基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统的制作方法

基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统（100）。利用能够分析并分类音频信号以便获得患者周围的所述医疗环境中的一个或多个声音源的列表的声音场景分析器（SSA，10），以及能够提供针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的指标的声音水平分析器（SLA，20），高级的声音分析是可能的。最后，声音分类器（SC，30）被布置用于相对于可避免程度对医疗环境中的所述一个或多个声源的列表进行分类，并生成针对由医务人员、患者和/或访客采取的适当动作的对应反馈信号（FEED，50）。
【专利说明】基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统。本发明还涉及用于提供基于医疗环境中的声音分析的反馈的对应方法，以及用于实施本发明的对应计算机程序产品O
【背景技术】
[0002]医院设置中的噪声水平可能惊人地高，尤其是在重症监护病房(I⑶)中。最近的探索性研究也指示患者受高噪声水平的负面影响。ICU环境中的大多数噪声源都可以归因于工作人员的行为，包括讲话和其他活动。
[0003]MacKenzie 等人(“Noise levels and noise sources in acute care hospitalwards”, Building Serv.Eng.Res.Technol.28, 2 (2007),第 117-131 页)已例如观察并归类了 ICU中24小时时期的三个噪声源，并且已识别了相当多数量的可避免的、高水平噪声事件:垃圾桶、椅子刮擦、关门/尖促声、柜门、以及甚至活页夹的打开。所有噪声事件中总计有30%被认为是完全可避免的，并且类似百分比为部分可避免的(例如，警报；掉落物体；电话铃响)。
[0004]存在有噪声水平反馈系统，其测量建筑物空间中的声音水平，并且以诸如交通灯的简单格式提供实时反馈。开发这些系统主要是用于学校环境，近来相当偶然地开始用于医院中。
[0005]然而，整体噪声水平通常为这样的系统被设计用于运行的唯一参数，并且因此，反馈可能常常太过模糊，而几乎不能提供关于实际噪声源是什么的信息。
[0006]本发明的发明人已认识到改进的医疗反馈系统与方法是有益的，并因此设计了本发明。

【发明内容】

[0007]实现提供基于医疗环境中的声音分析的反馈的智能方式将会是有利的。大体上，本发明优选寻求单独地或以任意组合缓和、减轻或消除上文提及的缺点中的一个或多个。具体而言，提供一种解决现有技术中的上述问题或其他问题的方法，可以被视为本发明的目的。
[0008]因此，旨在本发明的第一个方面中，通过提供一种基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统，实现上述目的以及一些其他目的，所述系统包括:
[0009]声音场景分析器(SSA)，所述声音场景分析器被布置用于接收指示所述医疗环境中患者附近的声音的音频信号，并且能够分析并分类所述音频信号，以便获得所述患者周围的所述医疗环境中的一个或多个声音源的列表，
[0010]声音水平分析器(SLA)，所述声音水平分析器被布置用于接收指示患者附近的声音的音频信号，并且还被布置用于接收来自所述声音场景分析器的所述一个或多个声音源的列表，所述声音水平分析器能够提供针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的指标，以及
[0011 ] 声音分类器(SC)，所述声音分类器被布置用于接收来自所述声音场景分析器的所述声音源的列表，并一起接收来自所述声音水平分析器的针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的所述指标，并且所述声音分类器还被布置用于至少相对于可避免程度对医疗环境中的所述一个或多个声音源的列表进行分类，并且生成对应反馈信号。
[0012]本发明尤其地，但非排他地，有利于获得医疗背景中的反馈系统，其中，应用对患者周围声音源的识别或分类，以生成，并在适当情况下发送对应的反馈信号，医务人员和其他相关人员可以利用该反馈信号。
