一种通过音色音调的健康分析方法及设备与流程

1.本发明涉及语音识别技术领域，特别涉及一种通过音色音调的健康分析方法及设备。


背景技术：

2.人的健康程度可以从不同的表现来进行初步判断，其中情绪和心理与健康之间存在着密切的关系。然而情绪和心理的表现可以从一个人的与人交流的音色和音调进行初步判断。音色不同的人也能从中判断一个人的性格特点，音色高的人性格比较热情自信、乐观，音色低的人内心比较平稳、性格表现为冷静、理性，然而音色比较低沉可能是因为生病导致的疲劳或者呼吸困难等。一个健康的人说话的语气和音调比较偏于中高，而大多数人在生病的时候音色和音调会表现为低沉，心情也比较沮丧。中医在给人看病的时候经常会有四步，所谓的望闻问切。其中闻就是听取患者的声音和呼吸声，通过呼吸声和声音可以初步判断病人的身体情况。
3.本项目研究的目的旨在通过指定设备采集用户的正常交流的语音信息，并对语音信息进行提取音色及语调等信息分析用户的呼吸频率，然后根据整体的信息进行健康判别。


技术实现要素：

4.本发明提供一种通过音色音调的健康分析方法及设备，用于通过用户的语音，确定用户的健康状态。
5.一种通过音色音调的健康分析方法，包括：
6.s1：采集用户的语音信号，并将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输；
7.s2：对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，得到用户的音色音调特征；
8.s3：根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，并结合用户的分析意图，确定意图参考意见。
9.优选的，s1中，采集用户的语音信号，包括：
10.利用两个或两个以上麦克风采集语音信号，将语音信号与预先存储的用户的历史语音信号进行比较，若一致，则保留语音信号，否则，对语音信号进行剔除；
11.对保留的不同麦克风采集得到的同一时间段的语音信号进行信号强度分析，将同一时间段信号强度最强的麦克风采集得到语音信号作为用户最终的语音信号。
12.优选的，将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输，包括：
13.利用模数转换器对语音信号进行转化得到电信号；
14.对电信号进行有效性分析，得到有效的电信号，并将有效的电信号存储到指定区
域；
15.当有效的电信号达到预设存储量，且接收到数据传输指令后，将有效的电信号进行统一传输。
16.优选的，s2中，对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，到用户的音色音调特征，包括：
17.对传输过来的电信号进行滤波处理，得到在不同频带的多个滤波信号，并对多个滤波信号进行去噪处理，得到待分析电信号；
18.获取待分析电信号的滤波响度，基于滤波响度与该频带对应的宽动态范围压缩曲线，计算待分析信号的滤波响应增益；
19.基于滤波响应增益与频带基准增益的差值，确定对待分析信号的增益调整值，基于增益调整值对待分析电信号进行调整，得到目标电信号；
20.将目标电信号输入训练好的音色音调分析模型中，得到用户的音色音调特征。
21.优选的，将目标电信号输入训练好的音色音调分析模型中，得到用户的音色音调特征，包括：
22.将不同历史用户的历史语音数据，提取历史语音数据的第一声学特征，利用第一声学特征训练深度神经网络，得到初始语音识别模型；
23.获取不同历史用户之间的第一声学特征的特征差异，基于特征差异，确定历史用户的个性化权重，基于历史用户语音特征及其对应的个性化权重，建立得到用户特征识别模型；
24.将用户特征识别模型和初始语音识别模型进行模型融合，得到初始音色音调分析模型；
25.对同一历史用户的第一声学特征进行相似度最大化，得到第二声学特征，对应不同历史用户的第一声学特征，基于特征差异进行相似度最大化，得到第三声学特征；
26.利用第二声学特征，对初始音色音调分析模型进行训练验证，直到满足第一验证结果时，停止训练得到第二音色音调分析模型；
27.利用第三声学特征，对第二音色音调分析模型进行训练验证，直到满足第二验证结果时，停止训练得到训练好的音色音调分析模型；
28.将用户特征输入用户特征识别模型中，根据特征识别结果，确定目标电信号在训练好的音色音调分析模型中的目标识别通道，将目标电信号输入训练好的音色音调分析模型的目标识别通道中，得到用户的音色音调特征。
