一种应用于电子听诊器的语音信号处理的方法及系统与流程

1.本发明涉及语音信号处理领域，尤其涉及一种应用于电子听诊器的语音信号处理的方法及系统。


背景技术：

2.当下，科学技术的迅速发展，催化了各种产业的智能化升级，其中包括医疗器械产业中的细分产品：电子听诊器语音处理模块。从底层技术角度来看，想要得到一段干净的语音信号，必须要对源头数据进行降噪去噪处理。但是在电子听诊器中，传统的语音信号处理一般采用的是简单硬件滤波，输出的语音信号带有杂音，滤波效果并不是很好。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明针对目前传统的电子听诊器中的语音处理效果不佳的问题，提供了一种应用于电子听诊器的语音信号处理的方法及系统，对采集到的电子听诊语音信号进行硬滤波以及软降噪处理，滤除无用的噪声，实现输出干净的电子听诊语音信号的目的，提高了诊断效率。
4.本发明提出了一种应用于电子听诊器的语音信号处理的方法，包括：
5.对输入电源进行电源滤波处理；
6.基于麦克风采集初级电子听诊语音信号；
7.基于信号滤波模块对所述初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理后，生成硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号；
8.基于微控制单元中的模数转换器对所述硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号进行采样并进行数字格式转换处理，生成数字语音信号；
9.基于降噪算法对所述数字语音信号进行软降噪处理，输出软降噪处理后的数字语音信号。
10.所述对输入电源进行电源滤波处理包括：
11.基于旁路电容滤除所述输入电源中的低频噪声；
12.基于去耦电容滤除所述输入电源中的高频噪声；
13.基于肖特基二极管吸收所述输入电源的浪涌。
14.所述基于信号滤波模块对所述初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理后，生成硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号包括：
15.基于带通滤波器对所述初级电子听诊语音信号进行带通滤波处理，允许频段为20-1000hz的信号通过，衰减1000hz以上的高频噪声和20hz以下的低频噪声，生成次级电子听诊语音信号；
16.判断所述微控制单元的工作模式。
17.所述硬滤波处理后的初级语音信号包括：
18.若判断所述微控制单元处于肠音模式，则基于放大器对所述次级电子听诊语音信
号进行放大处理，生成三级电子听诊肠音信号；
19.所述硬滤波处理后的初级语音信号还包括：
20.若判断所述微控制单元处于心音模式，则基于低通滤波器对所述次级电子听诊语音信号进行低通滤波处理，允许400hz以下的信号通过，衰减400hz以上的噪声，生成低通滤波处理后的次级电子听诊语音信号；
21.基于放大器对所述低通滤波处理后的次级电子听诊语音信号进行放大处理，生成三级电子听诊心音信号；
22.所述基于微控制单元中的模数转换器对所述硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号进行采样并进行数字格式转换处理，生成数字语音信号包括：
23.基于模数转换器的第一通道对所述三级电子听诊肠音信号进行采样并进行数字格式转换处理，生成数字肠音信号；
24.基于模数转换器的第二通道对所述三级电子听诊心音信号进行采样并进行数字格式转换处理，生成数字心音信号。
25.所述基于降噪算法对所述数字语音信号进行软降噪处理，输出软降噪处理后的数字语音信号包括：
26.基于降噪算法在matlab上对所述数字语音信号进行评估以及运算处理，生成噪声频谱，所述降噪算法包括小波降噪算法和webrtc-ns算法；
27.对所述数字语音信号进行处理，获取所述数字语音信号的瞬态信噪比、当前帧的信噪比以及前一帧的信噪比；
28.基于所述数字语音信号的相位谱对所述数字语音信号进行傅里叶逆变换处理，输出软降噪处理后的数字语音信号。
29.所述基于降噪算法对所述数字语音信号进行软降噪处理，输出软降噪处理后的数字语音信号还包括：
30.基于最优参数对所述小波降噪算法或webrtc-ns算法进行初始化处理，所述最优参数是指输出的数字语音信号中噪声最少的数字语音信号对应的降噪算法的计算参数。
31.所述基于最优参数对所述小波降噪算法或webrtc-ns算法进行初始化处理包括：
32.在微控制单元中加入命令控制协议；
