[发明专利]一种基于日常语音数据的疾病分析系统

权利要求书

1.一种基于日常语音数据的疾病分析系统，其特征在于，包括以下部分：

特征提取模块：用于从语音中提取两部分特征，包括通过音频处理算法提取的手工特征与基于深度神经网络提取的特征中的一种或多种。

健康判别模块：用于利用特征提取模块提取的特征判断人是否健康。

疾病诊断模块：用于依据特征提取模块提取的特征做出具体的疾病的诊断。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述手工特征包括从语音中提取的梅尔频率倒谱系数，子带频谱质心和对数梅尔滤波器组能量。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述健康判别模块为堆叠的长短期记忆网络，利用语音的梅尔频率倒谱系数特征进行初步病理状态判断，判断用户健康或是有疾病。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述疾病诊断模块为堆叠的深度多层神经网络，利用特征提取模块提取的特征识别具体疾病类别。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述堆叠的深度多层神经网络结构包括：两个分支，每个分支分别包含多层全连接层和drop-out层，分别用于处理手工特征与基于深度神经网络提取的特征；

拼接层，用于拼接两个分支输出的特征向量；

输出层，包含全连接层，drop-out层和soft-max层，用于处理拼接层输出的特征向量并识别输出具体疾病类别。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：语音数据采集模块，用于获取用户的语音。