@BruceWang
2018-07-09T17:57:27.000000Z
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基于深度学习的肺音分类模型说明（中翎易）
课题
1. 音频相关基础知识
什么是音频、心音？
人类所能识别的声音频率为20Hz~20KHz之间,例如环境声, 也称呼吸音，可以通过听诊器横跨前壁和后壁进行听诊；肺部不适的声音被认为是crack啪声（罗勒），喘鸣音（喘鸣音），喘鸣音和胸膜音以及浊音，最后到达肺泡，这个过程中依次产生了支气管音、气管音和肺泡呼吸音常见的有：哮鸣音、湿罗音、爆裂音。
音频属性
因为在物理中,声音的振幅,振频等我们使用的是模拟信号来描述一段声音
而计算机采用的是数字信号,所以我们必须转化为它能够识别的语言
采样频率帧率
常用采样频率：44.1KHz,是每秒取样44100次.低于这个值声音会有较明显的损失,而高于这个值,人耳已经很难分辨,并且加大了所需空间。采样大小、采样宽度
采样大小就是指的采样精度,因为光有频率信息是不够的,必须获取该频率能量的值并且量化,用于表示信号强度(就好比你锤了一下桌子,用来描述你用了多大的力量去锤了桌子),采样精度一般有8,16位或者更多,数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实;比特率
声音有轻有响,影响声音响度的物理要素是振幅,作为数字信号,也需要能够描述出音乐的轻响,所以就有了bit这个单位,用来划分声音的轻响等级
例如16bit,就是指把波形的振幅划为2的16次方,也就是65536个等级.比特率越高,越能细致的重现乐曲的轻响变化.
- 音频格式
有损格式:MP3,AAC,WMA等
无损格式:PCM.WAV,ALS,ALAC等
有损格式一般去除的,是人类很难分辨或者无法听见的声音,极大的减少文件体积，在专业领域,则需要保证音乐的原始质量,故多使用无损格式。
备注：我们实验中使用的数据是标准无损.wav格式。
2. 数据格式以及示例
肺音频格式
| index | names | type | size | Hospital_data | Match_data |
| 0 | nchannels：声道数 | int | 1 | 1 | 1 |
| 1 | sampwidth：量化位数（byte） | int | 1 | 2 | 2 |
| 2 | framerate：采样频率 | int | 1 | 40960 | 4000 |
| 3 | nframes：采样点数 音频帧的数量 | int | 1 | 614400 | 129200 |
| 4 | comptype：压缩类型 | str | 1 | NONE | NONE |
| 5 | compname： | str | 1 | not compressed | not compressed |
f.getparams()；
nframes = framerate*time(ms)
其中有两种数据：
- Hospital_data ： 朗朗肺音样本 示例
- Match_data ： ICBHI 比赛数据
3. 问题以及传统模型
当我们拥有数据之后，因为肺音作为一种信号信息，所以传统来说，会使用信号分析相关知识，进而得到分类、以及辅助诊断。
分析一下，目前我们的目的是：数据 ——————> 模型 ——————> 分类结果， 如下图所示
基本流程处理流程如下：
数据采集———信号处理———数据特征提取———建立分类模型———测试集测试——结果分析
4. 现有模型以及不足
以往处理方法
- 主要是时域与频域方法分析识别肺音信号
- 短时傅里叶变换（STFT）、小波分析识别、高阶谱分析法
- 小波和小波波分析技术噪声抑制
- SVM支持向量机
但是都有一个共同点就是：预处理需要很多繁琐的预处理步骤，泛化能力很弱，如下：
5. 数据的介绍与生成
考虑到深度学习强大的自适应能力，我们考虑如何使用深度学习等ai技术实现肺音自动分类。
如何把我们的数据转化为我们模型所需要的数据库呢？
这里需要先了解一下频谱图：
1.波形图
横坐标是时间，纵坐标是幅值，表示的是所有频率叠加的正弦波幅值的总大小随时间的变化规律。
现将该复合波形进行傅里叶变换，拆解还原成每个频率上单一的正弦波构成，相当于把二维的波形图往纸面方向拉伸，变成了三维的立体模型，而拉伸方向上的那根轴叫频率，现在从小到大每个频率点上都对应着一条不同幅值和相位的正弦波
2.频谱
