摘要
本发明提供一种基于人工智能语音识别的内镜全麻复苏状态及风险预防的方法与系统,属于人工智能语音识别技术领域。针对目前内镜全麻受检者的复苏状态完全依靠人工判断的工作负担和医疗风险等问题,本发明包括:基于历史语音数据集建立语音识别模型并进行优化;采集受检者在清醒状态下的第一次语音信息,并输入优化后的语音识别模型;当受检者苏醒后,采集第二次语言信息并输入优化后的语音识别模型,与第一次语音信息进行比对分析和评判,输出受检者清醒与否的判断结果。本发明的方法为目前内镜中心的全麻内镜受检者复苏评价提供一个客观标准,能够很好地改善当前只能依赖人工主观判断的现状,节省安全员巡回时间,提高工作效率,增加安全性。
技术关键词
人工智能语音识别
建立语音识别模型
特征参数提取
Attention机制
实时语音
风险
子模块
语音特征提取
滤波器
表达式
计算机
数据
序列特征
频谱特征
依赖人工
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
注意力
Attention机制
语义
可读存储介质
文本生成模型
空调能耗预测方法
LSTM神经网络
Attention机制
斯皮尔曼相关系数
能耗预测模型
补偿方法
植株特征
植保无人机作业
喷施作业
作业参数
染色质开放区
融合多尺度特征
玉米
数据输出模块
输入多尺度