技術(shù)特征：

1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，其特征在于：

3.如權(quán)利要求2所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，其特征在于：

4.如權(quán)利要求3所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，其特征在于，在對通過與物聯(lián)網(wǎng)連接的語音采集器件獲取的設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段進行語音內(nèi)容分析，在分析獲取的字符串與某一應(yīng)急求救類型的語義匹配時，發(fā)出求救語音清楚信號，以及在分析獲取的字符串與任一應(yīng)急求救類型的語義都不匹配時，發(fā)出求救語音模糊信號之前，所述方法還包括：

5.如權(quán)利要求3所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，其特征在于，在從與物聯(lián)網(wǎng)連接的多個生理參數(shù)傳感器處獲取設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度、所述設(shè)定老人患者的各項關(guān)聯(lián)信息以及時間軸上均勻間隔的各個時刻分別對應(yīng)的各份信號幅值智能識別所述設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段對應(yīng)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值，并基于智能預(yù)測的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值映射對應(yīng)的應(yīng)急求救類型以作為當(dāng)前應(yīng)急求救類型輸出之后，所述方法還包括：

6.如權(quán)利要求3所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，其特征在于，在從與物聯(lián)網(wǎng)連接的多個生理參數(shù)傳感器處獲取設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述設(shè)定老人患者的當(dāng)前血壓、當(dāng)前心跳速率以及當(dāng)前血氧飽和度、所述設(shè)定老人患者的各項關(guān)聯(lián)信息以及時間軸上均勻間隔的各個時刻分別對應(yīng)的各份信號幅值智能識別所述設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段對應(yīng)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值，并基于智能預(yù)測的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值映射對應(yīng)的應(yīng)急求救類型以作為當(dāng)前應(yīng)急求救類型輸出之后，所述方法還包括：

7.如權(quán)利要求3-6任一所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，其特征在于：

8.如權(quán)利要求3-6任一所述的基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，其特征在于：

9.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括存儲器以及一個或多個處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被配置成由所述一個或多個處理器執(zhí)行以完成以下步驟：

10.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救方法，屬于專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測目的的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：在接收到求救語音模糊信號時，對設(shè)定老人患者的應(yīng)急求救語音片段進行時間軸上的均勻分割以獲得各份信號幅值；使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以及各份信號幅值智能識別應(yīng)急求救語音片段對應(yīng)的應(yīng)急求救類型編碼數(shù)值。本發(fā)明還涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的老人語音應(yīng)急求救系統(tǒng)；通過本發(fā)明，針對現(xiàn)有技術(shù)中難以對虛弱的老人患者發(fā)出的模糊語音進行應(yīng)急求救類型鑒別的技術(shù)問題，能夠引入人工智能模型使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對模糊的老人患者語音信號進行智能分析，從而解決了上述技術(shù)問題。

技術(shù)研發(fā)人員：盧國新
受保護的技術(shù)使用者：廈門平安通網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19