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分布式语音识别技术在放射科信息系统中应用的研究

作　者: 王鑫鑫
导　师: 叶志前
学　校: 浙江大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 分布式系统语音识别技术隐马尔科夫模型放射科信息系统
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 39次
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内容摘要

当前,我国医院信息化建设已经进入数字化阶段,医疗信息系统广泛应用于现代医院各科室,其主要目的是为了更加充分利用患者临床诊断信息,提高检查信息传递的速度,进而提高医院资源利用率；其中,医学影像诊断信息是当前医学临床诊断主要信息依据,医学影像诊断报告作为放射科医生与相关临床医师相互沟通的主要媒介,能够及时、快速、准确地生成对于优化医疗服务流程、提高医疗服务质量具有重要作用。然而,当前放射科医师在诊断过程中,注意力需要集中在对医学影像的观察、分析等方面,而无暇顾及诊断报告的录入,不能够实现实时输入诊断报告。在特殊情况下(比如急诊、患者数量多),要实现对患者进行及时、准确的诊断治疗,医学影像诊断报告必须在限定时间内完成,因此,为了高效率地生成医学诊断报告,必须应用现代计算机信息技术突破传统医疗报告输入或记录模式的限制。当前,语音识别技术日益成熟,极有可能成为下一代操作系统的主要人机交互方式,将语音识别技术应用于放射科影像诊断报告的录入过程,将大大减少医生做出诊断的时间,从总体上提高医院收容处理病人的能力,同时大大缩短病人的无效等待时间,增加病人的满意度。本文以隐马尔科夫原理为基础,设计与实现专门应用于放射科影像诊断报告录入环节的分布式语音识别系统。首先,本文详细讨论了分布式语音识别相关的关键技术,主要包括HMM的核心思想与基本算法,并从系统构建的角度,进一步介绍了分布式语音识别系统客户端所涉及的语音端点检测与参数提取技术、系统客户端与服务器端之间语音数据传输协议以及服务器端主要的语音识别搜索技术。其次,详细阐述放射科信息系统中分布式语音识别系统的设计,从系统需求出发,构建系统整体框架,设计客户端语音数据处理模块、语音特征数据传输模块与服务器端语音识别模块,并针对系统整体性能需求,提出保证措施。最后,实现了放射科信息系统中分布式语音识别系统,并对实验结果进行了分析。实验结果表明,在实验室环境条件下,针对特定人的专门用于放射科影像报告录入的语音识别系统识别效果较为理想,能够与IBM Viavoice9.1软件的识别效果相媲美。

全文目录

致谢  4-5
摘要  5-6
Abstract  6-7
目录  7-10
第1章绪论  10-15
  1.1 课题的研究背景  10-11
  1.2 国内外的研究现状  11-14
  1.3 论文的主要内容  14-15
第2章分布式语音识别相关技术  15-34
  2.1 隐马尔可夫模型  15-21
    2.1.1 基本概念  15-16
    2.1.2 HMM的三个基本问题  16-17
    2.1.3 HMM基本算法  17-21
  2.2 前端语音数据处理技术  21-26
    2.2.1 端点检测技术  21-22
    2.2.2 特征参数提取技术  22-26
    2.2.3 数字编码技术  26
  2.3 分布式语音数据传输协议  26-30
    2.3.1 H.323协议  26-27
    2.3.2 SIP协议  27-28
    2.3.3 RTP/RTCP协议  28-29
    2.3.4 Socket传输机制  29-30
  2.4 服务器端语音识别技术  30-32
    2.4.1 矢量量化(VQ)技术  30-31
    2.4.2 动态时间规整(DWT)技术  31
    2.4.3 隐马尔可夫模型(HMM)技术  31-32
    2.4.4 人工神经网络(ANN)技术  32
    2.4.5 混合型模式识别技术  32
  2.5 本章小结  32-34
第3章分布式语音识别系统设计  34-49
  3.1 系统设计需求分析  34-35
  3.2 系统整体框架设计  35-37
  3.3 前端语音数据处理模块  37-41
    3.3.1 预处理单元  38-39
    3.3.2 端点检测单元  39
    3.3.3 特征参数提取单元  39-41
  3.4 语音特征数据传输模块  41-46
    3.4.1 方案一:基于RTP/RTCP传输协议的特征数据传输  41-42
    3.4.2 方案二:基于socket机制语音特征数据传输  42-43
    3.4.3 系统性能保证措施  43-46
  3.5 服务器端语音识别模块  46-48
    3.5.1 声学模型  46-47
    3.5.2 语言模型  47
    3.5.3 字典  47
    3.5.4 训练模块  47-48
    3.5.5 识别模块  48
  3.6 本章小结  48-49
第4章分布式语音识别系统实现  49-60
  4.1 系统开发环境  49-50
  4.2 样本采集  50-52
  4.3 特征提取  52-53
  4.4 数据传输  53-55
  4.5 实验结果  55-59
    4.5.1 测试指标  55-56
    4.5.2 测试结果  56-59
  4.6 本章小结  59-60
第5章工作总结与展望  60-62
  5.1 工作总结  60-61
  5.2 后续展望  61-62
参考文献  62-65
作者在硕士研究生期间的科研成果  65

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