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1. 需求分析與業務理解1.1 臨床診斷流程

根據臨床經驗，眩暈的臨床診斷是有固定流程的，如下圖所示：

參考來源：吉林大學中日聯誼醫院耳鼻咽喉頭頸外科 鄭軍 眩暈概述

1.2 臨床痛點

根據臨床經驗，對于眩暈的診斷和問診已經形成了比較明確的診斷流程，但醫生需要詢問的問題比較多，對于每位患者，大部分問診都是重復的，而且還需要書寫問診記錄，所以需要耗費較長的時間。在醫生比較繁忙和疲憊時，或者對于沒有經驗的醫生，往往可能會漏掉某些問題，導致漏診或誤診。

從技術上來說，語音問診最大的難點和痛點就是通話質量差、有回聲、噪聲感染、在網絡差的時候會表現出更差的通話等，這些問題都是技術上需要克服的難點，如果進行自研，會消耗很大的時間和精力在這上面，但同時又不得不重視這一領域，所以業內對這一問題的解決呼聲很高，希望出現技術可靠、功能穩定，快速集成的解決方案。

1.3 臨床需求

為了提升臨床上對眩暈診斷的準確性以及診斷的效率，擬研發眩暈智能語音問診產品，其應用場景有如下兩種模式：

模式1：線上模式

模式2：線下模式

2. 整體設計方案2.1 產品架構

整個產品在邏輯上可以劃分為客戶端和服務端兩部分，客戶端分為患者端和醫生端在線問診系統，基本功能相似，包括交互界面、登錄管理、語義播放和語音接收等功能，醫生端還包括問診記錄的瀏覽及編輯交互界面。服務端包括問答管理子系統、問診記錄管理子系統、系統管理子系統和支撐數據庫。

2.2 技術架構

技術架構可分為客戶端和服務端兩大部分，客戶端直接面向終端客戶在線問診系統，包括患者端和醫生端，其中的核心技術包括回聲消除、噪音抑制(NS)、語音端點檢測(VAD)等，集成 SDK提供的先進技術，專注于為企業提供跨平臺的音頻解決方案，實現通話過程中的回聲消除、噪音抑制、會議混音等。另外內置Opus、Speex以及PCM編解碼；實時接收多路音頻輸入，輸出混音音頻。而且提供多平臺支持，支持、iOS、、Linux及嵌入式Linux系統。

服務端包括語音數據處理層、文本數據處理層、程序邏輯層、技術支撐層和數據支持層。語音數據處理層包括語音合成(TTS)和自動語音識別(ASR)。文本數據處理層包括自然語言處理、知識圖譜和知識推理。程序邏輯層包括問答系統和問診記錄管理，承載了系統的業務核心。技術支撐層為整個系統提供了基礎技術的支撐。數據支持層為上層提供模型、詞庫、問答庫、推理依賴的本體知識庫以及業務中間和結果數據的存儲服務。

2.3 總體設計亮點或優勢

整體架構設計的亮點主要體現在以下兩個方面：

（1）集成了先進的擎聲 SDK：整個系統以語音作為交互指令，所以對接收的語音的質量控制直接關系到服務端提供服務的質量。擎聲 SDK提供的回聲消除、噪音抑制等關鍵技術很好地保證了接收的語音數據的質量。