СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РИСКА РАЗВИТИЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ ИНДИВИДА ПО ЕГО ГОЛОСУ И АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ СПОСОБА

1. Аппаратно-программный комплекс для определения риска развития заболеваний индивида по его голосу, включающий терминальное устройство индивида с расположенными в нем модулем записи голосового сигнала индивида, модулем управления записью голосового сигнала, выполненным с возможностью выбора частоты дискретизации и длительности записи голосового сигнала, вычислительным модулем, выполненным с возможностью перевода записанного голосового сигнала из аналогового в цифровой сигнал, модулем отображения информации на мониторе терминального устройства индивида, полученной с блока анализа голосового сигнала, выполненного с возможностью определения для записанного голосового сигнала, по крайней мере, одного параметра из группы, характеризующей эффект «Дрожания» (Jitter) и/или эффект «Мерцания» (Shimmer) и/или физиологические свойства голосовых складок и/или уровень шума в голосовом сигнале, и параметра, характеризующего нелинейность голосового сигнала с последующим построением вектора в N-мерном пространстве параметров голосового сигнала индивида, где N - количество используемых групп, и определением апостериорной вероятности принадлежности полученного вектора к предварительно сформированным в многомерном пространстве областям для нормы и патологии посредством вычисления функций плотности вероятности для нормы и патологии.
2. Аппаратно-программный комплекс по п.1, характеризующийся тем, что при наличии более одного параметра в группе, блок анализа голосового сигнала выполнен с возможностью формирования многомерного пространства для нормы и патологии с применением агрегирующих функций для каждой группы параметров.
3. Аппаратно-программный комплекс по п.1, характеризующийся тем, что блок анализа голосового сигнала расположен в терминальном устройстве индивида.
4. Аппаратно-программный комплекс по п.1, характеризующийся тем, что он содержит сервер удаленного доступа и модуль подключения к сети Интернет, который расположен в терминальном устройстве индивида и выполнен с возможностью приема -передачи цифрового сигнала в блок анализа голосового сигнала, который расположен на сервере удаленного доступа.
5. Аппаратно-программный комплекс по п.1, характеризующийся тем, что блок анализа голосового сигнала включает базу данных с функциями распределения плотности вероятности для голосовых сигналов в норме и патологии.
6. Аппаратно-программный комплекс по п.1, характеризующийся тем, что в качестве терминального устройства индивида используют мобильный телефон, смартфон, персональный компьютер, ноутбук, планшетный компьютер, а блок анализа голосового сигнала выполнен с возможностью вычисления параметров на платформах x86, x64, ARM, MIPS с использованием операционных систем: семейство Windows, Linux, MacOS, iOS, Android.
7. Аппаратно-программный комплекс по п.1, характеризующийся тем, что вычислительный модуль выполнен с возможностью формирования голосового сигнала из записанной слитной речи посредством ее обработки путем выделения из слитной речи отдельных ударных гласных.
8. Способ определения риска развития заболеваний индивида по его голосу с использованием аппаратно-программного комплекса по п.1, включающий запись голосового сигнала индивида, состоящего из набора гласных звуков, или формирование упомянутого голосового сигнала из записанной слитной речи, с последующим его анализом, включающим определение для записанного голосового сигнала, по крайней мере, одного параметра из группы, характеризующей эффект «Дрожания» (Jitter) и/или эффект «Мерцания» (Shimmer) и/или физиологические свойства голосовых складок и/или уровень шума в голосовом сигнале и нелинейность голосового сигнала с последующим построением вектора N-мерного пространства параметров голосового сигнала индивида, где N - количество используемых групп и вычислением апостериорной вероятности полученного вектора на принадлежность к предварительно сформированным многомерным пространствам для нормы и патологии посредством вычисления функции плотности вероятности для нормы и патологии, при этом формирование многомерного пространства для нормы и патологии при наличии более одного параметра в группе осуществляют с применением агрегирующих функций, которые вычисляют для каждой группы параметров.
9. Способ по п.8, характеризующийся тем, что запись голосового сигнала индивида осуществляют с использованием микрофона, при этом записанный сигнал направляют в блок анализа голосового сигнала, расположенный в терминальном устройстве индивида и/или на удаленном сервере.
10. Способ по п.8, характеризующийся тем, что анализ голосового сигнала индивида осуществляют с использованием программно-аппаратного комплекса, выполненного на платформах x86, x64, ARM, MIPS с использованием семейств операционных систем: Windows, Linux, MacOS, iOS, Android.
11. Способ по п.8, характеризующийся тем, что формирование голосового сигнала из записанной слитной речи осуществляют на вычислительном модуле терминального устройства индивида посредством ее обработки путем выделения из слитной речи отдельных ударных гласных.
12. Способ по п.8, характеризующийся тем, что при записи голосового сигнала индивида, состоящего из набора гласных звуков, количество гласных звуков выбирают не менее двух, один из которых - закрытый, второй - открытый, при этом продолжительность гласных звуков - не менее пяти секунд.
13. Способ по п.8, характеризующийся тем, что при формировании голосового сигнала из записанной слитной речи, суммарная длительность гласного звука в наборе, составленная из выделенных фрагментов слитной речи, составляет не менее 10 с.
14. Способ по п.8, характеризующийся тем, что параметры «Jitter» эффекта получают посредством определения из записанного голосового сигнала трека частоты основного тона с последующим анализом колебаний частоты основного тона.
15. Способ по п.8, характеризующийся тем, что параметры «Shimmer» эффекта получают посредством определения трека максимальных амплитуд на периодах основного тона с последующим анализом колебаний амплитудных характеристик сигнала.
16. Способ по п.8, характеризующийся тем, что параметры, характеризующие физиологические свойства голосовых складок, получают посредством обратной фильтрации голосового сигнала с последующим анализом сигнала остатка.
