语音识别在中医处方系统中的应用

发布时间：2017-10-13 16:10

  本文关键词：语音识别在中医处方系统中的应用

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【摘要】：近年来,对语音识别相关技术的研究不断取得突破,各种与其相关的应用也不断进入市场。其中,在物联网、智能家电、车载导航以及移动互联网等领域已经取得广泛应用,但是在医疗领域应用还处于起步阶段,根据调查发现门诊医生每天花大量时间在开处方上,目前中医处方通常是通过手写或者通过PC端的处方管理系统进行生成。然而在手动书写处方时,通常为了节省时间,其处方字迹会比较凌乱,也必然会给辨识方带来很大的困难,可能会由于误识导致医疗事故。此外,大多数中医的电脑操作水平不高,PC的处方管理系统也并未被广泛使用。因此,通过多种输入方式来生成中医处方变得极为需要,本文设计的基于语音识别的中医处方系统能够减轻门诊医生的工作量以及节省患者看病时间。本文设计并实现了一个基于HMM的语音识别系统,整个系统将开发一个针对中药处方的Android APP,通过此APP采集语音,然后由语音识别模块进行中药药名的语音识别,通过本APP能够方便准确的识别出中药药名。本文的主要内容有如下几个部分:第一、介绍了语音识别的相关技术原理,主要对语音识别中的预处理、端点检测、特征提取、矢量量化以及模板训练等技术进行深入研究。第二、对隐马尔科夫模型的基本原理进行深入研究,包括对前向-后向、Viterbi以及Baum-Welch三个算法的仿真和实现,它们分别用于解决HMM模型中的估计问题、解码问题、模板训练问题,并详细分析了将其应用到实际语音识别应用中需要研究的几个关键参数。第三、本文介绍了基于HMM的语音识别系统的设计与实现,本系统软件主要包括PC端语音训练辅助软件以及基于Android平台的中药处方系统的设计与实现。其中,Matlab模板训练软件主要包括语音采集模块、预处理模块、特征提取模块、码本生成模块、模板训练模块等,本文将就其设计思路和实现进行了分析。而中药处方系统则是基于Android平台开发的一款适用于门诊医生进行处方开具的APP,本APP主要包括语音采集模块、语音识别模块、处方生成模块等。第四、本文将语音识别的相关算法通过NDK封装成一个语音识别库libspeech.so,此库可以通过JNI进行调用。并对语音识别库中的浮点算法进行了定点优化。
【关键词】：语音识别 HMM 中医处方系统 Android
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN912.34
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本文编号：1025807