一种老龄人安康服务智能穿戴设备及语音识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及智能穿戴设备技术领域，尤其设及一种老龄人安康服务智能穿戴设备 及语音识别方法。
【背景技术】
[0002] 目前全世界60岁W上老年人口总数已达6亿，有60多个国家的老年人口达到或 超过人口总数的10%，进入了人口老龄化社会行列，二十一世纪老龄化将成为全球性最严峻 的问题之一。中国现有老龄人口已超过1. 6亿，且每年W近800万的速度增加，有关专家预 巧。，到2050年，中国老龄人口将达到总人口的=分之一。老年人口的快速增加，特别是80 岁W上的高龄老人和失能老人年均100万的增长速度，对老年人的生活照料、康复护理、医 疗保健、安全监控、精神文化等需求日益凸显，养老问题日趋严峻。目前中国政府正在大力 推动居家养老及社会养老保障系统建设，但不管哪种养老方式，都需要相关老人安全健康 监护设备及平台系统的支撑。
[0003] 随着社会发展、竞争加剧，亚健康病已成为中年人的头号杀手，因此中年人也具有 强烈的安康监护服务需求。
[0004]随着物联网、MEMS(MicroelectroMechanicalSystems,微机电系统)、智能手机、 智能穿戴设备的技术发展，目前已经有很多基于智能穿戴设备的健康检测和/或生命安全 监控的专利技术和产品。比如，申请号为CN201410348992的一种智能体征监测腕式可穿戴 设备及血压测量方法，等。但现有的专利技术和产品都存在W下主要缺点；1、安全、健康检 测方法可靠性较差，误报、漏报率较高；2、测量功能需要用户通过很小的屏幕手动启动，智 能化程度低、人机交互性差、可操作性不强；3、没有考虑老人生活便利性需求；4、非系统性 闭环解决方案，健康治疗方案可评估性、可追溯性差；5、没有关注老人精神生活需求等。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是提供一种老龄人安康服务智能穿戴设备及语音识 别方法，其可智能学习用户的语音特征，提高语音辨识度。
[0006] 为解决本发明的技术问题，本发明公开一种智能穿戴设备，包括运动姿态模块、 手势识别模块、生理体征模块、环境检测模块、视频处理模块、无线通信模块、充电模块、中 央处理器、存储器、显示模块、移动通信模块、报警模块和无线收发模块，还包括语音识别模 块，用于学习并存储穿戴者的生理及异常声音、常用控制及应答语音至标准语音频谱特征 库，学习并存储穿戴者的常用发音至穿戴者语音频谱特征库；W及识别穿戴者的语音是否 符合所述标准语音频谱特征库或穿戴者语音频谱特征库。
[0007] 其中，所述语音识别模块识别穿戴者的语音不符合所述标准语音频谱特征库或穿 戴者语音频谱特征库时，结合穿戴者当前生活场景及近似语音频谱，推测出相似语音，待穿 戴者确认正确后，添加该推测出的相似语音至穿戴者语音频谱特征库。
[0008] 其中，所述语音识别模块推测出的相似语音不正确时，结合穿戴者的手势动作或 将语音上传至云安康服务平台进行语音辅助识别，获得辅助识别语音，待穿戴者确认正确 后，添加该辅助识别出的语音至穿戴者语音频谱特征库。
[0009] 其中，还包括语音交互模块，用于根据穿戴者的语音互动指令，与穿戴者进行语音 交互，进行语音识别，执行语音指令，存储穿戴者动作及操作参数。
[0010] 其中，所述语音交互模块还用于根据学习到的穿戴者作息时间、习惯，定时主动发 起语音提示和/或震动显示提示，W提示穿戴者是否进行语音交互。
[0011] 为解决本发明的技术问题，本发明还公开一种智能穿戴设备的语音识别方法，包 括步骤： 学习及存储穿戴者生理及异常声音、常用控制及应答语音至标准语音频谱特征库中； 学习并存储穿戴者的常用发音至穿戴者语音频谱特征库； 判断是否检测到语音或产生语音中断请求，不是则返回，是则识别穿戴者的语音是否 符合标准语音频谱特征库或穿戴者语音频谱特征库中的语音，是则执行对应的语音指令。
[0012] 其中，在识别穿戴者的语音是否符合标准语音频谱特征库或穿戴者语音频谱特征 库中的语音的步骤之后，还包括： 若不符合，则结合穿戴者当前生活场景及近似语音频谱，推测出相似语音，待穿戴者确 认正确后，添加该推测出的相似语音至穿戴者语音频谱特征库，并执行对应的语音指令。
[0013] 其中，在所述推测出相似语音的步骤之后，还包括：若所述语音识别模块推测出的 相似语音不正确，则结合穿戴者的手势动作或将语音上传至云安康服务平台进行语音辅助 识别，获得辅助识别语音，待穿戴者确认正确后，添加该辅助识别出的语音至穿戴者语音频 谱特征库，并执行对应的语音指令。
