[发明专利]一种肠鸣音智能自动识别方法

权利要求书

1.一种肠鸣音智能自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：利用传感器分别采集多组肠鸣音样本和环境干扰音样本，将样本转化为数字信号，对两种数字样本信号分别制作标签，对样本进行处理后提取特征，送入SVM分类器进行训练；

步骤二：利用传感器采集患者的肠鸣音混合信号并经过A/D转换得到数字信号，所述肠鸣音混合信号包括肠鸣音信号和环境干扰音信号；

步骤三：将转化得到的数字信号通过滤波器滤去部分环境干扰音；

步骤四：对滤波后的声音信号进行预处理和梅尔频率倒谱分析，提取特征；

步骤五：根据提取的声音特征，利用步骤一所述的SVM分类器实现对该段声音信号中肠鸣音特征的检测，根据是否检测到肠鸣音特征而输出不同的检测结果；

步骤六：对检测结果进行统计，依据统计结果识别肠鸣音是否发生以及发生的时刻并进行相应的显示。

2.根据权利要求1所述的肠鸣音智能自动识别方法，其特征在于，步骤一所述SVM分类器的训练过程为：对肠鸣音和环境干扰音分别制作标签，对数字样本进行预处理和梅尔频率倒谱分析后提取梅尔频率倒谱系数，以梅尔频率倒谱系数作为特征，对SVM进行训练，得到可识别肠鸣音特征的SVM分类器。

3.根据权利要求1所述的肠鸣音智能自动识别方法，其特征在于，步骤三所述滤波过程可以用一个带通滤波器实现，带通滤波器合适通频带范围约为50～1500HZ，由于肠鸣音有效频率的主要分布在1500HZ以内，因此带通滤波可以保证在不影响检测效果的同时滤去部分干扰音信号。

4.根据权利要求1所述的肠鸣音智能自动识别方法，其特征在于，步骤四所述的对声音信号的预处理，包括预加重、分帧和加窗，其中，窗函数可采用海明窗(Hamming)或汉宁(Hanning)窗；步骤四所述的经梅尔频率倒谱分析后提取到的特征，为声音信号的梅尔频率倒谱系数。

5.根据权利要求1所述的肠鸣音智能自动识别方法，其特征在于，步骤五所述对肠鸣音特征的检测，是利用步骤一所述SVM分类器对每帧声音信号的梅尔频率倒谱系数特征进行检测，当声音信号的梅尔频率倒谱系数符合肠鸣音的特征时，即认为检测到了肠鸣音特征，每检测到一次肠鸣音，就在对应时刻输出结果“1”，否则输出“0”。

6.根据权利要求1所述的肠鸣音智能自动识别方法，其特征在于，步骤六所述的对检测结果的统计过程为：当检测结果中连续出现的结果“1”不少于n个时，则认为对应时刻发生了肠鸣音，并可标记出肠鸣音发生的时间点。

7.根据权利要求1所述的肠鸣音智能自动识别方法，其特征在于，该方法基于声音信号的梅尔频率倒谱系数特征和SVM分类器完成肠鸣音的在线识别，可植入可穿戴式的肠鸣音检测装置或设备中。