本發(fā)明涉及專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測(cè)目的的數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、老人患者通常指的是年齡達(dá)到一定階段，身體機(jī)能和生理狀態(tài)出現(xiàn)退行性變化的老年人群體，通常指的是60歲及以上的老年人。隨著年齡的增長(zhǎng)，老年人的身體機(jī)能逐漸下降，包括心血管系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)等多個(gè)方面，?；加卸喾N慢性疾病，如高血壓、糖尿病、冠心病、中風(fēng)等，不僅影響老人患者的生活質(zhì)量，還可能增加并發(fā)癥和死亡的風(fēng)險(xiǎn)。此外，老人患者還容易出現(xiàn)骨質(zhì)疏松、關(guān)節(jié)炎等骨骼系統(tǒng)疾病，以及認(rèn)知障礙、抑郁等精神心理問題。因此，老人患者是住院概率最高的患者人群，同時(shí)也是住院部門的護(hù)士工作站最難護(hù)理的患者人群。

2、示例地，公開號(hào)為cn105489217a中國(guó)發(fā)明專利提出了一種語音識(shí)別照顧護(hù)理的方法及其系統(tǒng)，此語音識(shí)別照顧護(hù)理系統(tǒng)包含主機(jī)、至少一子機(jī)及照顧護(hù)理單位，子機(jī)安裝在房間內(nèi)，偵測(cè)環(huán)境中同時(shí)存在的復(fù)數(shù)聲音信號(hào)，利用聲音信號(hào)是否具有基頻-泛頻結(jié)構(gòu)來判斷聲音信號(hào)為語音信號(hào)或非語音信號(hào)；若聲音信號(hào)為語音頻號(hào)，則辨識(shí)語音信號(hào)的字句內(nèi)容，判斷是否包含預(yù)設(shè)的復(fù)數(shù)求救信息的其中一種，而若聲音信號(hào)為非語音信號(hào)，則判斷其是否為預(yù)設(shè)的復(fù)數(shù)種異常聲響的其中一種；若語音信號(hào)的字句內(nèi)容為求救信息，或非語音信號(hào)為異常聲響，則主機(jī)對(duì)外送出警示信息給照顧護(hù)理單位，通知家人或看護(hù)前來察看。

3、示例地，公開號(hào)為cn108280911a?的中國(guó)發(fā)明專利提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老年人智能醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，屬于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括匯總器、智能監(jiān)測(cè)裝置、智能藥盒、無線傳輸設(shè)備和智能門鎖；智能藥盒記錄服藥情況并提醒老人，并傳至醫(yī)生處，醫(yī)生根據(jù)智能監(jiān)測(cè)裝置監(jiān)測(cè)到的老人身體狀況，進(jìn)行藥物調(diào)整，并反饋給智能藥盒；若匯總器判斷出老人生理狀況異常，則激活緊急求救協(xié)議，生成臨時(shí)門鎖密碼，并發(fā)送至智能門鎖，通過無線傳輸設(shè)備向醫(yī)院發(fā)送求救信息；醫(yī)生根據(jù)接收的信息打開智能門鎖，根據(jù)記錄的服藥情況進(jìn)行綜合判斷并進(jìn)行救助。本發(fā)明能在老人發(fā)生緊急情況時(shí)提供完善的服藥記錄和身體情況，提高治療效率；醫(yī)生在救助老人時(shí)，無需將時(shí)間浪費(fèi)在尋找住處和打開門鎖上，提高了老人生還的幾率。

4、但是，上述技術(shù)方案僅僅限于對(duì)老人患者的現(xiàn)場(chǎng)語音信號(hào)或基于物聯(lián)網(wǎng)獲取的其他生理數(shù)據(jù)，對(duì)老人患者的應(yīng)急求救信息進(jìn)行分析和判斷，實(shí)際上，一些老人患者由于呼吸道或者心臟等方面的疾病，導(dǎo)致老人患者非常衰弱，很難準(zhǔn)確發(fā)出容易被語音識(shí)別的應(yīng)急求救語音片段，造成老人患者發(fā)出模糊的應(yīng)急求救語音片段而難以被準(zhǔn)確識(shí)別，自然無法對(duì)老人患者的身體狀況進(jìn)行相應(yīng)的緊急救護(hù)，容易耽誤最佳的救護(hù)時(shí)機(jī)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法及系統(tǒng)，在老人患者語音信號(hào)通過常規(guī)化語音內(nèi)容分析獲取的字符串無法準(zhǔn)確、可靠地表達(dá)出相應(yīng)的應(yīng)急求助信息時(shí)，通過引入定制結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的人工智能模型使用基于物聯(lián)網(wǎng)獲取的各項(xiàng)生理數(shù)據(jù)對(duì)模糊的老人患者語音信號(hào)進(jìn)行智能分析，以獲取當(dāng)前應(yīng)急求救類型，達(dá)到通過模糊語言也能夠有效判斷老人患者的求救目的的效果，從而方便對(duì)老人患者的身體狀況進(jìn)行相應(yīng)的緊急救護(hù)，提升了住院部門的護(hù)士站的工作效果和工作效率。