29.优选的，将用户特征识别模型和初始语音识别模型进行模型融合，得到初始音色音调分析模型，包括：
30.基于用户特征识别模型的识别特征分类，将用户特征识别模型与初始语音识别模型的多个识别通道进行连接，其中，一个类型识别特征对应一个识别通道；
31.利用第二声学特征和第三声学特征对初始音色音调分析模型进行训练验证具体为对多个识别通道进行训练验证。
32.优选的，s3中，根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，包括：
33.基于音色音调特征，确定用户的音色变化曲线和音调变化曲线；
34.基于呼吸频率特征，对音色变化曲线和音调变化曲线进行分析，确定用户的呼吸
频率变化趋势，基于声音情绪特征，对音色变化曲线和音调变化曲线进行分析，确定用户的情绪变化趋势；
35.基于呼吸频率变化趋势，对用户的呼吸状态进行评估，根据评估结果确定用户呼吸平衡评分和呼吸协调评分；
36.基于情绪变化趋势，对用户的心情状态进行评估，根据评估结果确定用户心情好坏评分；
37.基于呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分，确定用户的身体健康状态。
38.优选的，基于呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分，确定用户的身体健康状态，包括：
39.对呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分进行加权累加，得到综合评分，根据综合评分确定用户的身体健康状态的健康等级。
40.优选的，s3中，结合用户的分析意图，确定意图参考意见，包括：
41.基于用户的分析意图，确定分析领域，确定在分析领域下的身体评估指标，并基于身体评估指标对分析领域的重要程度，确定身体评估指标的指标权重；
42.根据身体评估指标在标准状态下的标准呼吸特征和标准情绪特征，结合用户的呼吸频率变化趋势和情绪变化趋势，确定身体评估指标值，并基于指标权重，确定身体评估加权指标值；
43.基于身体评估加权指标值构建用户在分析领域的身体评估特征图谱；
44.基于用户的分析意图，确定对用户的意图回复重点，将意图回复重点与身体评估特征图谱进行关联，根据关联结果确定对身体评估特征图谱的标记，基于标记结果从身体评估特征图谱中进行特征提取，得到重点特征图谱；
45.将重点特征图谱中的评估特征输入智能意见答复模型中，输出对应的初始参考意见；
46.基于用户的身体健康状态，判断初始参考意见的可行性；
47.若可行，将初始参考意见作为意图参考意见；
48.否则，基于身体健康状态，对重点特征图谱进行修正，得到最新重点特征图谱，直到用户的身体健康状态满足最新重点特征图谱确定的参考意见，将最新重点特征图谱确定的参考意见作为意图参考意见。
49.一种通过音色音调的健康分析设备，包括：
50.采集传输模块，用于采集用户的语音信号，并将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输；
51.信号分析模块，用于对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，得到用户的音色音调特征；
52.健康评估模块，用于根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，并结合用户的分析意图，确定意图参考意见。
53.与现有技术相比，本发明取得了一下有益效果：
54.该方案利用语音录采集用户的正常交流的语音，通过网络传输将录制的语音进行滤波及频率和时域及语义分析，通过频率的高低进行语色和与语调及呼吸等基础信息的分析，可以获取到关于语音和身体健康的有用信息，核心技术主要包括以下三个方面：第一语
音数据采集，通过指定的麦克风采集语音信号，然后将采集到的声音信号经过数电转换电信号，然后将电信号进行存储到指定设备，然后将采集到的数据传送到移动设备或云端服务器等数据处理设备；第二语音数据处理，对采集到的电信号数据进行滤波、去噪等处理，提高数据质量和准确性，同时还需要对数据进行分析和处理，提取有用的音色、音调和呼吸和身体健康信息，例如可以分析音色的大小、音调的高低、呼吸频率变化趋势等，进而评估人的呼吸是否稳定、平衡、协调。第三数据分析和应用，对处理后的数据进行分析和应用，以评估人的身体健康状况，并为相关医疗、康复、运动等领域提供参考意见，例如可以通过分析语音数据，评估人的情绪、压力、心理特征等身体指标，同时还可以监测运动受伤、跌倒等风险，为相关领域提供科学的数据支持和参考意见。