17. Способ по п.8, характеризующийся тем, что параметры уровня шума в голосовом сигнале определяют на интервалах основного тона.
18. Способ по п.8, характеризующийся тем, что параметры, характеризующие нелинейность голосового сигнала, получают посредством построения фазового пространства голосового сигнала.
19. Способ по п.8, характеризующийся тем, что агрегирующие функции определяют с использованием метода главных компонент.
20. Способ по п.8, характеризующийся тем, что для получения N-мерного пространства используют функцию распределения плотности вероятности.
21. Способ по п.8, характеризующийся тем, что формирование N-мерных пространств для нормы и патологии осуществляют с использованием баз данных звуковых сигналов голосов индивидов в норме и патологии, соответственно.
22. Способ по п.8, характеризующийся тем, что запись голосового сигнала индивида производят в виде звуковой волны формата импульсно-кодовой модуляции, «Моно», с частотой дискретизации не меньше чем 16 кГц.
23. Способ по п.8, характеризующийся тем, что осуществляют повторную запись голосового сигнала индивида и ее анализ с получением параметров, которые сравнивают с ранее полученными параметрами с определением уровня отклонения, по которому судят о динамике вероятности заболевания голосовых складок индивида.
24. Способ по п.8, характеризующийся тем, что в качестве параметров, характеризующих эффект «Дрожания», используют усредненное абсолютное значение эффекта «Дрожания» (Mean absolute Jitter), и/или стандартное отклонение частоты основного тона (Standard deviation of FO contour), и/или голосовой диапазон частот (Phonatory frequency Range), и/или фактор возмущения частоты основного тона (Pitch perturbation Factor), и/или относительное значение эффекта «Дрожания», выраженное в % (Jitter (%)), и/или коэффициент колебания частоты основного тона (Pitch Perturbation Quotient), и/или сглаженный коэффициент возмущения частоты основного тона (Smoothed Pitch Perturbation Quotient), и/или относительное среднее колебание частоты основного тона (Relative Average Perturbation).
25. Способ по п.24, характеризующийся тем, что в качестве параметров, характеризующих эффект «Дрожания», дополнительно используют кратковременное изменение эффекта «Дрожания» (Short term Jitter Estimation).
26. Способ по п.8, характеризующийся тем, что в качестве параметров, характеризующих эффект «Мерцания», используют относительное значение эффекта «Мерцания», выраженное в % (Shimmer (%)), и/или абсолютное значение эффекта «Мерцания» (Mean absolute shimmer), и/или стандартное отклонение амплитуды (Standard deviation of Amp contour), и/или фактор возмущения амплитуды (Amplitude Perturbation Factor), и/или значение эффекта «Мерцания», выраженное в децибелах (Shimmer (dB)), и/или колебания амплитуды относительно среднего (Amplitude Relative Average Perturbation), и/или коэффициент колебания амплитуды (Amplitude Perturbation Quotient), и/или сглаженный коэффициент колебания амплитуды (Smoothed Amplitude Perturbation Quotient).
27. Способ по п.8, характеризующийся тем, что в качестве параметров, характеризующих уровень шума на интервалах основного тона, используют параметр, характеризующий уровень турбулентного шума на периоде основного тона (Turbulent noise index (TNI)), и/или параметр, характеризующий степень схлопывания голосовых складок (Soft phonation index (SPI)), и/или показатель уровня шума относительно уровня вокализированной компоненты (Voice turbulence index (VTI)), и/или отношение гармонической компоненты сигнала к негармонической компоненте (Harmonic to Noise Ratio (HNR)), и/или отношение энергии возбуждения к энергии шума (Glottal to Noise Excitation Ratio (GNER)).
28. Способ по п.8, характеризующийся тем, что дополнительно в качестве параметров используют уровень турбулентного шума (Glottal to Noise Distribution Ratio), который определяют следующим образом: на вход подают сигнал в формате импульсно-кодовой модуляции, «Моно», с частотой дискретизации 16 кГц, у которого определяют трек частоты основного тона, после этого производят обратную фильтрацию входного сигнала (вычисление сигнала остатка), затем производят вычисление кохлеарного спектра-сигнала остатка, осуществляют взвешивание спектральной энергии сигнала остатка в диапазоне от 1,5 кГц до 2 кГц с использованием средней энергии в данном диапазоне частот, затем осуществляют взвешивание спектральной энергии сигнала остатка в диапазоне частоты основного тона с использованием средней энергии в диапазоне от минимальной частоты основного тона до максимальной частоты основного тона, по итогам полученных значений определяют отношение взвешенных энергий и получают распределение энергетического отношения посредством построения гистограммы.
29. Способ по п.8, характеризующийся тем, что для определения параметров, характеризующих нелинейность голосового сигнала, используют метод энтропии Шеннона, и/или метод энтропии Ренье, и/или значение первого минимума информационной функции (Value of First Minimum of Mutual Information Function), и/или показатель периодичности сигнала (Recurrent period density entropy); и/или показатель, получаемый в результате анализа сигнала с исключением внутреннего тренда (Detrended Fluctuation Analysis), и/или показатель, получаемый в результате анализа сигнала методом Теккен-Трейлера (Taken's Estimator), и/или показатель, получаемый в результате эмпирической декомпозиции сигнала на уровни (Empirical Mode Decomposition Excitations Ratios).
30. Способ по п.8, характеризующийся тем, что для определения физиологических свойств голосовых складок используют параметры, характеризующие массу и жесткость в одномассовой модели голосовых складок, коэффициент открытия голосовой щели (Glottis Quotient) и/или показатель возбуждения голосовых складок (Vocal Fold Excitation Ratios).