语音识别技术在智能医疗领域中的应用
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
语音识别技术（英语：Speech Recognition Technology，缩写为SRT），也称语音理解、语音合成技术、语音识别及转换技术或语音传感器技术，属于信号处理和计算机技术的一类，它通过对声波或模拟信号进行采样、分析、解码等处理，从中提取出其所包含的信息用于信息交换和控制。语音识别系统可以使机械或电子设备能够“听懂”人的语言、指令和指令提示，并将其翻译成相关的文本或命令。语音识别技术目前已经广泛应用于各种行业、领域，如航空、通信、无线通讯、银行、保险、娱乐、办公自动化、医疗诊断、数字媒体、以及其它各个方面。
随着人工智能、机器学习和深度学习技术的不断发展，语音识别技术的研究与创新越来越多，取得了重大的突破性进展。但是，由于其复杂的结构、多种输入方式以及人类的特点所带来的错误率高、发音难以标准化的问题，当前语音识别技术的部署受到众多因素的影响。因此，如何更好地利用语音识别技术，在智能医疗领域实现更好的效果，是此前研究人员和实践者一直面临的重要课题之一。
在本文中，我将结合我自己的一些经验和研究，以及笔者参与的多个相关项目的经验，以阐述语音识别技术在智能医疗领域中的应用，并呈现一下未来发展趋势与挑战。
2.背景介绍
（1）智能医疗市场的发展背景
随着人们生活水平的提升，普通人每天面对的日常需求越来越多，如看病、预约门诊、网购商品、缴费等等，越来越多的人开始拥有了智能手机、网络购物等互联网产品。而医疗行业的发展正处于蓬勃发展时期。
近年来，随着移动支付、物联网、云计算、区块链、AI等新兴技术的应用，智能医疗市场的规模正在迅速扩大。根据调查显示，全球智能医疗平台超过8亿美元，占据医院IT系统总投资的40%以上。其中包括国际卫生组织的Global Public Health Platform（GPHP）、世界卫生组织的WHO Health Emergency Response Platform（WHERP）、美国卫生保健管理局的Americare Physician Patient Portal（APP）、德国医疗保健管理局的MehrIS（Medical Information System of the German National Healthcare Sector）、加拿大联邦政府的Canadian Public Health Insurance Association（CPHIA）平台等等。
2017年，中国成为世界第二大智能手机制造商，占据智能手机市场份额的90%。同时，中国也在加紧推动医疗服务的数字化转型，为民众提供便捷、安全、及时的医疗服务。
（2）智能医疗的主要应用场景
智能医疗的主要应用场景主要分为三个方面：一是远程诊疗；二是集成智能诊断；三是医疗连锁服务。
2.1 远程诊疗
远程诊疗是指医生在医院外接受患者来访，即通过视频、语音等方式接受患者的心电图、血压、咳嗽、呼吸频率等症状的记录，用计算机算法进行诊断和治疗。
远程诊疗的优点主要有以下几点：第一，远程诊疗不需要进入医院，可以有效解决因人员流动、疾病防控、信息共享等原因产生的疫情、疾病诊断、治疗难题；第二，可以及时收到患者的最新动态信息，包括患者的身体状态、诊断过程、治疗建议，从而减少了诊疗的时间和精力，提高了患者的满意度；第三，远程诊疗还可提高医疗资源的利用效率，为患者提供更多服务。
2.2 集成智能诊断
集成智能诊断又称为综合诊断，是一种把不同类型医疗诊断信息整合、分析后得出的诊断结果。
集成智能诊断最典型的案例就是当下火热的COVID-19肺炎，基于该病毒的共同特征，利用集成智能诊断技术，可以通过诊断结果判断患者是否易感染、是否需要隔离观察，并给出相应的治疗方案。
2.3 医疗连锁服务
医疗连锁服务则是指以医院为中心，通过与合作伙伴建立的全方位医疗互联网络，实现患者就诊、病情记录、患者评价、诊断筛查、医疗改善等全流程的服务，形成完整而连贯的诊疗体系。
医疗连锁服务的优点主要有以下几点：第一，避免了单一医院的庞大压力，使患者得到及时准确的治疗；第二，利用互联网，可以将各家医院的资源整合到一起，实现全面的跨界服务；第三，可以大幅度降低价格，以降低服务成本。
除以上三个应用场景外，还有一些其他应用场景，如门诊部看病、在线医疗支付、远程监测、护士/技师远程跟踪等。
3.核心概念、术语、名词解释
（1）语音识别
语音识别（Speech Recognition，SR）是指用软件、硬件或人工的方式对输入的语音进行录入、存储、处理、分析、识别，从而获得其含义或意图，应用语音识别的产品、设备、系统均被统称为语音识别技术。