55.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
56.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
57.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
58.图1为本发明实施例中一种通过音色音调的健康分析方法的流程图；
59.图2为本发明实施例中采集用户的语音信号的流程图；
60.图3为本发明实施例中一种通过音色音调的健康分析设备的结构图。
具体实施方式
61.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
62.实施例1：
63.本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析方法，如图1所示，包括：
64.s1：采集用户的语音信号，并将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输；
65.s2：对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，得到用户的音色音调特征；
66.s3：根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，并结合用户的分析意图，确定意图参考意见。
67.上述设计方案的工作原理是：该方案利用语音录采集用户的正常交流的语音，通过网络传输将录制的语音进行滤波及频率和时域及语义分析，通过频率的高低进行语色和与语调及呼吸等基础信息的分析，可以获取到关于语音和身体健康的有用信息，核心技术主要包括以下三个方面：第一语音数据采集，通过指定的麦克风采集语音信号，然后将采集到的声音信号经过数电转换电信号，然后将电信号进行存储到指定设备，然后将采集到的数据传送到移动设备或云端服务器等数据处理设备；第二语音数据处理，对采集到的电信号数据进行滤波、去噪等处理，提高数据质量和准确性，同时还需要对数据进行分析和处
理，提取有用的音色、音调和呼吸和身体健康信息，例如可以分析音色的大小、音调的高低、呼吸频率变化趋势等，进而评估人的呼吸是否稳定、平衡、协调。第三数据分析和应用，对处理后的数据进行分析和应用，以评估人的身体健康状况，并为相关医疗、康复、运动等领域提供参考意见，例如可以通过分析语音数据，评估人的情绪、压力、心理特征等身体指标，同时还可以监测运动受伤、跌倒等风险，为相关领域提供科学的数据支持和参考意见。
68.上述设计方案的有益效果是：通过采集用户的语音信号，并将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输，实现对用户语音信号的采集，对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，得到用户的音色音调特征，实现对语音信号的分析和管理，据用户的音色音调特征，结合用户的分析意图，评估用户的身体健康状态和意图参考意见，实现对用户身体状态的确定，并为相关领域提供科学的数据支持和参考意见。
69.实施例2：
70.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析方法，s1中，如图2所示，采集用户的语音信号，包括：
71.利用两个或两个以上麦克风采集语音信号，将语音信号与预先存储的用户的历史语音信号进行比较，若一致，则保留语音信号，否则，对语音信号进行剔除；
72.对保留的不同麦克风采集得到的同一时间段的语音信号进行信号强度分析，将同一时间段信号强度最强的麦克风采集得到语音信号作为用户最终的语音信号。
73.在该实施例中，两个及两个以上麦克风分别放置或佩戴在用户的不同位置，目的是可以多方位采集用户的语音信号，保证采集得到语音信号的完整性。
74.在该实施例中，将语音信号与预先存储的用户的历史语音信号进行比较的目的是为了使采集到的语音信号为用户的语音。