2、根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，所述方法包括：

3、存儲(chǔ)包括出血控制請(qǐng)求、呼吸阻塞清除、生命體征監(jiān)測(cè)請(qǐng)求、緊急除顫請(qǐng)求、藥品調(diào)用請(qǐng)求以及緊急轉(zhuǎn)運(yùn)請(qǐng)求的不同應(yīng)急求救類型分別對(duì)應(yīng)的不同應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值；

4、對(duì)通過與物聯(lián)網(wǎng)連接的語音采集器件獲取的設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段進(jìn)行語音內(nèi)容分析，在分析獲取的字符串與某一應(yīng)急求救類型的語義匹配時(shí)，發(fā)出求救語音清楚信號(hào)，以及在分析獲取的字符串與任一應(yīng)急求救類型的語義都不匹配時(shí)，發(fā)出求救語音模糊信號(hào)；

5、在接收到求救語音模糊信號(hào)時(shí)，對(duì)應(yīng)急求救語音片段進(jìn)行時(shí)間軸上的均勻分割，以獲得時(shí)間軸上均勻間隔的各個(gè)時(shí)刻分別對(duì)應(yīng)的各份信號(hào)幅值；

6、獲得設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息，所述設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息為所述設(shè)定老人患者的患病類型、年齡、歷史平均血壓、歷史平均心跳速率、歷史平均血氧飽和度、標(biāo)準(zhǔn)語段對(duì)應(yīng)的字符串以及所述設(shè)定老人患者閱讀標(biāo)準(zhǔn)語段獲取的標(biāo)準(zhǔn)語段語音片段；

7、從與物聯(lián)網(wǎng)連接的多個(gè)生理參數(shù)傳感器處獲取設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度、所述設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息以及時(shí)間軸上均勻間隔的各個(gè)時(shí)刻分別對(duì)應(yīng)的各份信號(hào)幅值智能識(shí)別所述設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段對(duì)應(yīng)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值，并基于智能預(yù)測(cè)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值映射對(duì)應(yīng)的應(yīng)急求救類型以作為當(dāng)前應(yīng)急求救類型輸出。

8、根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括存儲(chǔ)器以及一個(gè)或多個(gè)處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被配置成由所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行以完成以下步驟：

9、存儲(chǔ)包括出血控制請(qǐng)求、呼吸阻塞清除、生命體征監(jiān)測(cè)請(qǐng)求、緊急除顫請(qǐng)求、藥品調(diào)用請(qǐng)求以及緊急轉(zhuǎn)運(yùn)請(qǐng)求的不同應(yīng)急求救類型分別對(duì)應(yīng)的不同應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值；

10、對(duì)通過與物聯(lián)網(wǎng)連接的語音采集器件獲取的設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段進(jìn)行語音內(nèi)容分析，在分析獲取的字符串與某一應(yīng)急求救類型的語義匹配時(shí)，發(fā)出求救語音清楚信號(hào)，以及在分析獲取的字符串與任一應(yīng)急求救類型的語義都不匹配時(shí)，發(fā)出求救語音模糊信號(hào)；

11、在接收到求救語音模糊信號(hào)時(shí)，對(duì)應(yīng)急求救語音片段進(jìn)行時(shí)間軸上的均勻分割，以獲得時(shí)間軸上均勻間隔的各個(gè)時(shí)刻分別對(duì)應(yīng)的各份信號(hào)幅值；

12、獲得設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息，所述設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息為所述設(shè)定老人患者的患病類型、年齡、歷史平均血壓、歷史平均心跳速率、歷史平均血氧飽和度、標(biāo)準(zhǔn)語段對(duì)應(yīng)的字符串以及所述設(shè)定老人患者閱讀標(biāo)準(zhǔn)語段獲取的標(biāo)準(zhǔn)語段語音片段；

13、從與物聯(lián)網(wǎng)連接的多個(gè)生理參數(shù)傳感器處獲取設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度、所述設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息以及時(shí)間軸上均勻間隔的各個(gè)時(shí)刻分別對(duì)應(yīng)的各份信號(hào)幅值智能識(shí)別所述設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段對(duì)應(yīng)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值，并基于智能預(yù)測(cè)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值映射對(duì)應(yīng)的應(yīng)急求救類型以作為當(dāng)前應(yīng)急求救類型輸出。

14、根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

15、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備，用于存儲(chǔ)包括出血控制請(qǐng)求、呼吸阻塞清除、生命體征監(jiān)測(cè)請(qǐng)求、緊急除顫請(qǐng)求、藥品調(diào)用請(qǐng)求以及緊急轉(zhuǎn)運(yùn)請(qǐng)求的不同應(yīng)急求救類型分別對(duì)應(yīng)的不同應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值；

