[发明专利]一种基于声纹智能识别的辅助诊疗方法及系统

权利要求书

1.一种基于声纹智能识别的辅助诊疗方法，其特征在于，所述方法包括：

基于医疗信息数据库获得第一类别用户的第一发声数据集，其中，所述第一类别用户为患有声带息肉的用户；

通过对所述第一发声数据集进行声纹特征提取，生成声纹特征信息库；

将所述声纹特征信息库输入至云端进行模型处理，构建声纹识别模型；

获得第一用户的第一实时发声数据；

将所述第一实时发声数据输入预过滤模块中进行数据过滤，获得第二实时发声数据；

将所述第二实时发声数据输入所述声纹识别模型中进行声纹特征段匹配，获得第一匹配结果；

根据所述第一匹配结果，生成第一辅助诊疗数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

构建所述预过滤模块，其中，所述预过滤模块包括第一过滤模块和第二过滤模块，所述第一过滤模块为环境过滤模块，所述第二过滤模块为情绪过滤模块；

所述第一过滤模块对输入的所述第一实时发声数据进行一次过滤，获得一次过滤数据；

所述第二过滤模块对所述一次过滤数据进行二次过滤，获得二次过滤数据；

将所述二次过滤数据作为所述第二实时发声数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一过滤模块对输入的所述第一实时发声数据进行一次过滤，获得一次过滤数据，所述方法包括：

所述第一过滤模块包括一环境采集装置，根据所述环境采集装置对所述第一用户的发声环境进行数据采集，获得实时环境数据；

通过对所述实时环境数据进行影响性分析，确定第一影响系数；

判断所述第一影响系数是否处于预设影响系数中；

若所述第一影响系数不处于所述预设影响系数中，将所述预设影响系数作为过滤基础对所述第一实时发声数据进行一次过滤，获得所述一次过滤数据。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第二过滤模块包括一稳定检测单元，根据所述稳定检测单元对所述第一用户的发声稳定性进行检测，获得第一稳定系数；

判断所述第一稳定系数是否处于预设稳定系数中；

若所述第一稳定系数不处于所述预设稳定系数中，将所述预设稳定系数作为过滤基础对所述一次过滤数据进行二次过滤，获得所述第二过滤数据。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过对所述第一发声数据集中的用户进行病情阶段分析和采集时间分析，确定第一划分规则；

按照所述第一划分规则对所述第一发声数据集进行阶段划分，获得多个划分段；

获得所述第一匹配结果在所述多个划分段的多个匹配信息；

通过对所述多个匹配信息在每一个划分段的匹配进行占比分析，确定划分段占比数据；

根据所述划分段占比数据，生成所述第一辅助诊疗数据。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述划分段占比数据，生成所述第一辅助诊疗数据，所述方法还包括：

通过对所述划分段占比数据进行分析，确定第一占比数据和第二占比数据，其中，所述第一占比数据与所述第二占比数据在所有划分段占比数据中处于前两个序列，且所述第一占比数据大于所述第二占比数据；

根据所述第一占比数据和所述第二占比数据的差值量，生成第一标记字段位置信息；

根据所述第一标记字段位置信息标记病情阶段位置，其中，所述病情阶段为所述第一占比数据对应的划分阶段；

根据所述标记病情阶段位置，生成所述第一辅助诊疗数据。