75.上述设计方案的有益效果是：通过用两个或两个以上麦克风采集语音信号，目的是可以多方位采集用户的语音信号，保证采集得到语音信号的完整性，然后将语音信号与预先存储的用户的历史语音信号进行比较，若一致，则保留语音信号，否则，对语音信号进行剔除；目的是为了使采集到的语音信号为用户的语音，保证采集语音信号的准确性，对保留的不同麦克风采集得到的同一时间段的语音信号进行信号强度分析，将同一时间段信号强度最强的麦克风采集得到语音信号作为用户最终的语音信号，使得到的最终的语音信号在保证完整性的同时，减少语音信号量，提高语音信号传输和分析效率。
76.实施例3：
77.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析方法，s1中，将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输，包括：
78.利用模数转换器对语音信号进行转化得到电信号；
79.对电信号进行有效性分析，得到有效的电信号，并将有效的电信号存储到指定区域；
80.当有效的电信号达到预设存储量，且接收到数据传输指令后，将有效的电信号进行统一传输。
81.上述设计方案的有益效果是：通过利用模数转换器对语音信号进行转化得到电信
号，对电信号进行有效性分析，得到有效的电信号，并将有效的电信号存储到指定区域，保证存储的电信号的有效性，提高存储语音信号的信号质量，当有效的电信号达到预设存储量，且接收到数据传输指令后，将有效的电信号进行统一传输，保证传输效率和准确性。
82.实施例4：
83.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析方法，s2中，对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，到用户的音色音调特征，包括：
84.对传输过来的电信号进行滤波处理，得到在不同频带的多个滤波信号，并对多个滤波信号进行去噪处理，得到待分析电信号；
85.获取待分析电信号的滤波响度，基于滤波响度与该频带对应的宽动态范围压缩曲线，计算待分析信号的滤波响应增益；
86.基于滤波响应增益与频带基准增益的差值，确定对待分析信号的增益调整值，基于增益调整值对待分析电信号进行调整，得到目标电信号；
87.将目标电信号输入训练好的音色音调分析模型中，得到用户的音色音调特征。
88.在该实施例中，频带基准增益根据历史经验得到。
89.上述设计方案的有益效果是：通过对传输过来的电信号进行滤波处理和去噪处理保证得到的待分析信号的信号质量，并获取待分析电信号的滤波响度，基于滤波响度与该频带对应的宽动态范围压缩曲线，计算待分析信号的滤波响应增益，基于滤波响应增益与频带基准增益的差值，确定对待分析信号的增益调整值，基于增益调整值对待分析电信号进行调整，得到目标电信号，保证得到目标电信号为音色音调分析提供数据特征基础，最终保证确定的音色音调特征的精确性。
90.实施例5：
91.基于实施例4的基础上，本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析方法，将目标电信号输入训练好的音色音调分析模型中，得到用户的音色音调特征，包括：
92.将不同历史用户的历史语音数据，提取历史语音数据的第一声学特征，利用第一声学特征训练深度神经网络，得到初始语音识别模型；
93.获取不同历史用户之间的第一声学特征的特征差异，基于特征差异，确定历史用户的个性化权重，基于历史用户语音特征及其对应的个性化权重，建立得到用户特征识别模型；
94.将用户特征识别模型和初始语音识别模型进行模型融合，得到初始音色音调分析模型；
95.对同一历史用户的第一声学特征进行相似度最大化，得到第二声学特征，对应不同历史用户的第一声学特征，基于特征差异进行相似度最大化，得到第三声学特征；
96.利用第二声学特征，对初始音色音调分析模型进行训练验证，直到满足第一验证结果时，停止训练得到第二音色音调分析模型；
97.利用第三声学特征，对第二音色音调分析模型进行训练验证，直到满足第二验证结果时，停止训练得到训练好的音色音调分析模型；
98.将用户特征输入用户特征识别模型中，根据特征识别结果，确定目标电信号在训练好的音色音调分析模型中的目标识别通道，将目标电信号输入训练好的音色音调分析模
型的目标识别通道中，得到用户的音色音调特征。
99.在该实施例中，初始语音识别模型用于实现对不同历史语音数据的初步识别。
100.在该实施例中，用户特征识别模型用于实现对不同语音用户的识别和归类。
101.在该实施例中，将用户特征识别模型和初始语音识别模型进行模型融合，得到初始音色音调分析模型，包括：基于用户特征识别模型的识别特征分类，将用户特征识别模型与初始语音识别模型的多个识别通道进行连接，其中，一个类型识别特征对应一个识别通道；利用第二声学特征和第三声学特征对初始音色音调分析模型进行训练验证具体为对多个识别通道进行训练验证。