[0013]因此，本发明提供了一种智能反馈系统，其能够执行实时声音分析和分类。作为这种分析和分类的结果，所述反馈系统可以提供主要声音源的列表以及关于它们是可避免的还是不可避免的以及它们对总体声音水平贡献多大的信息。具体而言，可以识别，并尽可能最小化，优选地消除不想要或不期望的声音源，即噪声音源。额外地，或备选地，能够考虑适当的对策以减轻声音源对患者周围的声环境的影响。
[0014]根据声音分析的结果，所述反馈系统可以利用所需动作即时提供适当反馈。在给定时刻，最主要的噪声音源可能是，例如不必要的报警声。在这种情况下，所述反馈系统可以通知医院工作人员采取行动来降低或关闭警报。如果对总体声音水平贡献最大的是医院工作人员间的讲话活动，则该系统可以直接通知他们考虑降低其声音，等等。
[0015]应注意，尽管在本发明的本系统阐述中将反馈系统列举成三个独立的模态，即声音场景分析器、声音水平分析器和声音分类器，但本领域的技术人员容易理解，在实际实施方式中，例如在适当的计算设备上，通常将三个模态集成到实施本发明的单个处理器中。
[0016]虽然如此，功能特性可以通过各种方式落在本发明的一般范围和教义之内。
[0017]在一个具体实施例中，声音场景分析器可以包括音频特征提取器和用于分析的分类器算法。更具体而言，所述音频特征提取器和分类器算法可以能够提取表示所述音频信号的物理、生理和/或心理特性的音频特征。可以将这样的水平描述为分别具有低、中和/或高水平特性的特征。下面将是对算法提取的这些不同水平特征的更详细解释。简而言之，该算法执行音频信号的分割，然后在几个水平中分析音频信号。
[0018]优选地，所述声音场景分析器可以能够至少部分根据表示所述医疗环境的预定义声音源的列表对所述音频信号进行分类。更具体而言，以下非穷举的列表可以包括以下声音事件或声音源的一个或多个:
[0019]-讲话，包括患者间、医务人员间以及医务人员和患者间的讲话，
[0020]-由所述医疗环境中的监测和/或监督设备产生的警报，
[0021]-医疗仪器，
[0022]-脚步，
[0023]-内部建筑物部分的运动或位移，例如门、窗、通风设备和家具的运动或位移，
[0024]-金属物体，
[0025]-计算机相关的事件，例如鼠标和键盘操作，和/或，
[0026]-消费娱乐设备，例如音乐/视频播放设备和电视设备。
[0027]有利地，所述声音场景分析器可以能够基于在所述医疗环境中至少初始执行的学习过程对音频信号进行分类。如果医疗环境具有独特的声环境，这是特别有益的。[0028]通常，声音水平分析器可以包括心理声学模型，以用于提供针对感知到的响度的指标，例如常规的A或B加权，或者Zwicker响度，或声学领域技术人员容易理解的其他听觉模型。可能地，可以在本发明的教义之内应用基于噪度、尖锐度、粗糙度等的更先进模型。
[0029]有益地，所述声音分类器还可以被布置用于基于可避免程度确定是否从所述系统输出反馈信号。因此，例如，如果由于例如必要的警报而使声音是不可避免的，那么不生成和发射反馈信号。
[0030]在一个具体实施例中，所述声音分类器还可以被布置用于相对于声音源的估计烦扰对声音源的列表进行分类，更具体而言，可以相对于患者的状况和/或医疗环境估计烦扰。
[0031]有益地，生成的反馈信号还可以包括适当的行为修改信号，所述行为修改信号对应于所分类的声音源中的一个或多个。因此，例如，如果将声音源分类成高声讲话，那么发给相关人员的对应反馈信号能够是“请停止高声讲话”、“在本区域请降低您的声音”等。
[0032]类似于声音场景分析器，所述声音分类器可以能够基于在所述医疗环境中至少初始执行的学习过程对所述一个或多个声音源的列表进行分类。
[0033]在特别有利的实施例中，所述声音分类器可以被布置用于从所述医疗环境中的相关联的患者监测系统接收患者特异性信息，所述声音分类器使用所述患者特异性信息以至少相对于可避免程度进行分类。患者监测系统本身是另一个实体，但也能够是反馈系统的集成部分，反之亦然。患者监测系统可以包括，或可通信地布置有各种传感器，以获得相关患者数据，例如电子传感器、机械传感器、生物化学传感器。在一个具体实施例中，患者监测系统可以基于人工观察，例如从护士接收输入。
