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申请/专利权人：中国人民解放军海军青岛特勤疗养中心

摘要：本发明属于语音识别领域，具体是一种基于语音识别的门诊电子病历生成方法及系统，本发明利用少量的原始语音数据集进行WGAN模型的训练，用训练生成的更多相似语音来扩充原始语音数据集，形成用于语音识别模型训练的语音识别数据集；对交流语音进行处理，得到带有时间序列的多个语音帧片段，将相邻时刻的语音帧片段进行绑定作为语音识别模型的输入，去预测这些语音帧片段的目标输出，得到交流文本，对交流文本进行结构化处理，生成当前患者的电子病历并输出。本发明通过对语音识别模型生成当前患者的电子病历，使医生有更多时间专注于患者护理，提高工作效率，降低运营成本。

主权项：1.一种基于语音识别的门诊电子病历生成方法，其特征在于，包括以下步骤：利用少量的原始语音数据集进行WGAN模型的训练，用训练生成的更多相似语音来扩充原始语音数据集，形成用于语音识别模型训练的语音识别数据集；对语音识别数据集进行划分，形成训练集、验证集和测试集；构建一个LFR-DFSMN模型，利用训练集的语音数据训练LFR-DFSMN模型，在训练过程中利用验证集上评估模型性能，更新模型参数，训练完成后，利用测试集上评估模型的最终性能，得到所需的语音识别模型；利用拾音器实时获取医生与患者的交流语音，对交流语音进行处理，得到带有时间序列的多个语音帧片段，将相邻时刻的语音帧片段进行绑定作为语音识别模型的输入，去预测这些语音帧片段的目标输出，得到交流文本，对交流文本进行结构化处理，生成当前患者的电子病历并输出；WGAN模型的目标函数表示为： （1）；式（1）中：x表示少量的原始语音数据集的原始语音片段，是x上的固定分布，sup表示式（1）中所有1-Lipschitz利普利兹连续函数f的上界，式（1）中具有一个隐含随机变量空间，生成器g是到x的映射，是映射过程中的一个参数，即，代表的是参数的分布函数；将原始语音片段转化成的语音输入给式（1）进行训练，代表原始语音作为真实样本的期望，与代表的生成语音的期望，与达到纳什平衡时，停止训练，得到更多相似语音；不能达到纳什平衡时，继续训练，直到能到达纳什平衡；构建一个LFR-DFSMN模型的步骤包括：构建基础网络结构，基础网络结构包括输入层、隐藏层、CFSMN层、DFSMN层和输出层；每一个CFSMN层均引入了记忆模块，在相邻的CFSMN层的记忆模块之间进一步引入跳转连接，并加入步长因子s，形成模型的DFSMN层；整合基础网络结构的输入层、隐藏层、CFSMN层、DFSMN层和输出层，得到LFR-DFSMN模型；第层记忆模块在第t个时刻的输出表示为： （2）；其中，表示第-1层记忆模块在第t个时刻的输出；表示第层记忆模块在t时刻的输出；和分别代表回看的阶数和向前看的阶数；表示元素相乘；表示层中，第i个历史时刻时间步的权重；表示层中，第j个未来时刻时间步的权重；表示层第j个未来时刻时间步，是未来时刻的步长因子；表示层第i个历史时刻时间步，是历史时刻的步长因子；构建的LFR-DFSMN模型采用了8层DFSMN，其中每层DFSMN的单元数设置为1024，前后步长设置为40，并将DFSMN的输出经过归一化处理后，代入激活函数swish中，最终得到下一层的输出，在每层DFSMN中，正则化处理的丢失率设置为0.5。

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