一种儿童自闭症特征数据的分析方法及系统

本发明涉及数字化医疗，具体为一种儿童自闭症特征数据的分析方法及系统。

背景技术：

1、根据美国疾病控制预防中心cdc的发病率和死亡率周报的内容，儿童被确定患有自闭症谱系障碍的数据正在增多，随着虚拟现实技术的发展，采用虚拟现实技术模拟现实场景进行儿童自闭症的治疗，可以有效改善他们的各项能力，为自闭症儿童提供一种交互式、个性化的学习环境，用于训练自闭症儿童的认知能力，包括注意力、记忆和问题解决能力；也可以模拟社交情境，帮助自闭症儿童练习和改善社交技能。通过虚拟场景，使自闭症儿童可以在一个受控环境中学习与他人互动、面对面交流等。利用虚拟现实技术，研究人员可以开发更准确的评估工具，以更好地了解自闭症谱系障碍的特点和发展情况。

2、但是对于儿童自闭症的症状评估以及恢复状态评估，缺少针对自闭症儿童较为系统完善的评估系统，目前大部分研究都主要通过创建虚拟现实场景，让儿童通过模拟虚拟场景来增强其各项能力，但是最后评估其能力是否有进展只能通过专业人士对其进行人工评估来判定其是否有所改善，评估结果完全依赖与专业人士的经验，不同的评估人员给出的结果存在差异，导致不能准确表征儿童的状态。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种儿童自闭症特征数据的分析方法及系统，能够快速准确得到自闭症患者的状态表征数据，通过状态表征数据实现对患者状态的准确评估。

2、本发明是通过以下技术方案来实现：

3、一种儿童自闭症特征数据的分析方法，包括以下步骤：

4、步骤1、获取被试在多角色交互场景中音频数据；

5、步骤2、获取音频数据对应的字典文件和标签文件，对音频数据生成对应的textgrid文件，将字典文件和标签文件添加到textgrid文件中，使音频数据中的各音频字节分别与标签文件和字典文件中的文本字节和音素对应，得到带有标签的textgrid文件；

6、步骤3、计算带有标签的textgrid文件中每个音素的不同频率峰段的多个共振峰并求平均值，得到各音素的共振峰均值，根据各频率峰段的所有音素的共振峰均值确定各频率峰段的频段共振峰均值，得到各频率峰段对应的频段共振峰均值；

7、步骤4、根据各频率峰段的频段共振峰均值的频率标准偏差和频率平均值，确定共振峰均值的变异系数cv，根据各频率峰段所有音素的共振峰均值，确定各频率峰段的iqr值，将变异系数cv和iqr值作为儿童自闭症的特征数据。

8、优选的，步骤1中将被试作为多角色交互场景中的任一角色，在多角色交互场景被试与其它角色进行语言互动，获取被试在互动过程中的音频数据。

9、优选的，采用unity和3dmax技术构建多角色交互场景，在交互场景中并根据场景的内容设定各角色的相应语音。

10、优选的，步骤2中将音频数据划分为多个音频段，并删除各音频段首尾的静音段，得到多个子音频文件，并得到每个子音频文件对应的带有标签的textgrid文件。

11、优选的，步骤2中所述字典文件为音频数据对应的文本数据，字典文件为文本数据中各字节对应的音素数据。

12、优选的，步骤2中根据音频数据的总持续时间和时间隔数，在textgrid文件对每个字节插入时间边界，对每个字节进行区分；

13、将标签文件和字典文件分别添加至textgrid文件的字节层和音素层，并使音频数据中的各音频字节分别与标签文件和字典文件中的文本字节和音素相对应，得到带有标签的textgrid文件。

14、优选的，步骤3中采用burg算法计算每个音素的不同频率峰段的前多个共振峰。

15、优选的，步骤4中所述变异系数cv的计算方法如下：

16、cv＝(sd÷mn)×100％

17、其中，sd为标准偏差sd、mn为频率平均值mn。

18、优选的，所述iqr值的计算方法如下：

19、根据各频率峰段所有音素的共振峰均值，确定对应频率峰段的75分位数和25分位数，根据75分位数和25分位数确定各频率峰段的iqr值。

20、一种儿童自闭症特征数据的分析方法的系统，包括，

21、采集模块，用于获取被试在多角色交互场景中音频数据；

22、标签模块，用于获取音频数据对应的字典文件和标签文件，对音频数据生成对应的textgrid文件，将字典文件和标签文件添加到textgrid文件中，使音频数据中的各音频字节分别与标签文件和字典文件中的文本字节和音素对应，得到带有标签的textgrid文件；