[0034]优选地，反馈系统可以被布置用于利用第二多个麦克风监测第一多个患者，即麦克风的数目不必等于患者数目。麦克风被布置用于通过有线或无线方式与反馈系统通信，如本领域技术人员将容易理解的。在一个实施例中，也可以仅有一个患者和一个麦克风，例如,床边应用的单个患者途径,例如在私人房间中。
[0035]优选地，所述反馈系统可以被布置用于与一个或多个反馈设备通信，所述反馈设备可由医务人员、访客和/或患者利用。所述反馈设备被布置用于通过有线或无线方式与所述反馈系统通信，如本领域技术人员将容易认识到的。例如作为移动电话、监测器等等。
[0036]在第二方面中，本发明涉及一种用于操作基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统的方法，所述方法包括:
[0037]提供声音场景分析器(SSA)，所述声音场景分析器被布置用于接收指示所述医疗环境中患者附近的声音的音频信号，并且能够分析并分类所述音频信号，以便获得所述患者周围的所述医疗环境中的一个或多个声音源的列表，
[0038]提供声音水平分析器(SLA)，所述声音水平分析器被布置用于接收指示患者附近的声音的音频信号，并且还被布置用于接收来自所述声音场景分析器的所述一个或多个声音源的列表，所述声音水平分析器能够提供针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知至IJ的水平的指标，并且
[0039]提供声音分类器(SC)，所述声音分类器被布置用于接收来自所述声音场景分析器的所述声音源的列表，并一起接收来自所述声音水平分析器的针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的所述指标，并且所述声音分类器还被布置用于至少相对于可避免程度对医疗环境中的所述一个或多个声音源的列表进行分类，并且生成对应反馈信号。
[0040]在第三方面中，本发明涉及一种计算机程序产品，其适于使得计算机系统能够控制根据第二方面的基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统，所述计算机系统包括至少一个计算机，所述计算机具有与其连接的数据存储器件。本发明的该方面尤其但非排他地有利，在于本发明可以由计算机程序产品完成，所述计算机程序产品当被下载或上载到计算机系统中时，使得计算机系统能够执行本发明的第一方面的所述系统的操作。这样的计算机程序产品可以被提供在任意种类的计算机可读介质上，或者通过网络来提供。
[0041]大体上，本发明的各个方面可以在本发明的范围内以任意可能的方式被组合和耦合。本发明的这些以及其他方面、特征和/或优点将从下文描述的实施例变得显而易见，并参考后文描述的实施例得以阐明。
【专利附图】

【附图说明】
[0042]将参考附图，仅通过举例描述本发明的实施例，附图中
[0043]图1示出根据本发明的反馈系统100的示意图，
[0044]图2示出根据本发明的反馈系统100的更详细的实施例，
[0045]图3示出根据本发明的反馈系统100的实施例，其是在具有不同的患者房间200的医院环境中实施的，
[0046]图4示出来自提供对声音水平和声音源的概览的反馈系统100的反馈范例，并且
[0047]图5为系统流程图，其表示根据本发明的方法的操作或计算机程序产品的概要。
【具体实施方式】
[0048]图1示出了根据本发明的反馈系统100的示意图。医疗反馈系统100基于医疗环境中的声音分析，在医疗环境中，一个或多个麦克风I产生音频信号AUD2并向系统100发射该信号，如图示意性所示。如技术人员会理解的，可以通过有线或无线方式进行发射。
[0049]该系统包括声音场景分析器SSA10，其中，声音场景分析器被布置用于接收音频信号AUD2，音频信号AUD2指示医疗环境中患者(未示出)附近的声音。此外，分析器SSAlO能够分析并分类音频信号AUD2，以便获得患者周围的医疗环境中的一个或多个声音源的列表。下文将进一步解释这种情况。
[0050]系统100额外地包括声音水平分析器SLA20,声音水平分析器SLA20还被布置用于接收所述音频信号AUD2，如连接麦克风I与SLA20的箭头示意性所示。此外，声音水平分析器20还被布置用于接收来自声音场景分析器SSAlO的前述一个或多个声音源的列表，如箭头15所示。然而还预见到，可以在相反方向中，即从声音水平分析器SLA向声音场景分析器SSA发射特定信息，以辅助SSA执行其操作和功能。从由SSAlO提供的信息，声音水平分析器SLA20能够通过适当的计算和模型，提供针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的指标。应注意，SLA可以提供多个指标，例如针对各个时间窗口和/或不同频带。
