：白喉病、肺热病以及外感风热。 在以上技术方案的基础上，优选的，文本特征提取模块还包括分词模块，用于通过 加权算法在词频以及类别上对人体生理现象声音数据的文本特征以及疾病信息的文本特 征进行权重标注，获取标注后的数据，将标注后的数据进行融合，形成人体生理现象声音数 据的文本特征分词以及疾病信息的文本特征分词。 在以上技术方案的基础上，优选的，声音认知模型建立模块包括相似度计算模块， 用于建立相似度算法以及空间向量模型，通过相似度算法计算人体生理现象声音数据的文 本特征分词以及疾病信息的文本特征分词之间的相似度大小，根据该空间向量模型以及相 似度大小生成声音认知模型。 在以上技术方案的基础上，优选的，相似度计算模块包括相似度算法单元，所述相 似度算法为： 其中，Wik表示相似度，ik表示反向运动，Ci,i＝1,2,...m表示所有的类别，并具有 C1和c，n1表示Ci中的文本数，nik表示类别Ci中包含K个特征项的文本分词数，Nc表位类别总 数，nck表示含有第K个特征项的类别数，tf表示特征项在文本中出现次数的权重，N是文本集 中的文本数。 在以上技术方案的基础上，优选的，辅助诊断模块包括报告生成模块，用于获取待 诊断声音特征，从中提取待诊断声音文本特征信息，通过声音认知模型对该待诊断声音文 本特征信息进行诊断，获取待诊断声音文本特征信息对应的疾病文本特征分词，并生成诊 断报告单。 更进一步优选的，所述基于认知云系统的血压监护设备包括： 文本特征提取单元，用于从本地数据库中提取人体生理现象声音数据以及对应的 疾病信息，提取该人体生理现象声音数据的文本特征，并形成分词矩阵； 声音认知模型建立单元，用于建立空间向量模型，利用该空间向量模型与分词矩 阵生成声音特征信息以及对应的疾病特征信息，根据该声音特征信息以及对应的疾病特征 信息生成声音认知模型； 辅助诊断单元，用于获取待诊断声音特征，通过声音认知模型对该待诊断声音特 征进行诊断，并将对应诊断结果存储至本地数据库中。 本发明的一种基于声音认知模型的智能辅助诊断系统相对于现有技术具有以下 有益效果： (1)通过利用分词加权算法，以此形成声音的特征文本分词或者短句与疾病概念 和疾病征兆描述文本分词或者短语矩阵，构建适合于两种不同概念声音以及与之对应疾病 的特征文本分词或者短句的提取单元，以提高分类的准确性； (2)通过利用空间向量模型，结合分词向量的方法来建立声音与疾病关系语义相 5 CN 111599463 A 说　明　书 3/7 页 似度认知模型即声音认知模型，能够精确对待诊断声音的文本特征描述进行诊断，及时给 出相对应建议，提高用户体验。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。 图1是本发明基于声音认知模型的智能辅助诊断系统第一实施例的结构框图； 图2为本发明基于声音认知模型的智能辅助诊断系统的第二实施例结构框图； 图3为本发明基于声音认知模型的智能辅助诊断系统的第三实施例结构框图； 图4为本发明基于声音认知模型的智能辅助诊断系统的第四实施例结构框图； 图5为本发明基于声音认知模型的智能辅助诊断系统结构框图。