CN112885333A - 一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器,包括动物语音数据模块、数据处理模块和数据库,动物语音数据模块将动物的音频数据进行接收,并将接收到的数据发送至数据处理模块,数据处理模块包括语义生成模块、诊断模块,语义生成模块包括特征提取模块和分类模块,特征提取模块将动物的音频数据进行特征提取并将提取的数据发送至分类模块,分类模块根据提取的特征数据与数据库中相似的数据进行聚类,从而得到动物音频数据的类别,并根据相似类别得到音频数据的语义,并将语义发送至诊断模块,诊断模块包括决策模块和推理模块。本发明采用AI诊断技术和语音识别技术进行诊断,可以极大的提高诊断的效率,保证诊断的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及动物健康状态检测技术,特别涉及一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器。
背景技术
动物健康诊断就是对动物的健康本质所做出的判断。诊断是根据医学理念和临床经验再通过分析、综合、推理出健康程度的一种手段,目前的动物诊断技术主要是通过人工进行诊断识别,由于人工诊断识别容易造成诊断速率较慢的问题,因此也有采用AI进行诊断的技术,但目前该类技术并不完善,导致诊断结果较差,诊断方法较为繁琐。
发明内容
为了至少解决或部分解决上述问题,提供一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器,采用AI诊断技术和语音识别技术进行诊断,可以极大的提高诊断的效率,保证诊断的准确性。
为了达到上述目的,本发明提供了如下的技术方案:
本发明一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器,包括动物语音数据模块、数据处理模块和数据库,所述动物语音数据模块将动物的音频数据进行接收,并将接收到的数据发送至数据处理模块,所述数据处理模块包括语义生成模块、诊断模块,所述语义生成模块包括特征提取模块和分类模块,所述特征提取模块将动物的音频数据进行特征提取并将提取的数据发送至分类模块,所述分类模块根据提取的特征数据与数据库中相似的数据进行聚类,从而得到动物音频数据的类别,并根据相似类别得到音频数据的语义,并将语义发送至诊断模块,所述诊断模块包括决策模块和推理模块,所述推理模块根据接收语义以及动物诊断常识进行诊断推理,输出推理后的决策树并将决策树数据发送至决策模块,所述决策模块采用强化学习模型进行动作决策,并最终由推理模块输出最终的诊断结果。
作为本发明的一种优选技术方案,所述强化学习模型采用q学习模型,将数据处理为状态、决策、决策评价值三元组,所述决策评价值根据动物诊断常识中的上下节点的关系强度和整体最短路径进行定值。
作为本发明的一种优选技术方案,所述特征提取采用卷积神经网络单元完成,所述卷积神经网络单元由卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构组成。
作为本发明的一种优选技术方案,所述数据库包括数据接收模块和数据存储模块,所述数据接收模块接收动物语音数据模块和数据处理模块发送的全部数据,并将数据存储至数据存储模块中。
作为本发明的一种优选技术方案,还包括通信模块,所述动物语音数据模块、数据处理模块之间通过通信模块进行数据传输,所述通信模块还包括协议模块,所述协议模块用于动物语音数据模块、数据处理模块之间数据传输的保密与解密。
与现有技术相比,本发明的有益效果如下:
本发明采用语音识别技术对动物的音频数据进行分析,并采用自动化诊断模块进行自动化推理诊断,极大的的提高诊断的效率,同时保证诊断的准确性,且为未来智能化动物诊断提供基础性方案。
附图说明
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:
图1是本发明的整体结构示意图;
图中:1、动物语音数据模块;2、数据处理模块;3、数据库;4、语义生成模块;5、诊断模块;6、特征提取模块;7、分类模块;8、决策模块;9、推理模块;10、数据接收模块;11、数据存储模块;12、通信模块;13、协议模块。
具体实施方式
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。
此外,如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的,则将其省略。
实施例1
