[发明专利]一种基于声音特征的新型新冠辅助筛查方法

说明书

本发明涉及技术领域，具体为一种基于声音特征的新型新冠辅助筛查方法，包括如下步骤：步骤一：获取阶段，获取用户的原始数据；步骤二：处理阶段，对原始数据进行预处理，并进行特征工程；步骤三：训练阶段，在预训练模型中进行模拟的预训练，通过迁移学习的方式提取声音特征向量；步骤四：检测阶段，将新特征维度和声音特征向量传输到检测模型，从中识别出患病人员。本发明利用声音数据、不需要复杂的采集设备，通过数据分析、数据预处理、特征工程、模型检测最终检测出新冠患者，可以快速、实时的对新冠患者进行识别与检测，大大提升检测的时效性以及检测的效率。

技术领域

本发明涉及一种基于声音特征的新型新冠辅助筛查方法，特别是涉及一种基于声音特征的新型新冠辅助筛查方法，属于技术领域。

背景技术

核酸检测的物质是病毒的核酸，核酸检测是查找患者的呼吸道标本、血液或粪便中是否存在外来入侵的病毒的核酸，来确定是否被新冠病毒感染，因此一旦检测为核酸“阳性”，即可证明患者体内有病毒存在，但是核酸检测在效率和成本上存在一定缺陷：首先，一次完整的核酸检测过程包括采集、保存、转运，样本核酸的提取和检测、结果的判读，整个流程的执行时间最快也需2个小时，无法做到实时出结果，此外，核酸检测需要专业人员在现场进行样本采集操作，这个过程需要投入固定的场地以及一定量的人力，这就极大降低了用户自发前往监测点的积极性。

因此，亟需对新型新冠辅助筛查方法进行改进，以解决上述存在的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于声音特征的新型新冠辅助筛查方法，利用声音数据、不需要复杂的采集设备，通过数据分析、数据预处理、特征工程、模型检测最终检测出新冠患者，可以对用户快速、实时的对新冠患者进行识别与检测，大大提升检测的时效性以及检测的效率。

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

一种基于声音特征的新型新冠辅助筛查方法，包括如下步骤：

步骤一：获取阶段，获取用户的原始数据；

步骤二：处理阶段，根据个人经验、专家意见对原始数据进行预处理，并进行特征工程，提取相关原始数据用于识别异常行为新并生成新特征维度；

步骤三：训练阶段，利用公开数据在预训练模型中进行模拟的预训练，通过迁移学习的方式提取声音特征向量；

步骤四：检测阶段，将所述新特征维度和所述声音特征向量传输到检测模型，从中识别出患病人员。

通过以上技术方案，首先需要研究原始数据，对用户的一些基本的特征如疾病史、现有症状、新冠检测是否阳性等进行数据分析从而有所了解，然后根据个人经验、专家意见等相关资料，将数据进行预处理，进行特征工程，从中提取或抽象出一些相对比较有意义的、可用于识别异常行为的数据维度，再利用公开数据集进行模型的预训练，通过迁移学习的方式来提取声音特征向量，最后将这些维度作为输入传给检测模型，由其从中识别出患病人员，利用声音数据、不需要复杂采集设备，且可以快速、实时进行检测，方便部署，易于集成，可以快速进行新冠患者的识别。

优选的，所述原始数据包括：

年龄和性别；

疾病史，用于简要描述该用户目前是否患有呼吸道疾病；

症状，用于记录用户目前的症状，包括干咳、湿咳、嗓子痛、头痛、乏力、胸闷、呼吸急促；

咳嗽记录，用于记录用户咳嗽的一段声音波段；

深呼吸记录，用于记录用户深呼吸的一段声音波段；

检测结果，用于标记该用户是否是确诊患者，该字段为标签数据。