33.基于微控制单元接收并解析自定义格式的计算参数数据，并存入缓存，所述自定义格式包括：帧头、长度、参数数据、纵向冗余校验；
34.基于所述自定义格式的计算参数数据修改所述降噪算法的计算参数。
35.本发明还提出了一种语音信号处理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述应用于电子听诊器的语音信号处理的方法。
36.本发明对输入电源进行电源滤波处理，通过对电容材质和容量的选择，减少参考电源抖动引起的噪声，提供相对稳定、干净的电源，从而保证语音信号处理能适合与其性能；基于信号滤波模块对采集到的初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理，滤除频段要求外的频率信号，对硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号进行采样并进行数字格式转换处理，使得数字语音信号能在matlab上基于降噪算法进行软降噪处理，进一步滤除噪声，同时可以修改降噪算法的计算参数，使其能适应不同的应用场景，有利于诊断效率的提高，具有
较大的应用价值。
附图说明
37.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，显而易见的，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它的附图。
38.图1是本发明实施例中的应用于电子听诊器的语音信号处理的方法流程图；
39.图2是本发明实施例中的对初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理的流程图；
40.图3是本发明实施例中的对数字语音信号进行软降噪处理的流程图；
41.图4是本发明实施例中的基于自定义格式的计算参数数据修改降噪算法的计算参数的流程图；
42.图5是本发明实施例中的语音信号处理系统框架图。
具体实施方式
43.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
44.在本发明中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
45.另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
46.本发明实施例所涉及的一种应用于电子听诊器的语音信号处理方法，包括：基于电源滤波模块对输入电源进行电源滤波处理；基于麦克风采集初级电子听诊语音信号；基于信号滤波模块对所述初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理后，生成硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号；基于微控制单元中的模数转换器对所述硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号进行采样并进行数字格式转换处理，生成数字语音信号；基于降噪算法对所述数字语音信号进行软降噪处理，输出软降噪处理后的数字语音信号。
47.在本实施例的一个可选实现方式中，如图1所示，图1示出了本发明实施例中的应用于电子听诊器的语音信号处理的方法流程图，包括以下步骤：
48.s101、基于电源滤波模块对输入电源进行电源滤波处理；
49.在本实施例的一个可选实现方式中，基于设置在供电口、微控制单元的电源输入口以及模数转换器的参考电源处的旁路电容和去耦电容分别滤除电源线路上存在的高频噪声和低频噪声。
50.在本实施例的一个可选实现方式中，所述旁路电容采用的是10uf的钽电容，所述去耦电容采样的事100nf的陶瓷电容。
51.在本实施例的一个可选实现方式中，基于设置在供电口到下一级电源输入口之间
的肖特基二极管吸收电源线路上的浪涌，所述下一级电源输入口包括微控制单元的电源输入口以及模数转换器的参考电源输入口。
52.在本实施例的一个可选实现方式中，基于设置地线将数字信号的地端与模拟信号的地端进行分离并单点接地。
53.这里基于电源滤波模块对输入电源进行电源滤波处理，可以使得设置旁路电容和去耦电容，通过对电容材质和容量的选择，减少参考电源抖动引起的噪声，保证电源在作为基准电源时，尽可能的减少纹波，提供相对稳定、干净的电源，从而保证语音信号处理能适合与其性能，其中，设置旁路电容以及去耦电容，可以去滤除电源线路上存在的噪声；设置肖特基二极管，可以防止反接对设备器件的冲击，起到保护电路的作用；设置地线，防止数字电路频繁的电平变化对模拟电源的影响。