102.在该实施例中，第二声学特征为同一历史用户的标准声学特征。
103.在该实施例中，第三声学特征为突出用户特征差异的声学特征。
104.在该实施例中，训练好的音色音调分析模型实现对不同用户音色音调分析的分析精确性，避免笼统的使用初始语音识别模型，造成对用户音色音调识别不具有针对性。
105.上述设计方案的有益效果是：通过根据不同历史用户的历史语音数据，考虑同一历史用户的声学特征差异，考虑不同历史用户的声学特征差异，来对初始语音识别模型进行融合训练，得到最终的音色音调分析模型，保证音色音调分析模型对不同用户的针对性，保证最终得到的音色音调特征的精确性，为用户身体健康评估提供准确的数据基础。
106.实施例6：
107.基于实施例5的基础上，本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析方法，将用户特征识别模型和初始语音识别模型进行模型融合，得到初始音色音调分析模型，包括：
108.基于用户特征识别模型的识别特征分类，将用户特征识别模型与初始语音识别模型的多个识别通道进行连接，其中，一个类型识别特征对应一个识别通道；
109.利用第二声学特征和第三声学特征对初始音色音调分析模型进行训练验证具体为对多个识别通道进行训练验证。
110.上述设计方案的有益效果是：基于用户特征识别模型的识别特征分类，将用户特征识别模型与初始语音识别模型的多个识别通道进行连接，其中，一个类型识别特征对应一个识别通道，实现了用户特征识别模型和初始语音识别模型进行模型融合，为不同用户的声学分析提供模型基础，利用第二声学特征和第三声学特征对初始音色音调分析模型进行训练验证具体为对多个识别通道进行训练验证，保证得到的训练好的音色音调分析模型的分析准确性。
111.实施例7：
112.基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析方法，s3中，根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，包括：
113.基于音色音调特征，确定用户的音色变化曲线和音调变化曲线；
114.基于呼吸频率特征，对音色变化曲线和音调变化曲线进行分析，确定用户的呼吸频率变化趋势，基于声音情绪特征，对音色变化曲线和音调变化曲线进行分析，确定用户的情绪变化趋势；
115.基于呼吸频率变化趋势，对用户的呼吸状态进行评估，根据评估结果确定用户呼吸平衡评分和呼吸协调评分；
116.基于情绪变化趋势，对用户的心情状态进行评估，根据评估结果确定用户心情好
坏评分；
117.基于呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分，确定用户的身体健康状态。
118.上述设计方案的有益效果是：通过基于音色音调特征，确定用户的音色变化曲线和音调变化曲线；基于呼吸频率特征，对音色变化曲线和音调变化曲线进行分析，确定用户的呼吸频率变化趋势，基于声音情绪特征，对音色变化曲线和音调变化曲线进行分析，确定用户的情绪变化趋势；基于呼吸频率变化趋势，对用户的呼吸状态进行评估，根据评估结果确定用户呼吸平衡评分和呼吸协调评分；基于情绪变化趋势，对用户的心情状态进行评估，根据评估结果确定用户心情好坏评分；基于呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分，确定用户的身体健康状态，实现了对音色音调特征的有效分析，实现了利用音色音调特征确定用户的身体健康状态，并保证确定身体健康状态的准确性。
119.实施例8：
120.基于实施例7的基础上，本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析方法，基于呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分，确定用户的身体健康状态，包括：
121.对呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分进行加权累加，得到综合评分，根据综合评分确定用户的身体健康状态的健康等级。
122.在该实施例中，对呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分进行加权的加权值根据实际情况设定。
