[发明专利]一种自动识别生理声音的方法及系统

说明书

本发明提供了一种自动识别生理声音的方法及系统，包括以下四个方面：采集生理声音，提取生理音频，并对所述生理音频进行逆转化操作，确定音频信号；根据频谱系数，将所述音频信号向量化，获取频率特征向量，并进行平均计算处理，确定频谱特征点；根据所述频谱特征点，将生理音频通过分类器进行分类，获取分类音频；将所述分类音频进行对比处理，获取风险评估结果。

技术领域

本发明涉及生理声音识别技术领域，特别涉及一种自动识别生理声音的方法及系统。

背景技术

目前，生理声音的研究大多数从任何动物出发，在人和动物引起的听觉过程中，发现生理声音的机理和特性；研究人和动物声音的声音信号的特征、声音加工识别、发声机制和声音接收，而生理声音对于生物组织的效应有着巨大影响，包括对超声诊断的理论和应用也有着不可忽视的作用，并且生理声音的传播比光电等信息通道等的传播方式更加便利和快捷，随着生理声音的发展和研究越来越深入，其应用面也越来越广泛。但是，现有的声音采集还是不太严谨，在音域分类的时候存在风险，场景的安全性不足。

发明内容

本发明提供一种自动识别生理声音的方法及系统，用以解决生理声音面对生物有重大影响和风险时进行识别和预警的情况。

本发明提供了一种自动识别生理声音的方法，包括：

步骤S01：采集生理声音，提取生理音频，并对所述生理音频进行逆转化操作，确定音频信号；

步骤S02：根据频谱系数，将所述音频信号向量化，获取频率特征向量，并进行平均计算处理，确定频谱特征点；

步骤S03：根据所述频谱特征点，将生理音频通过分类器进行分类，获取分类音频；

步骤S04：将所述分类音频进行对比处理，获取风险评估结果。

作为本技术方案的一种实施例，在于所述步骤S01包括：

获取预设范围内的生理音频，并记录所述生理音频的获取时间；

根据所述获取时间，确定生理音频的时间戳，获取音频逆转化时间，并根据所述时间戳，对生理音频进行逆转化，确定音频信号；其中，

所述逆转化操作包括：滤除高频音频、提取音频振动数据。

作为本技术方案的一种实施例，在于所述步骤S02包括：

对所述音频信号进行频谱图检测，获取频谱系数；其中，

所述频谱图检测包括：线性振幅谱检测、对数振幅谱检测、自功率谱检测；

对所述频谱系数进行特征提取，获取频率特征向量，将所述频率特征向量带入均值处理函数进行平均计算，确定频谱特征点；其中，

所述特征提取包括：时域特征值提取、频域特征值提取。

作为本技术方案的一种实施例，在于所述步骤S03包括：

对频谱特征点进行提取处理，获取频谱特征信息；其中，

所述频谱特征信息包括：频谱幅值特征、频谱功率特征、频谱细化特征；

根据所述频谱特征信息，对生理音频进行分类处理，获取音频分类信息；其中，

所述音频分类信息包括：音频一级类别、音频二级类别、音频大小。

作为本技术方案的一种实施例，在于所述步骤S04包括：

将分类音频信息与生理音频信息进行对比，获取音频对比度；

根据音频对比度，对生理音频信息进行风险评估，获取评估结果；其中，

当所述音频对比度在预设阈值内时，则评估结果为安全，获取安全信息；