16、內(nèi)容判斷設(shè)備，用于對(duì)通過與物聯(lián)網(wǎng)連接的語音采集器件獲取的設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段進(jìn)行語音內(nèi)容分析，在分析獲取的字符串與某一應(yīng)急求救類型的語義匹配時(shí)，發(fā)出求救語音清楚信號(hào)，以及在分析獲取的字符串與任一應(yīng)急求救類型的語義都不匹配時(shí)，發(fā)出求救語音模糊信號(hào)；

17、分割采集設(shè)備，與所述內(nèi)容判斷設(shè)備連接，用于在接收到求救語音模糊信號(hào)時(shí)，對(duì)應(yīng)急求救語音片段進(jìn)行時(shí)間軸上的均勻分割，以獲得時(shí)間軸上均勻間隔的各個(gè)時(shí)刻分別對(duì)應(yīng)的各份信號(hào)幅值；

18、信息解析設(shè)備，用于獲得設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息，所述設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息為所述設(shè)定老人患者的患病類型、年齡、歷史平均血壓、歷史平均心跳速率、歷史平均血氧飽和度、標(biāo)準(zhǔn)語段對(duì)應(yīng)的字符串以及所述設(shè)定老人患者閱讀標(biāo)準(zhǔn)語段獲取的標(biāo)準(zhǔn)語段語音片段；

19、請(qǐng)求識(shí)別設(shè)備，分別與所述內(nèi)容判斷設(shè)備、所述分割采集設(shè)備、所述信息解析設(shè)備以及所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備連接，用于從與物聯(lián)網(wǎng)連接的多個(gè)生理參數(shù)傳感器處獲取設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度、所述設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息以及時(shí)間軸上均勻間隔的各個(gè)時(shí)刻分別對(duì)應(yīng)的各份信號(hào)幅值智能識(shí)別所述設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段對(duì)應(yīng)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值，并基于智能預(yù)測(cè)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值映射對(duì)應(yīng)的應(yīng)急求救類型以作為當(dāng)前應(yīng)急求救類型輸出。

20、相比較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明至少具備以下四處主要的發(fā)明點(diǎn)：

21、第一發(fā)明點(diǎn)：在老人患者語音信號(hào)通過常規(guī)化語音內(nèi)容分析獲取的字符串無法準(zhǔn)確、可靠地表達(dá)出相應(yīng)的應(yīng)急求助信息時(shí)，通過采用定制結(jié)構(gòu)的人工智能模型基于針對(duì)性篩選的多項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)模糊的老人患者語音信號(hào)進(jìn)行智能分析，以獲取當(dāng)前應(yīng)急求救類型，達(dá)到通過模糊語言也能夠有效判斷老人患者的求救目的的效果，為后續(xù)的護(hù)士站的應(yīng)對(duì)和現(xiàn)場(chǎng)救護(hù)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)；

22、第二發(fā)明點(diǎn)：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為完成多次學(xué)習(xí)后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的次數(shù)與不同應(yīng)急求救類型的類型數(shù)量正向關(guān)聯(lián)，以及所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)隱藏層、單個(gè)輸出層和單個(gè)輸入層且隱藏層的數(shù)量與設(shè)定老人患者的住院時(shí)長(zhǎng)成正比，從而完成基于應(yīng)急求救類型數(shù)量以及設(shè)定老人患者住院時(shí)長(zhǎng)的模型定制；

23、第三發(fā)明點(diǎn)：針對(duì)性篩選的多項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括從與物聯(lián)網(wǎng)連接的多個(gè)生理參數(shù)傳感器處獲取的設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度、老人患者語音信號(hào)對(duì)應(yīng)的時(shí)間軸上均勻間隔的各個(gè)時(shí)刻分別對(duì)應(yīng)的各份信號(hào)幅值以及設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息，具體地，設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息為設(shè)定老人患者的患病類型、年齡、歷史平均血壓、歷史平均心跳速率、歷史平均血氧飽和度、標(biāo)準(zhǔn)語段對(duì)應(yīng)的字符串以及設(shè)定老人患者閱讀標(biāo)準(zhǔn)語段獲取的標(biāo)準(zhǔn)語段語音片段；

24、第四發(fā)明點(diǎn)：在對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行的每一次學(xué)習(xí)中，將已知的設(shè)定老人患者過往某一次發(fā)出應(yīng)急求救語音片段對(duì)應(yīng)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值作為所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單項(xiàng)輸出數(shù)據(jù)，將設(shè)定老人患者在過往某一次發(fā)出應(yīng)急求救語音片段時(shí)獲取的設(shè)定老人患者的過往血壓、過往心跳速率以及過往血氧飽和度、設(shè)定老人患者的各項(xiàng)關(guān)聯(lián)信息以及過往某一次發(fā)出應(yīng)急求救語音片段對(duì)應(yīng)的時(shí)間軸上均勻間隔的各個(gè)時(shí)刻分別對(duì)應(yīng)的各份信號(hào)幅值作為所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，執(zhí)行本次學(xué)習(xí)動(dòng)作，從而保證了對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一次學(xué)習(xí)動(dòng)作的學(xué)習(xí)效果。