123.在该实施例中，综合评分越高，对应的用户的身体健康状态的健康等级越高。
124.上述设计方案的有益效果是：通过对呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分进行加权累加，得到综合评分，根据综合评分确定用户的身体健康状态的健康等级，保证确定的用户的身体健康状态的健康等级的准确性。
125.实施例9：
126.基于实施例7的基础上，本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析方法，s3中，结合用户的分析意图，确定意图参考意见，包括：
127.基于用户的分析意图，确定分析领域，确定在分析领域下的身体评估指标，并基于身体评估指标对分析领域的重要程度，确定身体评估指标的指标权重；
128.根据身体评估指标在标准状态下的标准呼吸特征和标准情绪特征，结合用户的呼吸频率变化趋势和情绪变化趋势，确定身体评估指标值，并基于指标权重，确定身体评估加权指标值；
129.基于身体评估加权指标值构建用户在分析领域的身体评估特征图谱；
130.基于用户的分析意图，确定对用户的意图回复重点，将意图回复重点与身体评估特征图谱进行关联，根据关联结果确定对身体评估特征图谱的标记，基于标记结果从身体评估特征图谱中进行特征提取，得到重点特征图谱；
131.将重点特征图谱中的评估特征输入智能意见答复模型中，输出对应的初始参考意见；
132.基于用户的身体健康状态，判断初始参考意见的可行性；
133.若可行，将初始参考意见作为意图参考意见；
134.否则，基于身体健康状态，对重点特征图谱进行修正，得到最新重点特征图谱，直到用户的身体健康状态满足最新重点特征图谱确定的参考意见，将最新重点特征图谱确定
的参考意见作为意图参考意见。
135.在该实施例中，所述分析领域例如为医疗、康复、运动等领域。
136.在该实施例中，身体评估指标例如为情绪、压力、心理特征等，不同的分析领域侧重的身体评估指标不一样，例如运动分析领域对呼吸频率的侧重比较大，对应的指标权重也就大，而医疗分析领域对心理特征的侧重比较大，对应的指标权重也就大。
137.在该实施例中，例如用户的分析意图对运动过程进行监测预警，对应的意图回复重点为运动过程中的身体评估指标变化趋势的稳定程度。
138.在该实施例中，智能意见答复模型根据分析领域相关信息设定得到。
139.在该实施例中，基于用户的身体健康状态，判断初始参考意见的可行性具体为判断用户的身体健康状态能否安全按照初始参考意见进行执行。
140.在该实施例中，基于身体健康状态，对重点特征图谱进行修正具体为根据身体健康状态，对重点特征图谱中的评估特征进行微调。
141.上述设计方案的有益效果是：通过根据用户的分析领域以及意图回复重点，结合音色音调特征确定身体评估加权指标值，根据身体评估加权指标值建立的身体评估特征图谱，结合智能意见答复模型确定出初始参考意见，再结合确定用户的身体健康状态来对初始参考意见的可行进行判断，保证得到最终的意图参考意见与用户的匹配性，为用户提供合理的参考意见。
142.实施例10：
143.本发明实施例提供一种通过音色音调的健康分析设备，如图3所示，包括：
144.采集传输模块，用于采集用户的语音信号，并将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输；
145.信号分析模块，用于对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，得到用户的音色音调特征；
146.健康评估模块，用于根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，并结合用户的分析意图，确定意图参考意见。
147.上述设计方案的工作原理是：该方案利用语音录采集用户的正常交流的语音，通过网络传输将录制的语音进行滤波及频率和时域及语义分析，通过频率的高低进行语色和与语调及呼吸等基础信息的分析，可以获取到关于语音和身体健康的有用信息，核心技术主要包括以下三个方面：第一语音数据采集，通过指定的麦克风采集语音信号，然后将采集到的声音信号经过数电转换电信号，然后将电信号进行存储到指定设备，然后将采集到的数据传送到移动设备或云端服务器等数据处理设备；第二语音数据处理，对采集到的电信号数据进行滤波、去噪等处理，提高数据质量和准确性，同时还需要对数据进行分析和处理，提取有用的音色、音调和呼吸和身体健康信息，例如可以分析音色的大小、音调的高低、呼吸频率变化趋势等，进而评估人的呼吸是否稳定、平衡、协调。第三数据分析和应用，对处理后的数据进行分析和应用，以评估人的身体健康状况，并为相关医疗、康复、运动等领域提供参考意见，例如可以通过分析语音数据，评估人的情绪、压力、心理特征等身体指标，同时还可以监测运动受伤、跌倒等风险，为相关领域提供科学的数据支持和参考意见。