54.s102、基于麦克风采集初级电子听诊语音信号；
55.这里基于设置在电子听诊器上的麦克风采集初级电子听诊语音信号。
56.在本实施例的一个可选实现方式中，这里由设置在微控制单元上的采集按键来触发麦克风的采集过程，用户可以通过触发采集按键开始及终止采集过程，其采集的时间可以设定为10s，也可以是8s至15s之间任一值。这里的采集时间不要过短，过短会造成语音信号数据的不齐全或者噪声干扰太多，这里的采集时间也不要多长，过长会导致后续硬滤波、软降噪处理等数据量过大，使得数据处理冗余。
57.s103、基于信号滤波模块对所述初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理后，生成硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号；
58.在本实施例的一个可选实现方式中，如图2所示，图2示出了本发明实施例中的对初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理的流程图，包括以下步骤：
59.s201、基于带通滤波器对所述初级电子听诊语音信号进行带通滤波处理；
60.这里基于带通滤波器对所述初级电子听诊语音信号进行带通滤波处理，滤除不需要的频段，生成次级电子听诊语音信号。
61.在本实施例的一个可选实现方式中，所述带通滤波器的通频带设置为20hz-1000hz，允许频段为20hz-1000hz的信号通过，衰减1000hz以上的高频噪声和40hz以下的低频噪声。
62.需要说明的是，本实施例中所述初级电子听诊语音信号中的有效信号包括肠音信号和心音信号，所述肠音信号的频段在20hz-1000hz，所述心音信号的频段在20hz-400hz。
63.s202、判断所述微控制单元的工作模式；
64.这里判断所述微控制单元的工作模式是否处于肠音模式或者处于心音模式。
65.在本实施例的一个可选实现方式中，用户可以通过触发设置在微控制单元上的工作模式选择按键来选择微控制单元的工作模式，根据实际场景需求选择肠音模式或心音模式。
66.s203、若判断所述微控制单元处于肠音模式，则基于放大器对所述次级电子听诊语音信号进行放大处理，生成三级电子听诊肠音信号；
67.这里在步骤s202中，若判断所述微控制单元处于肠音模式，则基于放大器对所述次级电子听诊语音信号进行放大处理，生成三级电子听诊肠音信号。
68.在本实施例的一个可选实现方式中，这里的放大器采用的是max9814前级运放芯
片。
69.s204、若判断所述微控制单元处于心音模式，则基于低通滤波器对所述次级电子听诊语音信号进行低通滤波处理，生成低通滤波处理后的次级电子听诊语音信号；
70.这里在步骤s202中，若判断所述微控制单元处于心音模式，则基于低通滤波器对所述次级电子听诊语音信号进行低通滤波处理，生成低通滤波处理后的次级电子听诊语音信号。
71.在本实施例的一个可选实现方式中，所述低通滤波器的通频段为400hz以下，结合上述步骤，即允许频段为20hz-400hz的信号通过，衰减400hz-1000hz的噪声。
72.s205、基于放大器对所述低通滤波处理后的次级电子听诊语音信号进行放大处理，生成三级电子听诊心音信号；
73.这里在步骤s204的基础上，基于放大器对所述低通滤波处理后的次级电子听诊语音信号进行放大处理，生成三级电子听诊心音信号。
74.在本实施例的一个可选实现方式中，这里的放大器采用的是max9814前级运放芯片。
75.s206、若判断所述微控制单元不处于肠音模式或者心音模式，则对所述初级电子听诊语音信号作忽略丢弃处理。
76.这里基于信号滤波模块对采集到的初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理，滤除频段要求外的信号，提高信号的抗干扰性和噪声比，提高分析精度，便于下述步骤对其采样转化处理。
77.s104、基于微控制单元中的模数转换器对所述硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号进行采样并进行数字格式转换处理，生成数字语音信号；
78.在本实施例的一个可选实现方式中，所述数字语音信号包括数字肠音信号和数字心音信号。
79.在本实施例的一个可选实现方式中，基于模数转换器的第一通道对所述三级电子听诊肠音信号进行采样并进行数字格式转换处理，生成数字肠音信号；
80.在本实施例的一个可选实现方式中，基于模数转换器的第二通道对所述三级电子听诊心音信号进行采样并进行数字格式转换处理，生成数字心音信号。
