申请/专利权人：北京邮电大学

申请日：2020-10-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN112365890B

主分类号：G10L15/22

分类号：G10L15/22;G10L15/26;G10L15/34;G10L21/02;G10L21/0216

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.03.16#实质审查的生效;2021.02.12#公开

摘要：本发明公开了一种肢体康复设备语音交互控制方法，包括特殊设计的语音控制命令库和语音交互控制算法。所述的特殊设计的语音控制命令库是包括语义命令字段和语音验证码字段的语音控制命令字段；所述语音交互控制算法是包括利用麦克风获取患者带噪语音命令、利用语音分离算法提取出较纯净的语音命令的语音分离方法；利用云端语音识别算法识别语音命令、识别结果反馈回本地进行后续处理的语音识别方法；利用信息抽取算法抽取语音命令中包含的患者信息、运动信息、以及语音验证码信息的语义分析方法。本发明能够让脑卒中患者进行自主控制操作的一种肢体康复设备语音交互控制方法，并利用语音语义识别分析技术，在保证可靠性要求的前提下，提高语音控制的效率，增加康复治疗的交互性，使康复效果得到提高。

主权项：1.一种肢体康复设备语音交互控制方法，其特征在于，包括语音控制命令库和语音交互控制算法；所述的语音控制命令库包括语音控制命令字段；所述的语音控制命令字段包括语义命令字段和语音验证码字段；所述的语义命令字段包含运动动作和运动参数两部分，基于肢体康复设备的运动，结合医学用语、生活口语进行设计，并基于使用场景进行测试；所述肢体康复设备的运动包括辅助腿部、臂部、手部的康复运动；所述使用场景，包括家庭室内场景、医院康复中心场景，主要考虑该场景下的噪声特性，包括静音环境、低噪声环境、高噪声环境，测试方法为将包含音乐、朗诵、高斯白噪声在内的不同类型的噪声，以20％、40％、60％、80％的噪声能量比混入待测试语义命令中，测试该命令的语音识别准确度，结果评价以识别结果中的字词错误率表示；所述的语音验证码字段基于运动部位、运动类别、运动参数信息进行设计，与语义命令字段一一对应；所述语音验证码字段的第一位根据肢体康复设备的运动部位的不同进行编号，语音验证码的第二位根据肢体康复设备的具体动作的不同进行编号，语音验证码的后续位数字表示肢体康复设备的运动参数，语音验证码不限于四位数字；所述的语音交互控制算法包括语音分离算法、语音识别算法、语义分析算法；所述语音分离方法为利用麦克风获取患者带噪语音命令、利用语音分离算法提取出语音命令；所述语音识别方法为利用云端语音识别算法识别语音命令、识别结果反馈回本地进行后续处理；所述语义分析方法为利用信息抽取算法抽取语音命令中包含的用户信息、运动信息、以及语音验证码信息；所述的信息抽取算法为利用BERT预训练模型对新闻文本训练集与医疗文本数据集进行预训练，在得到预训练结果后，对包含标注信息的口语化语音控制命令文本数据集进行迁移学习和微调，使计算机可以准确识别出患者语音中包含的语音控制命令；所述的口语化语音控制命令文本数据集是指将上述语音控制命令用口语化的方式表达后产生的文本数据集；所述的一种肢体康复设备语音交互控制方法包括以下步骤：S1、通过麦克风获取患者口述的带噪语音控制命令字段；S2、带噪语音控制命令字段经过语音分离算法处理减弱噪声；S3、减弱噪声后的语音上传至云端利用语音识别算法进行识别，识别结果转化为对应的中文识别结果字符串返回；S4、识别结果经过信息抽取算法处理，抽取出语音命令所包含的患者信息、运动信息、以及语音验证码信息；将抽取到的信息进行命令校验并确认。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京邮电大学 一种肢体康复设备语音交互控制方法

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