开发一个图形用户界面,用于在潜水实验中自动分离人类声音和多普勒超声波音频

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 潜水生理学 潜水生理学
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 多普勒超声波 (DU) 检测静脉气栓,这是适用于潜水员,压缩空气工作者和宇航员的减压压力的标记.
• 目前对减压疾病 (DCS) 风险的DU数据的分级依赖于手动解释,需要大量的精心策划的数据集.
• 历史的DU数据通常存储在带有重叠语音的音频磁带上,使得数字化和分离成为一个劳动密集的过程.

研究的目的:

• 开发一个图形用户界面 (GUI) 来自动识别语音和分离语音和非语音的多普勒超声波音频.
• 通过自动化音频数据处理,加速在解压研究中重复使用有价值的历史数据集.
• 首次将语音处理技术整合到潜水研究中.

主要方法:

• 开发一个包含谷歌语音识别器的GUI,以检测人类语音活动和相关时间.
• 在GUI中实现语音/非语音分离算法.
• 使用数字化音频多普勒记录评估GUI的性能,并与语音时间标签的手动标签进行比较.

主要成果:

• 开发的GUI有效地执行自动语音识别,并在多普勒超声记录中将语音与非语音组件分开.
• 定量指标,包括语音开始时间的平均绝对差异和检测到语音的百分比,证明了GUI的有效性.
• 该系统在显著减少处理历史 DU 数据所需的手工工作方面表现出有希望.

结论:

• 开发的GUI成功地自动将语音从多普勒超声记录中分离出来,这是分析历史解压缩研究数据的关键步骤.
• 这种语音处理方法有可能极大地加速数据的再利用,并推进潜水生理学和DCS预防方面的研究.
• 这项研究标志着通过将计算语音处理引入潜水研究领域的重大进步.