23、共振峰分析模块，用于计算带有标签的textgrid文件中每个音素的不同频率峰段的多个个共振峰并求平均值，得到各音素的共振峰均值，根据各频率峰段的所有音素的共振峰均值确定各频率峰段的频段共振峰均值，得到各频率峰段对应的频段共振峰均值；

24、特征数据模块，用于根据各频率峰段的频段共振峰均值的频率标准偏差和频率平均值，确定共振峰均值的变异系数cv，根据各频率峰段所有音素的共振峰均值，确定各频率峰段的iqr值，将变异系数cv和iqr值作为儿童自闭症的特征数据。

25、与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

26、本发明提供的一种儿童自闭症特征数据的分析方法，该分析方法提出将虚拟现实技术与语音分析技术相结合，获取患者在多角色交互场景的音频数据，对音频数据中的音节进行分析，并利用共振峰分析技术提取音频数据中的关键特征，得到每个音节字母的共振峰数据，根据共振峰数据和变异系数对被试的自闭症状态进行评估，该方法能够有效提高评估效率以及评估结果的准确性，并且减少了对专业人士的依赖，降低了评估成本，有助于自闭症儿童的早期发现和及时干预。

技术特征：

1.一种儿童自闭症特征数据的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种儿童自闭症特征数据的分析方法，其特征在于，步骤1中将被试作为多角色交互场景中的任一角色，在多角色交互场景被试与其它角色进行语言互动，获取被试在互动过程中的音频数据。

3.根据权利要求1所述的一种儿童自闭症特征数据的分析方法，其特征在于，采用unity和3dmax技术构建多角色交互场景，在交互场景中并根据场景的内容设定各角色的相应语音。

4.根据权利要求1所述的一种儿童自闭症特征数据的分析方法，其特征在于，步骤2中将音频数据划分为多个音频段，并删除各音频段首尾的静音段，得到多个子音频文件，并得到每个子音频文件对应的带有标签的textgrid文件。

5.根据权利要求1所述的一种儿童自闭症特征数据的分析方法，其特征在于，步骤2中所述字典文件为音频数据对应的文本数据，字典文件为文本数据中各字节对应的音素数据。

6.根据权利要求1所述的一种儿童自闭症特征数据的分析方法，其特征在于，步骤2中根据音频数据的总持续时间和时间隔数，在textgrid文件对每个字节插入时间边界，对每个字节进行区分；

7.根据权利要求1所述的一种儿童自闭症特征数据的分析方法，其特征在于，步骤3中采用burg算法计算每个音素的不同频率峰段的前多个共振峰。

8.根据权利要求1所述的一种儿童自闭症特征数据的分析方法，其特征在于，步骤4中所述变异系数cv的计算方法如下：

9.根据权利要求1所述的一种儿童自闭症特征数据的分析方法，其特征在于，所述iqr值的计算方法如下：

10.一种执行权利要求1-9任一项所述的一种儿童自闭症特征数据的分析方法的系统，其特征在于，包括，

技术总结
本发明公开了一种自闭症儿童特征数据的分析方法及系统，属于数字化医疗技术领域，该分析方法提出将虚拟现实技术与语音分析技术相结合，获取患者在构建的虚拟交互环境中的音频数据，对音频数据中的音节进行分析，获取每个音节字母的共振峰数据，根据共振峰数据和变异系数对被试的自闭症状态进行评估，该方法能够有效提高评估效率以及评估结果的准确性，同时降低评估成本，有助于自闭症儿童的早期发现和及时干预。

技术研发人员：于淼,张莉,荆伟
受保护的技术使用者：陕西师范大学
技术研发日：
技术公布日：2024/10/24