[0051]此外，系统100中存在声音分类器SC30，声音分类器SC30被布置用于接收来自声音场景分析器SSA的声音源的列表，如箭头11所示，并一起接受来自声音水平分析器SLA20的针对来自声音源的列表的对应声音的感知到的水平的指标，如箭头21所示。声音分类器CL还被布置用于相对于可避免程度对医疗环境中的一个或多个声音源的列表进行分类，并生成对应反馈信号FEED50。在简单的实施例中，可避免程度能够是声音源或事件作为“可避免”或“不可避免”的分类。然而，在本发明的教义之内还预见到这两种相对分类之间的程度。
[0052]本发明人已认识到，通过反馈系统100中的声音分析改善医院环境的目的需要目标途径。作为开始，给工作人员的反馈指标必须是有意义的(可被这些人解读)，并且所述指标还可以与在其控制跨度内的声音事件相关。此外，所述指标应充分捕获声音对患者的负面影响(有意义)。
[0053]这些考虑已指出，仅有声音水平反馈是不够的。其还得到根本上不同于在其他情况(例如音乐分析)中发现的那些的归类方案。同样，控制跨度问题导致将烦扰的声音划分为可避免的和不可避免的。这些考虑与对在医院中进行的声音记录的筛选一起，使得本发明人定义了多个医院特异性类别以及用于识别这些的器件或器件的组合。
[0054]有在医院环境中频繁发生的多种类别的声音事件，本发明人已发现，它们中的一些可能对患者健康状况有显著影响，不仅因为它们对整体噪声水平的贡献，还因为它们特定的时间和频谱特性(例如脉冲性，等)。通过自动识别噪声源的这样的类别，并通知医务人员它们的潜在影响，主观性噪声烦扰水平能够因此得以有效降低，因而改善了患者的睡眠/休息质量，这也可以对他们的康复速度有积极影响。具体而言，本发明人已经识别了所述反馈系统将被训练以识别的以下非详尽的类别列表:
[0055]讲话(患者参与的以及其他的)
[0056]从其自己的记录以及对医院噪声的分析，本发明人已识别出，讲话活动在平均噪声水平方面不是最主要的噪声源。因此，重要的是将讲话与非讲话声音区分开来。为了检测输入信号内的讲话，可以使用多种特征，包括音高范围、梅尔倒频谱系数(MFCC)以及包络线变化。由于交谈的背景也应被考虑在内，因此难以区分可避免的/非可避免的讲话。因此，本发明人的途径则是识别患者参与的讲话活动，其显然是不可避免的(从患者的角度看)，而其他讲话活动(例如医院工作人员之间的)能够被视为至少部分可避免的。为了区分患者参数的交谈，可以使用各种方式，其中之一能够为使用多个麦克风，仅从非常有限的区域(所述患者的床头)捕获音频信号的专用波束形成技术。其他范例之一能够为讲话者识别技术的使用。如果所述音频输入被归类为讲话，并且如果来自波束形成器(或讲话者识别器)的输入指示其来自患者，则所述系统假设是患者自己在讲话。一旦检测到患者讲话，则在所检测的时间附近(例如5-10分钟)的所有讲话活动都将被视为患者参与的讲话。因此，在该过程结束时，讲话将被进一步归类为患者参与的讲话和其他讲话活动。
[0057]警报
[0058]警报也是医院里的主要噪声源之一。通过产生警报声音，反馈设备向医务人员发送警告。然而，并非所有的警报声音均为不可避免的，因为从实地研究(以及还从文献)获悉，一些较不紧急的警报(例如用信号表示注射结束，等)被护理人员简单地忽略，而没有采取立即行动。首先，归类器将识别所有警报声音，尤其分析输入信号的音调、谐波结构和重复性。然后，所述系统将观察所述警报声音在没有工作人员介入情况下继续多久。如果所述警报持续长于预定阈值，则反馈系统被激活以通知责任医务人员。同样，所述系统能够从患者反馈系统获得警报声音的历史，并学习对它们做出的反应有多迫切(在医疗意义上)，可以基于所述历史和能够调节针对每种类型的警报的阈值时间。然而，应清楚，所述反馈系统将仅关于警报声音的烦扰水平给出报警，而没有对医疗情势的严重性的任何指示(例如，所述反馈系统绝不会强迫医务人员使重要警报静音)。
[0059]医疗仪器噪声(例如机械呼吸机)