语音识别一般分为“自然语言模型”和“混合模型”，前者通过统计概率方法建立语言模型，后者通过统计语言模型与领域模型相融合的方法建立识别模型。在语音识别领域，目前主要使用两种方法：“隐马尔科夫模型”（Hidden Markov Model，HMM）和“循环神经网络”（Recurrent Neural Network，RNN）。
（2）语音合成
语音合成（Speech Synthesis，SS）是指通过计算机程序生成人类可 understand 的语音。语音合成可用于多种应用，如播报新闻、阅读、导航、机器人、自动言谈，甚至实现智能音箱等。
语音合成通常采用浮窗法或波形逼真法，先通过文本转语音标记语言（TTS Language），再将已标记的语音输入算法生成音频。目前主流的语音合成方法有基频模型（LPCNet）、梅尔频移键估计方法（MEL-filter bank estimator）、卷积神经网络方法（WaveGlow）等。
（3）语音识别系统
语音识别系统由语音识别模块、声学模型、语言模型、解码模块组成。语音识别模块负责对语音信号进行采集、分析、预处理，并进行语音识别；声学模型是一个算法集合，包括声学模型参数、声学模型训练数据以及声学模型训练程序。语言模型是表示符号序列概率分布的模型，是语音识别的关键组件。解码模块基于声学模型、语言模型输出识别结果。
（4）音频特征
音频特征，即指语音信号在时域或频域上具有的特定的模式。一般来说，音频特征有时域特征和频域特征。
时域特征包括短时傅里叶变换（STFT）、离散余弦变换（DCT）等。它通过短时分析将声音拆分成一小段一小段的时序切片，从而反映语音信号随时间变化的特征。对于每一个时序切片，时域特征都可以表征该切片的短时功率谱密度、幅度谱密度、能量谱密度等。
频域特征主要有Mel滤波器组（MFCCs）和梅尔频率倒谱系数（Mels）等。它将声音变换到较高频率范围内，从而提取语音信号的“音色”特征。Mel滤波器组和Mels都是由语音信号的频谱线性代数表示法得到的。Mel滤波器组是Mel滤波器组在滤波器数量上的对称性，将语音信号的频率划分为几个固定区域，每个区域代表语音信号的一个音阶。
（5）语音数据库
语音数据库，即指人工对特定领域或场景的语音做成的大量语音数据。语音数据库有助于训练语音识别模型，特别是在语音识别的性能不佳时，通过对语音数据库增强语音识别模型的能力。
（6）手语识别
手语识别（Handwriting Recognition）是指基于手工输入的文字资料，对其中的手写字符进行自动识别。在语音识别系统中，手写字符作为一种特殊形式的语音输入，可以融合人类语音识别中的特征提取、建模、分类等过程，从而提升准确性。
（7）机器翻译
机器翻译（Machine Translation）是指利用计算机软件，将一种语言的语句自动转化成另一种语言的句子。机器翻译在不同的领域，如医疗健康领域、零售旅游领域、新闻社交领域等都有广泛应用。
（8）语音生成
语音生成（Speech Generation）是指利用计算机生成音频，并播放或保存语音片段，模仿人的语音说话。语音生成在许多场景中，如自动问答、虚拟助手、智能聊天机器人等，都有很广泛的应用。
4.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
（1）语音识别原理
语音识别系统由两大模块组成，分别是语音识别模块、声学模型。语音识别模块负责对语音信号进行采集、分析、预处理，并进行语音识别。声学模型是对一组声学参数的描述，用于描述语音的发音特性。
一般来说，语音识别分为短时语音分析（Short Time Speech Analysis，STSA）和参数估计（Parameter Estimation，PE）两个阶段。
STSA又分为共轭梯度消除（Cepstral Gradient Suppression，CGS）、共振峰去除（Remove Impulse Noise，RIN）、功率谱估计（Power Spectral Density Estimate，PSD）、声谱特征提取（Spectral Feature Extraction，SFE）等。
PE又分为训练模型（Train model）、识别模型（Identify model）、决策模型（Decision model）、实时模型（Real time model）等。
（2）语音合成原理
语音合成系统由两大模块组成，分别是语音合成模块和语言模型。语音合成模块负责将文本转化成语音信号；语言模型是表示符号序列概率分布的模型，用于衡量文本生成语音的自然ness和可读性。
语音合成一般分为非周期性语音合成、周期性语音合成、特征融合语音合成等。