148.上述设计方案的有益效果是：通过采集用户的语音信号，并将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输，实现对用户语音
信号的采集，对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，得到用户的音色音调特征，实现对语音信号的分析和管理，据用户的音色音调特征，结合用户的分析意图，评估用户的身体健康状态和意图参考意见，实现对用户身体状态的确定，并为相关领域提供科学的数据支持和参考意见。
149.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种通过音色音调的健康分析方法，其特征在于，包括：s1：采集用户的语音信号，并将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输；s2：对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，得到用户的音色音调特征；s3：根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，并结合用户的分析意图，确定意图参考意见。2.根据权利要求1所述的一种通过音色音调的健康分析方法，其特征在于，s1中，采集用户的语音信号，包括：利用两个或两个以上麦克风采集语音信号，将语音信号与预先存储的用户的历史语音信号进行比较，若一致，则保留语音信号，否则，对语音信号进行剔除；对保留的不同麦克风采集得到的同一时间段的语音信号进行信号强度分析，将同一时间段信号强度最强的麦克风采集得到语音信号作为用户最终的语音信号。3.根据权利要求1所述的一种通过音色音调的健康分析方法，其特征在于，s1中，将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输，包括：利用模数转换器对语音信号进行转化得到电信号；对电信号进行有效性分析，得到有效的电信号，并将有效的电信号存储到指定区域；当有效的电信号达到预设存储量，且接收到数据传输指令后，将有效的电信号进行统一传输。4.根据权利要求1所述的一种通过音色音调的健康分析方法，其特征在于，s2中，对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，到用户的音色音调特征，包括：对传输过来的电信号进行滤波处理，得到在不同频带的多个滤波信号，并对多个滤波信号进行去噪处理，得到待分析电信号；获取待分析电信号的滤波响度，基于滤波响度与该频带对应的宽动态范围压缩曲线，计算待分析信号的滤波响应增益；基于滤波响应增益与频带基准增益的差值，确定对待分析信号的增益调整值，基于增益调整值对待分析电信号进行调整，得到目标电信号；将目标电信号输入训练好的音色音调分析模型中，得到用户的音色音调特征。5.根据权利要求4所述的一种通过音色音调的健康分析方法，其特征在于，将目标电信号输入训练好的音色音调分析模型中，得到用户的音色音调特征，包括：将不同历史用户的历史语音数据，提取历史语音数据的第一声学特征，利用第一声学特征训练深度神经网络，得到初始语音识别模型；获取不同历史用户之间的第一声学特征的特征差异，基于特征差异，确定历史用户的个性化权重，基于历史用户语音特征及其对应的个性化权重，建立得到用户特征识别模型；将用户特征识别模型和初始语音识别模型进行模型融合，得到初始音色音调分析模型；对同一历史用户的第一声学特征进行相似度最大化，得到第二声学特征，对应不同历