81.这里使用模数转换器adc的第一通道和第二通道分别将所述三级电子听诊肠音信号和三级电子听诊心音信号进行采样并进行数字格式转换处理，所述模数转换器adc的采样频率为1khz，采样精度为10位。根据香农定理，使用两倍以上的样本频率对样本进行采样，可以准确的还原样本。
82.这里通过对初级电子听诊语音信号进行采样并进行数字格式转换处理，使得数字语音信号能够在matlab上进行数字化软降噪处理。
83.s105、基于降噪算法对所述数字语音信号进行软降噪处理，输出软降噪处理后的数字语音信号。
84.在本实施例的一个可选实现方式中，如图3所示，图3示出了本发明实施例中的对数字语音信号进行软降噪处理的流程图，包括以下步骤：
85.s301、基于降噪算法在matlab上对所述数字语音信号进行评估以及运算处理，生成噪声频谱；
86.在本实施例的一个可选实现方式中，所述降噪算法包括小波降噪算法和webrtc-ns算法，集成了上述两种算法。
87.具体的，所述小波降噪算法去噪的基本原理包括将数字信号通过小波变换及小波分解后，数字信号中的有效信号的小波系数较大，噪声的小波系数较小，噪声的小波系数小于有效信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于此阀值的小波系数对应的信号被认为是有效信号，予以保留，而小于此阀值的小波系数对应的信号被认为是由噪声产生的，将其置为零，从而达到去噪的目的。
88.更多的，所述webrtc-ns算法则是通过对不同人群的采样，获取不同人群的肠音样本和心音样本，同时获取随机环境噪声，采用谱减法计算噪声，并且将噪声去除，达到降噪的目的。
89.这里根据不同场景选用合适的降噪算法，所述小波降噪算法在微控制单元中运行时，所占用的内存空间较小，但其滤波效果相比于webrtc-ns算法稍差，噪声更多一点，而所述webrtc-ns算法在微控制单元中运行时，所占用的内存空间较大，但其滤波效果较好，能有效去除更多噪声。
90.在本实施例的一个可选实现方式中，采用基于webrtc-ns算法中的分位数噪声法估计进行评估处理，对所述数字语音信号进行加窗分帧处理，并进行傅里叶变换处理，生成噪声频谱。
91.s302、对所述数字语音信号进行处理，获取所述数字语音信号的瞬态信噪比、当前帧的信噪比以及前一帧的信噪比；
92.在本实施例的一个可选实现方式中，基于matlab计算获取所述噪声频谱的后验snr(signal-to-noise ratio，信噪比)、前一帧的先验snr以及当前帧的snr。
93.具体的，所述后验snr指当前观测到的能量与噪声功率相关的输入功率相比的瞬态snr。
94.s303、基于所述数字语音信号的相位谱对所述数字语音信号进行傅里叶逆变换处理，输出软降噪处理后的数字语音信号。
95.在本实施例的一个可选实现方式中，利用所述数字语音信号的相位谱进行傅里叶逆变换处理，将所述数字语音信号中的有效语音信号还原到时域，得到降噪后的有效信号，再进行一次傅里叶反变换处理，输出软降噪处理后的数字语音信号。
96.在本实施例的一个可选实现方式中，基于webrtc-ns算法中的分位数噪声法估计进行处理，对所述数字语音信号的相位谱上某个频带上的语音帧的能量做一个统计，设定一个合理的分位值，当语音帧的能量低于此分位值可认为是噪声，当语音帧的能量高于分位值可认为是语音。
97.在本实施例的一个可选实现方式中，基于最优参数对所述小波降噪算法或webrtc-ns算法进行初始化处理。
98.在本实施例的一个可选实现方式中，所述最优参数基于matlab进行仿真处理得到。
99.具体的，输入采样得到的肠音样本和心音样本，基于webrtc-ns算法进行降噪处理，在运行的同时对所述算法的计算参数进行微调，同时观察仿真输出的波形，若观察到所述波形的曲线较为平滑，且降噪处理后的噪声较少，则可以认为该计算参数较为匹配，通过
比较筛选出噪声最少所对应的计算参数，此计算参数可被认为是最优参数。
100.需要说明的是，需要通过输入更多不同的采样样本对所述最优参数进行验证。
101.在本实施例的一个可选实现方式中，如图4所示，图4示出了本发明实施例中的基于自定义格式的计算参数数据修改降噪算法的计算参数的流程图，考虑到环境的差异，因此所述降噪算法的计算参数需要通过人为调整，使其发挥最佳的降噪性能，包括以下步骤：
102.s401、在微控制单元中加入命令控制协议；
103.这里在微控制单元中加入命令控制协议，使得在下述步骤中能够基于微控制单元修改降噪算法的计算参数。