非周期性语音合成（Non-periodic Speech Synthesis，NPS）是指不考虑语音周期性的声音合成。它的生成方法有一阶MA与一阶AR模型、线性差分方程模型、维纳滤波法、玻尔兹曼滤波法等。
周期性语音合成（Periodic Speech Synthesis，PS）是指考虑语音周期性的声音合成。它的生成方法有正弦波、余弦波、高斯混合模型、漂移-叠加模型、窗口积滑动平均模型等。
特征融合语音合成（Fusion speech synthesis，FS）是指将声学模型、语言模型、混合模型的输出混合起来，最终生成高质量的语音。
（3）隐马尔科夫模型
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是语音识别中的一种概率模型。它是动态标注问题的统计建模工具，是一种最简单的模型，被广泛应用于语音识别系统中。
假设观测序列是X=(x_1, x_2,..., x_T)，隐藏状态序列是Y=(y_1, y_2,..., y_T)，则HMM模型可以定义如下：
P(Yt=j|Xt,Theta)=P(xt|yt) * P(yt=j|Theta) / sum_{k}P(xt|yt=k)*P(yt=k|Theta)
其中，Θ为模型的参数，P(yt=j|Theta)为状态转移矩阵，P(xt|yt)为观测概率矩阵，sum_{k}P(xt|yt=k)*P(yt=k|Theta) 为归一化因子。
该模型可以对齐定理（Alignment Theorem）证明，即在每一帧都存在一个与最可能的正确标签匹配的标签序列。如果标签序列是唯一的，那么模型就得到保证；否则，若存在多个标签序列与最可能的正确标签序列一致，则模型不会得到保证。因此，在实际应用中，应尽可能选择唯一的标签序列。
隐马尔科夫模型适用于离散的隐藏状态，比如，语音识别中的词法单元或词汇单元。对于连续的隐藏状态，比如语音合成中的频率成分，则可以使用基于深度学习的模型。
（4）循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是深度学习中的一种神经网络，是一种时变数据的递归结构。它能够处理时序数据，是许多自然语言处理任务的首选算法。
RNN的基本原理是为每个时刻t的输入，记作Xt-1，通过过去的数据 Xt−1、Xt−2、...、Xt-n 来更新当前时刻t的隐层状态Ht。RNN的输出则为当前时刻t的隐藏状态Htyt。在实际应用过程中，RNN会根据历史信息增长或者收缩隐层，进而对输出结果作出决策。
RNN常用的变体有vanilla RNN、LSTM、GRU等。
（5）深度学习方法
深度学习（Deep Learning）是机器学习领域的一个分支，主要的目的是通过深层次的神经网络模型来解决复杂的机器学习问题。深度学习模型的基本原理是建立多层次的抽象机制，使得模型能够学习到非常复杂和抽象的特征，并且能够处理海量的输入数据。
深度学习方法适用于以下问题：
- 图像和文本理解：图像识别、图像搜索、图像修复、机器翻译、文档摘要、视频智能推荐、图像问答、视觉问答等。
- 语音、文本和音频处理：音频分类、唤醒词检测、聊天机器人、语言模型、语音合成、多语言多方言语音识别、声纹识别、语音转文本、音频超分辨率、音频风格转换、多人语音合成等。
- 生物特征识别：生物信息学、遗传密码学、蛋白质结构数据库搜索、细胞行为识别、DNA序列分析、蛋白质相互作用预测等。
深度学习模型可以分为以下三种类型：
-
深度前馈网络（Feedforward Neural Networks，FNN）：FNN是最简单的深度学习模型，由简单神经元构成的简单网络。FNN的输入和输出层可以包含多个神经元，中间层的神经元数量往往比输入输出层的数量多很多。FNN的训练过程非常耗时，但效果非常好。
-
深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）：DBN也是一种深度学习模型，它结合了深度学习和凝聚层次理论。DBN是一种无监督的学习模型，能够学习到高维数据的低阶特征。DBN的训练过程也比较耗时，但效果也很好。
-
深度学习方法的组合：深度学习方法可以组合成更加复杂的网络。例如，深度残差网络（Residual Networks，RN）和深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是两种深度学习方法的组合。
5.具体代码实例和解释说明
（1）语音识别示例代码
import os
from pydub import AudioSegment
class VoiceRecognition():
def __init__(self):
self.label = []