如图1所示,本发明提供一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器,包括动物语音数据模块1、数据处理模块2和数据库3,动物语音数据模块1将动物的音频数据进行接收,并将接收到的数据发送至数据处理模块2,数据处理模块2包括语义生成模块4、诊断模块5,语义生成模块4包括特征提取模块6和分类模块7,特征提取模块6将动物的音频数据进行特征提取并将提取的数据发送至分类模块7,分类模块7根据提取的特征数据与数据库中相似的数据进行聚类,从而得到动物音频数据的类别,并根据相似类别得到音频数据的语义,并将语义发送至诊断模块5,诊断模块5包括决策模块8和推理模块9,推理模块9根据接收语义以及动物诊断常识进行诊断推理,输出推理后的决策树并将决策树数据发送至决策模块8,决策模块8采用强化学习模型进行动作决策,并最终由推理模块9输出最终的诊断结果。
强化学习模型采用q学习模型,将数据处理为状态、决策、决策评价值三元组,决策评价值根据动物诊断常识中的上下节点的关系强度和整体最短路径进行定值。
特征提取采用卷积神经网络单元完成,卷积神经网络单元由卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构组成。
具体的,决策指的是接下来实行的步骤,由于动物在进行单次音频诊断时大概率无法诊断出实际的结果,因此,决策模块8根据第一次诊断的大致方向,确定基本的诊断结果,根据该结果通过决策模块8进行决策,通过决策动作,再次进行诊断,确定最终的诊断结果,决策动作包括拿出食物来观察采食动作和吞咽动作,轻压动物腹部后动物的反应等进一步确诊的步骤。
数据库3包括数据接收模块10和数据存储模块11,数据接收模块10接收动物语音数据模块1和数据处理模块2发送的全部数据,并将数据存储至数据存储模块11中,由数据库收录所有数据,可以保证数据的及时性和完整性。
还包括通信模块12,动物语音数据模块1、数据处理模块2之间通过通信模块12进行数据传输,通信模块12还包括协议模块13,协议模块13用于动物语音数据模块1、数据处理模块2之间数据传输的保密与解密。
本发明采用语音识别技术对动物的音频数据进行分析,并采用自动化诊断模块进行自动化推理诊断,极大的的提高诊断的效率,同时保证诊断的准确性,且为未来智能化动物诊断提供基础性方案。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器,其特征在于,包括动物语音数据模块(1)、数据处理模块(2)和数据库(3),所述动物语音数据模块(1)将动物的音频数据进行接收,并将接收到的数据发送至数据处理模块(2),所述数据处理模块(2)包括语义生成模块(4)、诊断模块(5),所述语义生成模块(4)包括特征提取模块(6)和分类模块(7),所述特征提取模块(6)将动物的音频数据进行特征提取并将提取的数据发送至分类模块(7),所述分类模块(7)根据提取的特征数据与数据库中相似的数据进行聚类,从而得到动物音频数据的类别,并根据相似类别得到音频数据的语义,并将语义发送至诊断模块(5),所述诊断模块(5)包括决策模块(8)和推理模块(9),所述推理模块(9)根据接收语义以及动物诊断常识进行诊断推理,输出推理后的决策树并将决策树数据发送至决策模块(8),所述决策模块(8)采用强化学习模型进行动作决策,并最终由推理模块(9)输出最终的诊断结果。
2.根据权利要求1所述的一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器,其特征在于,所述强化学习模型采用q学习模型,将数据处理为状态、决策、决策评价值三元组,所述决策评价值根据动物诊断常识中的上下节点的关系强度和整体最短路径进行定值。
3.根据权利要求1所述的一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器,其特征在于,所述特征提取采用卷积神经网络单元完成,所述卷积神经网络单元由卷积到批标准化到激活Relu函数的卷积单元形式的网络结构组成。
4.根据权利要求1所述的一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器,其特征在于,所述数据库(3)包括数据接收模块(10)和数据存储模块(11),所述数据接收模块(10)接收动物语音数据模块(1)和数据处理模块(2)发送的全部数据,并将数据存储至数据存储模块(11)中。
5.根据权利要求1所述的一种通过语音识别技术诊断动物健康状态仪器,其特征在于,还包括通信模块(12),所述动物语音数据模块(1)、数据处理模块(2)之间通过通信模块(12)进行数据传输,所述通信模块(12)还包括协议模块(13),所述协议模块(13)用于动物语音数据模块(1)、数据处理模块(2)之间数据传输的保密与解密。
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