104.s402、基于微控制单元接收并解析自定义格式的计算参数数据，并存入缓存；
105.在本实施例的一个可选实现方式中，所述微控制单元通过uart接口接收所述自定义格式的计算参数数据，并存入缓存。
106.在本实施例的一个可选实现方式中，所述自定义格式包括：帧头、长度、参数数据、纵向冗余校验。
107.s403、基于所述自定义格式的计算参数数据修改所述降噪算法的计算参数。
108.这里微控制单元基于所述自定义格式的计算参数数据修改所述降噪算法的计算参数。
109.综上，本发明对输入电源进行电源滤波处理，通过对电容材质和容量的选择，减少参考电源抖动引起的噪声，提供相对稳定、干净的电源，从而保证语音信号处理能适合与其性能；基于信号滤波模块对采集到的初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理，滤除频段要求外的频率信号，对硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号进行采样并进行数字格式转换处理，使得数字语音信号能在matlab上基于降噪算法进行软降噪处理，进一步滤除噪声，同时可以修改降噪算法的计算参数，使其能适应不同的应用场景，有利于诊断效率的提高，具有较大的应用价值。
110.下述为本发明装置实施例，可用于执行本发明方法的实施例。
111.本发明装置实施例所涉及的一种语音信号处理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序，所述存储器储存所述系统产生的数据。
112.在本实施例的一个可选实现方式中，如图5所示，图5示出了本发明实施例中的语音信号处理系统框架图，包括：
113.麦克风，用于采集初级电子听诊语音信号；
114.带通滤波器，用于对初级电子听诊语音信号进行带通滤波处理，生成次级电子听诊语音信号。
115.需要说明的是，所述带通滤波器的通频带设置为20hz-1000hz，允许频段为20hz-1000hz的信号通过，衰减1000hz以上的高频噪声和40hz以下的低频噪声。
116.低通滤波器，用于对次级电子听诊语音信号进行低通滤波处理，生成低通滤波处理后的次级电子听诊语音信号。
117.需要说明的是，所述低通滤波器的通频段为400hz以下，结合上述步骤，即允许频段为20hz-400hz的信号通过，衰减400hz-1000hz的噪声。
118.放大器，用于对次级电子听诊语音信号以及低通滤波处理后的次级电子听诊语音
信号进行放大处理，生成三级电子听诊语音信号。
119.需要说明的是，所述放大器采用的是max9814前级运放芯片。
120.电源，用于给放大器以及mcu微控制单元输送电源。
121.mcu，微控制单元，用于总控所述语音信号处理系统的运行。
122.在本实施例的一个可选实现方式中，设置在微控制单元上的线性稳压器，采用极低静态电流为1ua、3.3v电压输出、最大输出电流为160ma的mcp线性稳压器。
123.adc，模数转换器，用于对硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号进行采样并进行数字格式转换处理，生成数字语音信号。
124.uart，universal asynchronous receiver/transmitter，通用异步收发传输器，用于传输微控制单元的数据。
125.usb，用于传输微控制单元的数据。
126.ei，ethernet interface，以太网接口，用于传输微控制单元的数据。
127.按键，包括采样按键、工作模式选择按键、待机按键，所述采样按键用于触发麦克风的采集过程，所述工作模式选择按键用于选择微控制单元的工作模式，所述待机按键用于配置微控制单元进入待机模式。
128.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
129.综上，本发明装置实施例对输入电源进行电源滤波处理，通过对电容材质和容量的选择，减少参考电源抖动引起的噪声，提供相对稳定、干净的电源，从而保证语音信号处理能适合与其性能；基于信号滤波模块对采集到的初级电子听诊语音信号进行硬滤波处理，滤除频段要求外的频率信号，对硬滤波处理后的初级电子听诊语音信号进行采样并进行数字格式转换处理，使得数字语音信号能在matlab上基于降噪算法进行软降噪处理，进一步滤除噪声，同时可以修改降噪算法的计算参数，使其能适应不同的应用场景，有利于诊断效率的提高，具有较大的应用价值。
130.另外，以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。