[发明专利]便携式口腔运动状态检测仪

说明书

技术领域

本发明涉及一种头戴式口腔运动检测仪，其特点在于轻巧便携，可以在嘈杂的环境中提供清晰的音频接收，并在服务器端通过HTK工具包完成骨导音识别。

背景技术

现有的移动健康监测并不包括口腔运动状态的监测，鉴于口腔运动状态的隐蔽性，一般常见的麦克风为空气传导式，利用空气为传导介质，将说话者的声音传至麦克风，因此不仅收录说话者的声音，来自周围环境的背景声音同时也皆会清楚地被收录。常用方式在传感器节点端计算MFCC参数值会增加节点端的负载，电池无法支持长时间录制。

发明内容

针对上述现有技术，本发明提供一种轻质量便携式口腔运动状态检测仪，可以在相对嘈杂的环境下实现清晰的音频接收，同时可以降低节点端的计算复杂度，实现预期的负载均衡，使电源供电量提供的录制时间达到16小时要求。此装置体积小至80mm×80mm×15mm，重量在50g，可以轻便携带，并且操作简易。

为了解决上述技术问题，本发明便携式口腔运动状态检测仪予以实现的技术方案是：首次采用骨导麦克风代替以空气为传导介质的麦克风，运用骨肤接触的传导方式接收由声带产生在骨头的振动声音信号，并通过音频处理芯片进行信号放大。提出了分布计算MFCC参数的方法，传感器节点端通过中央处理器计算中兼职Filterbank参数，并通过蓝牙模块配合手机端进行传输，进而在服务器端计算完整MFCC参数，实现了降低传感器节点的计算复杂度，满足了计算实时性和信息安全要求，降低了数据规模。在此基础上通过HTK工具包完成骨导音识别，并将处理识别结果可视化到手机端，用于用户查看。

进一步将，在本发明中，

所述传感器节点端所用骨导麦克风，轻薄小巧，具有防水功能，还可以佩戴到眼镜、帽子或头盔上。由于体积小，输出信号需配合所述音频处理芯片，实现信号放大，将声音完美呈现出来。

所述传感器节点端所用中央处理器，是基于ARM的微处理器，该处理器是准们针对存储器和处理器尺寸对产品成本影响极大的各种应用而开发设计的，具有较少的引脚数和较低的功耗，并提供显著的计算表现和先进的终端系统响应。

所述传感器节点采用蓝牙模块实现数据传输，此蓝牙模块遵循V2.1+EDR蓝牙规范，能够减少功耗并延长移动设备的电池使用时间，而且改善了传输错误率。该模块主要用于短距离的数据无线传输领域，可以方便地同蓝牙设备相连，避免繁琐的线缆连接。

所述手机端，开发Android手机应用软件，使用Eclipse IDE，利用Android手机模拟器进行开发，实现对传感器节点端和服务器端的连接，并进行骨导音识别的可视化呈现。

所述服务器端，建立起骨导音识别系统。

所述骨导音识别系统，科学地通过对比实验确定了骨导麦克风数据采集的最佳贴附位置，选择耳前位置最为最终位置，此位置针对各种骨导音，可以进行清晰的区别，并且保证了音频信息的能量。通过对大量样本的采集建立起骨导音数据库。

所述骨导音识别系统，在骨导音数据库建立的基础上由基于对HTK源码的二次开发而构建，通过隐形马尔可夫模型确定系统参数，从而提高识别率至90％以上。

所述骨导音识别系统，包括服务器端与手机端的WIFI通信。应用程序使用自拟的应用层协议并通过TCP/IP传输控制协议传输数据至服务器，并向服务器请求处理结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

由于本发明的音频采集首次使用骨导麦克风，可以在更复杂的环境下准确、清晰地采集音频信号。采用分部计算MFCC参数的方法，实现了降低传感器节点的计算复杂度，满足了计算实时性和信息安全要求，降低了数据规模和负载，减小设备体积，实现便携式可穿戴的设计。采用基于HTK工具建立起的骨导音识别系统，通过隐形马尔可夫模型确定系统参数，使识别率达到90％以上。

附图说明

图1是本发明系统通信机制与数据处理流程图

图2是传感器节点端所用中央处理器引脚图

图3是加速度计检测方向正视图

图4是骨导麦克风佩戴位置分布图

图5是各位置骨导音能量强度归一化结果图

1——传感器节点端

2——手机端

3——服务器端

4——骨导麦克风 5——音频采集处理芯片 6——加速度计芯片

7——中央处理器 8——蓝牙芯片 9——电源管理芯片

具体实施方式

下面参照附图对本发明做进一步详细地描述。

一种便携式口腔运动状态检测仪，包括：