在这个立体模型的频率轴方向上进行切片，丢去时间轴，形成以横坐标为频率，纵坐标为幅值的频谱图，表示的是一个静态的时间点上各频率正弦波的幅值大小的分布状况
3.语谱图、声谱图
其实就是这个图的俯视图，颜色深度代表强度。
我们将现有的肺音音频数据转化成我们的语谱图，从而使用图像识别的方法进行处理。
语谱图示例：
从图中可以看到明显的一条条横方向的条纹，我们称为“声纹”，可以看作特征，这就是音频转化为语谱图可以成立的依据；
条纹的地方实际是颜色深的点聚集的地方，随时间延续，就延长成条纹，也就是表示音频中频率值为该点横坐标值的能量较强，在整个语音中所占比重大，我们可以把它称作“特征”。
6. 模型核心内容说明
几乎任何数据、想要实现：分类也好、识别也好，其中的一个关键步骤就是特征提取
那么我们的整体模型架构如下：
强调一点，只需要通过一步短时傅里叶变换（STFT）就可以得到Spectrogram，也就是后面深度学习CNN模型的输入数据（训练数据）。
接下来说说最核心的两部分，图像数据spectrogram的生成，以及深度学习模型的结构。
1. 图像数据spectrogram的生成
如图所示，我们通过对音频信号的分窗（win-framing），进行短时傅里叶变换，得到变换后的“矩阵”。
进而我们可以看到：
当我们合并每一部分可以得到最后的图像矩阵，也就是我们的spectrogram。
2. 深度学习模型的结构
当我们的构建好数据库，就可以通过以下模型实现特征提取及分类
我们使用常见的3x3的卷积核、以及2x2的最大池化层，多次得到最后把特征图展开为128x1 的列矩阵，连接到最后的输出层。
那么整个效果如下：
那么和传统的信号处理方法相比，我们的模型的最大优势是不需要人工干预，只需要使用深度学习模型学习肺音特征，如图：
中间为一般处理步骤：数据——>特征———>分类器
上方即为我们的模型、以及下方为传统模型、可以看得出。
我们模型的优势：
- 我们的肺音检测模型清晰、简单明了
- 我们的模型使用了几乎最少的处理步骤
- 在提取特征之前给CNN网络模型提供了接近最真实的数据
7. 模型部分结果说明
545尺寸图像数据信息
数据结果：频谱图（545*545*3 = 891075）
| Normal | Abnormal | All | Time | PosSample | NegSample |
|---|---|---|---|---|---|
| 13 | 64 | 77 | 15s | 13 | 64 |
| 模型 | 结果 | 改进 | 解决办法 |
|---|---|---|---|
| knn | 0.3 | ||
| svm | 0.82 | ||
| cnn | 0. |
36尺寸图像数据信息
把15s原始数据分割，每5秒一个频谱图，则数据量可以扩增3倍
数据结果：频谱图（36*36*3 = 3888）
| Normal | Abnormal | All | Time | PosSample | NegSample |
|---|---|---|---|---|---|
| 13*3=39 | 64*3=192 | 231 | 5 | 39 | 192 |
| 模型 | 结果 | 改进 | 解决办法 |
|---|---|---|---|
| knn | 0.3 | ||
| svm | 0.82 | ||
| ann | 0.93 | x*50*2 | |
| cnn | 0.82 |
以上即为我们的模型介绍、以及测试结果。
附录：医学英文名词对照
- 水泡： vesicular 美 [və'sɪkjʊlə]
- 肺泡：alveolus 美 [æl'vi:ələs]
- 支气管：bronchus ['brɑŋkəs]；bronchi-; bronchio；
- 支气管肺泡的：broncho-alveolar
- 支气管肺泡音：bronchovesicular
- 呼吸的：respiratory 美 ['resp(ə)rə.tɔri]
- 支气管音：Bronchophony
- 胸语音： pectoriloquy
- 胸膜的： pleural 美 ['plʊərə]
- 肺的: pulmonary 美 ['pʌlmə.neri]
- 喘息,喘鸣: wheeze 美 [hwiz]
- 哮鸣音：wheezing sound，[hwiz]
- 湿罗音：moist rales
- 爆裂音：crackle 美 ['kræk(ə)l]
- 干罗音：Rhonchus
epiglottis
美 [ˌepɪˈɡlɑtɪs]
trachea
美 [ˈtreɪkiə]
alveolus
美 [æl'vi:ələs]