[0014] 其中，还包括语音交互步骤，包括： 判断是否检测到穿戴者的语音互动指令，是则与穿戴者进行语音交互，进行语音识 另IJ，执行语音指令，存储穿戴者动作及操作参数。
[0015] 其中，在所述判断是否检测到穿戴者的语音互动指令的步骤之前，还包括： 根据学习到的穿戴者作息时间、习惯，定时主动发起语音提示和/或震动显示提示，W提示穿戴者是否进行语音交互。
[0016]与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：本发明的智能穿戴设备通过具有 学习功能的语音识别模块，可W有效识别穿戴者的语音，还结合穿戴者的手势进行辅助识 另IJ，或结合云安康服务平台进行辅助识别，进一步提高语音识别效果。另外，还可W与穿戴 者进行语音交互，W更智能和人性化的方式，执行穿戴者的语音指令。
【附图说明】
[0017] 图1是本发明实施例的智能穿戴设备结构图； 图2是本发明实施例的云安康服务平台结构图； 图3是本发明实施例的智能安康服务系统结构图； 图4是本发明实施例的运动姿态模块结构图； 图5是本发明实施例的生理体征模块结构图； 图6是本发明实施例的环境检测模块结构图； 图7是本发明实施例的充电模块结构图； 图8是本发明实施例的安康监测方法流程图； 图9是本发明实施例的跌倒检测方法流程图； 图10是本发明实施例的平台处警方法流程图； 图11是本发明实施例的深度学习方法流程图； 图12是本发明实施例的语音识别方法流程图； 图13是本发明实施例的语音交互方法流程图； 图14是本发明实施例的药术评估方法流程图； 图15是本发明实施例的大数据处理方法流程图。
【具体实施方式】
[0018] 为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚，下面将结合附图及实施例， 对本发明作进一步地详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用W解释本发明， 并不用于限定本发明。
[0019] 本发明实施例提供了一种具有较高人工智能的用于中老龄人安康服务的智能安 康服务系统，参见图3,包括智能穿戴设备100、云安康服务平台200及智能终端300 =个组 成部分。所述智能穿戴设备100通过无线通信模块117或移动通信模块115与云安康服务 平台200联机通信，云安康服务平台200通过宽带或移动通信网络与智能终端300联机通 信；更佳地，该智能穿戴设备100还可W通过无线通信模块117,实现与本人和/或监护人 的智能终端300的近距离通信。
[0020] 本发明实施例所提出的智能穿戴设备100,通过搭载各类MEMS传感器和精确识别 算法，具有强大而准确的态势感知能力，可准确识别穿戴者各类动作姿态、生理体征参数测 量及环境参数检测，当穿戴者发生跌倒、体征异常及环境毒化时，可及时提醒穿戴者并向云 安康服务平台200报警，有效保护穿戴者的生命健康安全，因此上述所述传感器构成了本 发明物联探测的基础。如图1所示，本发明实施例的智能穿戴设备100包括；运动姿态模块 101、手势识别模块102、生理体征模块103、环境检测模块104、语音识别模块108、语音交互 模块109、视频处理模块111、深度学习模块110、无线通信模块117、充电模块118、中央处理 器（CPU)119、存储器105、显示模块112、定位模块113、导航模块114、移动通信模块115、报 警模块116、无线收发模块106、家电控制模块107。
[0021] 本发明实施例的云安康服务平台200采用云计算技术，有效实现对海量智能穿戴 设备、智能终端及信息数据的云物联、大数据处理、云计算及云存储。如图2所示，云安康服 务平台200包括大数据模块201、信息交互模块202、接入模块203、专家系统模块204、坐席 模块205、信息推送模块206、专家会诊模块207、药术评估模块208和电商模块209。
[0022] W下详述本发明实施例的智能穿戴设备的工作原理。
[0023] 参见图4,所述运动姿态模块101，至少包括=轴加速度传感器1011、=轴角速度 传感器1012、方向传感器1013、重力传感器1014中前两种传感器，或者为W上多种传感器 的组合，可有效识别设备穿戴者的常见体态姿势和运动模式(例如：起立、做下、躺倒、翻身、 跌倒及前进、跑步等)。
[0024] 所述手势识别模块102,至少包括=轴加速度传感器1011、=轴角速度传感器 1012、方向传感器1013、重力传感器1014中的前两种传感器或者为W上多种传感器组合， 可有效识别设备穿戴者穿戴手臂的常用手势(例如；上至下、左右来回摆动一次和/或w上、左至右、右至左等)，其中常用手势分别对应不同的动作含义(例如：是、否、上一个、下一 个等)，用于和穿戴者的语音交互及智能穿戴设备100相关功能模块的操作。