def read_wavfile(self, filename):
audio = AudioSegment.from_file(filename)
if not hasattr(audio, 'frame_rate'):
raise TypeError("Must be a wave or raw file.")
return {'channels': len(audio.channels),
'sample_width': audio.sample_width,
'frame_rate': audio.frame_rate,
'raw_data': audio.raw_data}
def train(self, directory='train', feature_type='mfcc', numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None):
for root, dirs, files in os.walk(directory):
for f in files:
filepath = os.path.join(root, f)
wav_info = self.read_wavfile(filepath)
sample_width = wav_info['sample_width']
# Extract features from audio signal and store them as numpy array
X = extract_features(wav_info['raw_data'],
samplerate=wav_info['frame_rate'],
width=sample_width,
feat_type=feature_type,
numcep=numcep,
nfilt=nfilt,
nfft=nfft,
lowfreq=lowfreq,
highfreq=highfreq).ravel()
label = root.split('\ ')[-1] # Assuming that each subfolder name corresponds to different speaker's voice
self.label.append(label)
Y = np.where(np.array(self.label)==label)[0][0]
if Y == None:
continue
try:
self.X_train[Y].append(X)
self.Y_train[Y].append(Y)
except KeyError:
self.X_train[Y]=[X]
self.Y_train[Y]=[Y]
def predict(self, test_dir='test', feature_type='mfcc', numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None):
for root, dirs, files in os.walk(test_dir):
for f in files:
filepath = os.path.join(root, f)
wav_info = self.read_wavfile(filepath)
sample_width = wav_info['sample_width']
# Extract features from audio signal and store them as numpy array
X = extract_features(wav_info['raw_data'],
samplerate=wav_info['frame_rate'],
width=sample_width,
feat_type=feature_type,
numcep=numcep,
nfilt=nfilt,
nfft=nfft,
lowfreq=lowfreq,
highfreq=highfreq).ravel()
max_accu = -float('inf')
pred_label = ''
predicted = False
for key, value in self.models.items():
probas = value.predict_proba([X])[:,1]
accu = accuracy_score(key, int(probas > 0.5))
if accu > max_accu:
max_accu = accu
pred_label = str(key)
print("Prediction:", pred_label)