[发明专利]一种电子听诊器的毛刺噪声消除方法

说明书

本发明公开了一种电子听诊器的毛刺噪声消除方法，首先对采集到的听诊器音频信号向量X进行分帧处理，对每帧音频信号X_i计算短时能量值e_i，并求出每帧对应的时间t_i，各个时刻的短时能量值e_i组成短时能量向量E，t_i组成时间向量T；计算前n帧的短时能量平均值设置能量阈值对比短时能量向量E中所有值与阈值thr的大小关系，记录下所有E_i≥thr的时间点t_i，组成毛刺噪声时间点向量T’；在音频信号向量X中，截取毛刺噪声向量N_i，并进行中值滤波处理，即可得到去除毛刺噪声的音频信号向量X’。本发明能够快速准确的定位电子听诊器采集的心肺音信号中的毛刺噪声位置；然后对毛刺噪声区域进行平滑滤波，实现心肺音信号的毛刺消除。

技术领域

本发明属于生物医学信号处理领域，尤其涉及一种电子听诊器的毛刺噪声消除方法。

背景技术

听诊器听诊是内科医生常用的诊断方式。传统听诊技术往往受就诊地点、医技水平的制约。近年来，随着电子科技的进步和数字信号处理技术的发展，电子听诊器越来越受到广泛的关注。电子听诊器不仅能实时听诊病人，还能将采集到的心肺音数据上传到云端，为后期基于深度学习的人工智能诊疗提供了可能。在病人病情轻微，或离医院较远的情况下，通过电子听诊器采集心肺音信号通过无线通信上传到云端，云端建立的专家系统能快速诊断患者疾病并返回诊断结果。该模式极大方便了心血管疾病的诊断。

电子听诊器的传感器及其敏锐，能将微弱的心音、肺音等生理声信号转化为电信号。实际操作中，容易在采集的心肺音信号中夹杂摩擦噪声。如听诊位置的切换和患者衣物的摩擦，或者是患者无意识的情况下很难配合医生听诊，造成采集到的心肺音信号会出现摩擦声的干扰。摩擦噪声在时域信号上表现为高尖的毛刺。毛刺噪声的出现，一方面对临床医生的疾病诊断造成影响，另一方面对云端的人工智能自动诊断来说，大大降低了信号质量，影响心肺音的定位和疾病种类识别。对于智能诊断来说，消除电子听诊器的毛刺噪声干扰是亟待解决的问题。

目前，针对音频信号的摩擦噪声消除，尚未有很好的解决办法。现有的专利多从硬件设计的角度来考虑该问题，然而硬件电路一旦设定就只能针对某些场景的噪声消除，或一定程序上减弱毛刺噪声的干扰。而临床医生在使用的过程中，情况是多变的。因此单靠硬件设计，难以解决临床采集的信号质量问题。随着现代信号处理技术的发展，为采集的心肺音数据进行后处理提供了一种思路。

从信号处理的角度考虑，毛刺噪声的频段往往与有用的心肺音信号在一个频段。常规的高低通滤波器、带通滤波器或者小波变换、经验模态分解等算法多用于心肺音信号的分离或常规的噪声滤除，很难处理与心肺音信号在一个频带内的毛刺噪声信号。

目前，对毛刺噪声的定位与消除是音频信号处理中的一个难点。而要实现准确的心肺音疾病诊断，该问题又亟待解决。

发明内容

本发明的目的是提供一种电子听诊器的毛刺噪声消除方法，不需要进行时频域变换，只对毛刺噪声区域进行处理，能最大程度减弱心肺音信号的失真，且方法简单，计算速度快。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种电子听诊器的毛刺噪声消除方法，包括以下步骤：

(1)获取时长为N的听诊器音频信号采样序列x(n),n＝1,2,...,N，并将其表示为音频信号向量X；

(2)对听诊器音频信号向量X进行分帧处理，其中，第i帧的音频信号为X_i，对第i帧信号进行短时能量值计算，得到第i帧信号的短时能量值e_i，并记录与之对应的时间点t_i，所有子帧的短时能量值组成短时能量向量E，所有时间点组成时间向量T；