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文檔簡介
1、近年來,隨著大中型醫(yī)院放射科設(shè)備性能的改善,醫(yī)院的看病效率有了很大的提高,每天病人的診斷數(shù)量也在不斷上升,影像診斷醫(yī)生的工作負荷量也隨之加重。并且伴隨著影像顯示器逐漸替代膠片,診斷報告的撰寫方式和工具已經(jīng)向數(shù)字化階段邁進,隨之而來的是如何高效率使用報告撰寫工具的問題。有些醫(yī)院放射科曾采用診斷醫(yī)生口述錄音并由語音轉(zhuǎn)換員聽寫生成最終報告的方式,費時費力,人工成本高。伴隨著語音識別技術(shù)的不斷成熟,該技術(shù)已經(jīng)被運用到醫(yī)療信息化建設(shè)中。放射科醫(yī)生
2、可以自己操作語音識別引擎,直接生成診斷報告,控制生成時間及其質(zhì)量;并且可實現(xiàn)實時簽發(fā),而不再考慮轉(zhuǎn)錄員對報告所產(chǎn)生的延遲影響。語音識別技術(shù)已經(jīng)在以美國為首的西方國家成功運用到醫(yī)院放射科、病理科、急診室等部門中,很大程度上提高了工作效率,降低了醫(yī)院日常運作成本。但是目前我國醫(yī)院還沒有成功使用連續(xù)語音識別技術(shù)撰寫診斷報告的案例,其中主要的原因之一就是連續(xù)性漢語語音識別系統(tǒng)在實際的環(huán)境中沒有達到較理想的準確率與識別速度,而國內(nèi)醫(yī)院看病人群密度
3、大、環(huán)境嘈雜的特點與識別系統(tǒng)得到訓練的實驗室環(huán)境不匹配,極大影響了連續(xù)語音系統(tǒng)的識別效果。如何提高連續(xù)語音識別系統(tǒng)的環(huán)境魯棒性成為該技術(shù)在國內(nèi)醫(yī)療領(lǐng)域普及的關(guān)鍵因素之一。
本文基于開源語音識別引擎Sphinx,設(shè)計與實現(xiàn)專門應(yīng)用于放射科影像診斷報告語音錄入環(huán)節(jié)的連續(xù)性語音識別系統(tǒng),在該系統(tǒng)基礎(chǔ)上分析環(huán)境自適應(yīng)算法在抗噪聲語音識別中的應(yīng)用,并提出了一種新型的自適應(yīng)方法,最終設(shè)計和實現(xiàn)了完整的環(huán)境自適應(yīng)流程,證明了所提出的環(huán)境
4、自適應(yīng)新算法能有效改善系統(tǒng)在噪聲環(huán)境中的性能。
本文的主要內(nèi)容首先是詳細討論了語音識別相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù),主要包括HMM的核心思想與基本算法,以及基于HMM建模的聲學模型;為構(gòu)建放射科語音識別系統(tǒng)以及環(huán)境自適應(yīng)技術(shù)的研究奠定理論基礎(chǔ)。其次,分析噪聲對語音識別系統(tǒng)的影響以及常見的語音抗噪技術(shù),在前人研究工作基礎(chǔ)上提出一種新的基于噪聲環(huán)境的模型自適應(yīng)算法,即在MAP方法中引入一個簡化的MLLR模塊。最后,基于開源語音識別引擎,構(gòu)建
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