[0060]针对在急性阶段的患者，例如在重症监护病房中的那些，使用各种医疗设备以支持其生命。然而，这些设备因其在房间中的位置而可能持续地在患者的耳边生成噪声，这将对患者的睡眠/休息质量有负面影响。由于来自这样的设备的噪声是连续的且重复的，所述反馈系统将基于节律性和可预测性归类该类噪声。
[0061]脚步
[0062]为了易于维护卫生，乙烯基地板在医院中是常见的，其产生非常特别的脚步噪声，据观察，其显著贡献于整体噪声烦扰，尽管平均噪声水平没有那么高。所述反馈系统将使用节律性和频谱内容(例如MFCC)，以便学习并识别特定医院环境中的脚步。
[0063]建筑物部分，例如门/抽屉/橱柜的打开和关闭；物体掉落；撞击
[0064]类似于脚步，该类声音事件并不对平均噪声水平贡献很多，但因其冲击性导致高的瞬时峰值噪声水平，而对患者睡眠/休息有显著影响。所述反馈系统将基于对突发尖锐度和冲击力的度量，归类这些事件。
[0065]来自金属物体的噪声(例如，推车、床框等)
[0066]类似于上面两个类别，金属物体噪声的物理水平可能不是很高，但由于其独特的音色，产生的烦扰可能是显著的。为了识别该类声音事件，所述反馈系统将检测彼此非谐频的尖锐谱峰。
[0067]计算机相关事件，例如鼠标点击
[0068]根据本发明人自己的声音记录，鼠标点击(拖拽)噪声被识别为非常令人不安的(因为靠近患者的耳朵，如具有鼠标的LCD监视器通常放置在床旁，用于护理人员访问患者数据)，但几乎不被识别为潜在的严重噪声源。鼠标点击噪声的非常独特的时间谱特性将被用于归类，所述归类也部分地采用被开发为识别键盘敲击噪声的技术。
[0069]来自电视/广播的音乐
[0070]来自电视或广播的声音，当不想要时(例如，来自隔壁房间的)可能是非常令人不安的。因为电视/广播内容中的讲话可能已被归类为“其他讲话活动”，所述反馈系统将转而尝试基于被用于讲话的检测的类似特征(例如音乐的包络线变化小于讲话的)，将音乐与非音乐内容区分开来。
[0071]针对以上类别所描述的特征中的大部分常被用于，例如讲话分析、音乐信息检索、音乐推荐系统以及其他研究领域(键盘敲击)中。然而，它们的组合，以及尤其针对医院环境的定制类别(基于有意义的影响的，工作人员可解读的，控制跨度)而对所述组合进行的修改和优化则是创造性的步骤。
[0072]下表汇总了可以由反馈系统100使用的声音事件的类别，以及相关联的主要类别特征:
[0073]
【权利要求】
1.一种基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统(100)，所述系统包括: 声音场景分析器(SSA，10)，所述声音场景分析器被布置用于接收指示所述医疗环境中患者附近的声音的音频信号(AUD，2)，并且能够分析并分类所述音频信号，以便获得所述患者周围的所述医疗环境中的一个或多个声音源的列表， 声音水平分析器(SLA，20)，所述声音水平分析器被布置用于接收指示患者附近的声音的音频信号(AUD，2)，并且还被布置用于接收来自所述声音场景分析器的所述一个或多个声音源的列表，所述声音水平分析器能够提供针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的指标，以及 声音分类器(SC，30)，所述声音分类器被布置用于接收来自所述声音场景分析器的所述声音源的列表，并一起接收来自所述声音水平分析器的针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的所述指标，并且所述声音分类器还被布置用于至少相对于可避免程度对医疗环境中的所述一个或多个声音源的列表进行分类，并且生成对应反馈信号(FEED,50)。
2.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述声音场景分析器包括音频特征提取器和分类器算法。
3.根据权利要求2所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述音频特征提取器和所述分类器算法能够提取表示所述音频信号的物理、生理和/或心理特性的音频特征。
4.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述声音场景分析器能够至少部分地根据表示所述医疗环境的预定义声音源列表对所述音频信号进行分类。
