[发明专利]医学扫描中的语音降噪方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种医学扫描中的语音降噪方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，所述方法包括获取影像扫描设备扫描间和操作间的原始声音数据；原始声音数据包括对讲语音数据和影像扫描设备基于当前扫描协议产生的第一噪声数据；获取影像扫描设备当前的扫描协议；将原始声音数据及扫描协议输入到训练完备的深度学习神经网络中；获取训练完备的深度学习神经网络输出的目标对讲语音数据；目标对讲语音数据基于训练完备的深度学习神经网络对原始声音数据进行降噪处理后得到。上述方法可以实现对医学扫描中产生的影像扫描设备产生的噪声进行有效滤除，进而可以优化扫描流程，提升了扫描速度。

技术领域

本申请涉及医疗技术领域，特别是涉及一种医学扫描中的语音降噪方法、装置和计算机设备。

背景技术

在医学影像检查中，病人和技师需要通过语音对讲机进行交流完成扫描活动。高效的语音对讲能够提升扫描速度和优化扫描流程和结果。然而技师和病人的交流往往受到声音干扰，例如仪器的运行声音、背景噪音和对讲机回声等。为了去除这种声音，人们会用传统的语音降噪算法对采集到的声音进行优化。

传统降噪算法通常只能对有规律且稳定的噪音进行有效的降噪处理。但是在医学扫描过程中，环境噪音大多来自随机的噪音源，因此传统降噪算法对影像扫描设备运行时候的噪音优化效果有限。

针对相关技术中对影像扫描设备运行时产生的噪音优化效果较差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供一种医学扫描中的语音降噪方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中实现对医学扫描中产生的噪声优化效果较差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种医学扫描中的语音降噪方法，所述方法包括：

获取影像扫描设备扫描间和操作间的原始声音数据；所述原始声音数据包括对讲语音数据和影像扫描设备基于当前扫描协议产生的第一噪声数据；

获取所述影像扫描设备当前的扫描协议；

将所述原始声音数据及所述扫描协议输入到训练完备的深度学习神经网络中；

获取所述训练完备的深度学习神经网络输出的目标对讲语音数据；所述目标对讲语音数据基于所述训练完备的深度学习神经网络对所述原始声音数据进行降噪处理后得到。

在其中一些实施例中，在将所述原始声音数据和所述扫描协议输入到训练完备的深度学习神经网络之前，所述方法还包括：

构建初始深度学习神经网络；

获取无噪语音数据；

获取影像扫描设备在扫描过程中的扫描协议以及所述扫描协议下产生的第二噪声数据；

根据所述无噪语音数据、所述扫描协议和所述第二噪声数据，得到训练样本；

将所述训练样本输入所述初始深度学习神经网络，通过误差反向传播更新所述初始深度学习神经网络的参数，直至误差收敛，得到所述训练完备的深度学习神经网络。

在其中一些实施例中，所述根据所述无噪语音数据、所述扫描协议和所述第二噪声数据，得到训练样本包括：

将所述第二噪声数据和调整后所述无噪语音数据进行合成处理，得到合成数据；

根据所述合成数据和所述扫描协议，得到所述训练样本。

在其中一些实施例中，在将所述第二噪声数据和调整后所述无噪语音数据进行合成处理之前，所述方法还包括：调整所述无噪语音数据的音量和/或速度。

在其中一些实施例中，所述获取无噪语音数据包括：

未启动影像扫描设备阶段，采集扫描间内经去噪处理后的语音数据作为所述无噪语音数据。