史用户的第一声学特征，基于特征差异进行相似度最大化，得到第三声学特征；利用第二声学特征，对初始音色音调分析模型进行训练验证，直到满足第一验证结果时，停止训练得到第二音色音调分析模型；利用第三声学特征，对第二音色音调分析模型进行训练验证，直到满足第二验证结果时，停止训练得到训练好的音色音调分析模型；将用户特征输入用户特征识别模型中，根据特征识别结果，确定目标电信号在训练好的音色音调分析模型中的目标识别通道，将目标电信号输入训练好的音色音调分析模型的目标识别通道中，得到用户的音色音调特征。6.根据权利要求5所述的一种通过音色音调的健康分析方法，其特征在于，将用户特征识别模型和初始语音识别模型进行模型融合，得到初始音色音调分析模型，包括：基于用户特征识别模型的识别特征分类，将用户特征识别模型与初始语音识别模型的多个识别通道进行连接，其中，一个类型识别特征对应一个识别通道；利用第二声学特征和第三声学特征对初始音色音调分析模型进行训练验证具体为对多个识别通道进行训练验证。7.根据权利要求1所述的一种通过音色音调的健康分析方法，其特征在于，s3中，根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，包括：基于音色音调特征，确定用户的音色变化曲线和音调变化曲线；基于呼吸频率特征，对音色变化曲线和音调变化曲线进行分析，确定用户的呼吸频率变化趋势，基于声音情绪特征，对音色变化曲线和音调变化曲线进行分析，确定用户的情绪变化趋势；基于呼吸频率变化趋势，对用户的呼吸状态进行评估，根据评估结果确定用户呼吸平衡评分和呼吸协调评分；基于情绪变化趋势，对用户的心情状态进行评估，根据评估结果确定用户心情好坏评分；基于呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分，确定用户的身体健康状态。8.根据权利要求7所述的一种通过音色音调的健康分析方法，其特征在于，基于呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分，确定用户的身体健康状态，包括：对呼吸平衡评分，呼吸协调评分和心情好坏评分进行加权累加，得到综合评分，根据综合评分确定用户的身体健康状态的健康等级。9.根据权利要求7所述的一种通过音色音调的健康分析方法，其特征在于，s3中，结合用户的分析意图，确定意图参考意见，包括：基于用户的分析意图，确定分析领域，确定在分析领域下的身体评估指标，并基于身体评估指标对分析领域的重要程度，确定身体评估指标的指标权重；根据身体评估指标在标准状态下的标准呼吸特征和标准情绪特征，结合用户的呼吸频率变化趋势和情绪变化趋势，确定身体评估指标值，并基于指标权重，确定身体评估加权指标值；基于身体评估加权指标值构建用户在分析领域的身体评估特征图谱；基于用户的分析意图，确定对用户的意图回复重点，将意图回复重点与身体评估特征图谱进行关联，根据关联结果确定对身体评估特征图谱的标记，基于标记结果从身体评估
特征图谱中进行特征提取，得到重点特征图谱；将重点特征图谱中的评估特征输入智能意见答复模型中，输出对应的初始参考意见；基于用户的身体健康状态，判断初始参考意见的可行性；若可行，将初始参考意见作为意图参考意见；否则，基于身体健康状态，对重点特征图谱进行修正，得到最新重点特征图谱，直到用户的身体健康状态满足最新重点特征图谱确定的参考意见，将最新重点特征图谱确定的参考意见作为意图参考意见。10.一种通过音色音调的健康分析设备，其特征在于，包括：采集传输模块，用于采集用户的语音信号，并将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输；信号分析模块，用于对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，得到用户的音色音调特征；健康评估模块，用于根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，并结合用户的分析意图，确定意图参考意见。

技术总结
本发明提供了一种通过音色音调的健康分析方法及设备，包括：采集用户的语音信号，并将语音信号进行模数转换得到电信号，并将电信号存储到指定区域，并将电信号进行统一传输；对传输过来的电信号进行信号处理，对处理后的电信号进行音色音调分析，得到用户的音色音调特征；根据用户的音色音调特征，评估用户的身体健康状态，并结合用户的分析意图，确定意图参考意见，本发明基于麦克风传感器监测语音和身体健康的技术具有非侵入性、高精准度、实时性好、数据量大和便于使用的优势，可以为相关医疗、康复、运动等领域提供更加科学的监测和分析手段，具有广泛的应用前景和市场潜力。具有广泛的应用前景和市场潜力。具有广泛的应用前景和市场潜力。


技术研发人员：白伟民
受保护的技术使用者：北京雪扬科技有限公司
技术研发日：2023.07.26
技术公布日：2023/9/16