5.根据权利要求3所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述列表包括以下声音事件或声音源中的一个或多个:` -讲话，包括患者间、医务人员间以及医务人员和患者间的讲话， -由所述医疗环境中的监测和/或监督设备产生的警报， -医疗仪器， -脚步， -内部建筑物部分的运动或位移，例如门、窗、通风设备和家具的运动或位移， -金属物体， -计算机相关的事件，例如鼠标和键盘操作，和/或， -消费娱乐设备，例如音乐/视频播放设备和电视设备。
6.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述声音场景分析器能够基于在所述医疗环境中的至少最初执行的学习过程对音频信号进行分类。
7.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述声音水平分析器包括心理声学模型，以用于提供针对感知到的响度的所述指标。
8.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述声音分类器还被布置用于基于所述可避免程度确定是否从所述系统输出反馈信号。
9.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述声音分类器还被布置用于相对于所述声音源的估计烦扰对所述声音源的列表进行分类。
10.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述反馈信号还包括适当的行为修改信号，所述行为修改信号与对应于所分类的声音源中的一个或多个。
11.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述声音分类器能够基于在所述医疗环境中至少最初执行的学习过程对所述一个或多个声音源的列表进行分类。
12.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100))，其中，所述声音分类器被布置用于从所述医疗环境中的相关联的患者监测系统接收患者特异性信息，所述声音分类器使用所述患者特异性信息以至少相对于所述可避免程度进行分类。
13.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述反馈系统被布置用于利用第二多个麦克风监测第一多个患者，所述麦克风被布置用于与所述反馈系统通信。
14.根据权利要求1所述的医疗反馈系统(100)，其中，所述反馈系统被布置用于与一个或多个反馈设备通信，所述反馈设备能由医务人员、访客和/或患者利用。
15.—种用于操作基于医疗环境中的声音分析的医疗反馈系统(100)的方法,所述方法包括: 提供声音场景分析器(SSA，10)，所述声音场景分析器被布置用于接收指示所述医疗环境中患者附近的声音的音频信号，并且能够分析并分类所述音频信号，以便获得所述患者周围的所述医疗环境中的一个或多个声音源的列表， 提供声音水平分析器(SLA，20)，所述声音水平分析器被布置用于接收指示患者附近的声音的音频信号，并且还被布置用于接收来自所述声音场景分析器的所述一个或多个声音源的列表，所述声音水平分析器能够提供针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的指标，并且 提供声音分类器(SC，30)，所述声音分类器被布置用于接收来自所述声音场景分析器的所述声音源的列表，并一起接收来自所述声音水平分析器的针对来自所述声音源的列表的对应声音的感知到的水平的所述指标，并且所述声音分类器还被布置用于至少相对于可避免程度对医疗环境中的所述一个或多个声音源的列表进行分类，并且生成对应反馈信 号。
16.一种计算机程序产品，其适于使得计算机系统能够控制根据权利要求15所述的基于医疗环境中声音分析的医疗 反馈系统(100)，所述计算机系统包括至少一个计算机，所述计算机具有与其连接的数据存储器件。
【文档编号】G10K11/16GK103875034SQ201280050835
【公开日】2014年6月18日 申请日期:2012年10月15日 优先权日:2011年10月17日
【发明者】M·H·帕克, A·G·科尔劳施, A·C·登布林克尔, T·法尔克 申请人:皇家飞利浦有限公司