宋雪陽　許朝霞　王寺晶　王憶勤

摘要：聞診通過聽聲音、嗅氣味輔助判斷疾病、辨證分型，是中醫(yī)診斷學的重要部分。本文依照研究對象不同，分別對聲診及嗅診客觀化臨床應用研究進行梳理，從聞診客觀化意義、研究指標、臨床研究方法方面進行闡述，為聞診客觀化研究及應用提供參考。

關鍵詞：聞診；聲診；嗅診；客觀化；綜述

中圖分類號：R241.2 文獻標識碼：A 文章編號：1005-5304（2019）03-0141-04

Abstract： Auscultation and olfaction is an important part of TCM diagnostics， which judges diseases and distinguish syndromes by listening to sounds and smelling odors. According to the different research subjects， this article sorted out the objective clinical application research on auscultation and olfaction， and expounded the objectification significance， research indicators and clinical research methods， with a purpose to provide references for objective research and application.

Keywords： auscultation and olfaction； auscultation； olfaction； objective； review

聞診屬中醫(yī)四診之一，自秦漢時期《黃帝內(nèi)經(jīng)》就對此診法有所記載[1]，明確提出“聞診”一詞則是明代《醫(yī)學研悅》一書[2]。最新的中醫(yī)診斷學規(guī)范共識將聞診定義為：醫(yī)生通過聽覺和嗅覺，了解由患者病體發(fā)出的各種異常聲音和氣味，以診察病情的方法[3]。其中聽聲音多稱為聲診，嗅氣味則是嗅診。聲診將語音作為判別分析的對象，同時咳嗽聲、哮鳴音、腸鳴音等患者被動發(fā)出的病理生理性聲音亦屬聲診研究的范疇；嗅診研究則囊括患者口腔、周身、排泄物和分泌物等所散發(fā)的氣味。無論是聲診還是嗅診，大多依賴醫(yī)生主觀判斷，缺乏明確定性定量的客觀依據(jù)[4]，有學者提出利用物理學和聲信號的數(shù)學分析處理方法對中醫(yī)聞診進行檢測分析[5]，運用客觀、標準的方法對聞診進行研究非常重要。

1 聲診客觀化研究及臨床應用

1.1 語音的基本性質(zhì)

語音的實質(zhì)是振動，振動中富含信息、包含能量，能量與信息特征也能夠反映語音特性。文史文獻提及“角、徵、宮、商、羽”既稱“五聲”亦稱“五音”，但醫(yī)史文獻則以“五音”概括“角、徵、宮、商、羽”，用“五聲”指代“呼、笑、歌、哭、呻”[6]。

聲診客觀化研究中常見的語音提取方式分選擇元音與選擇字句兩種。原因有以下兩方面：①國際音標能夠客觀精確區(qū)分語音特征，而元音則可以較好地反映作為語音源頭聲帶振動的實質(zhì)[7-8]，因此以語音作為研究對象時，常將國際音標元音作為發(fā)聲標準以進行研究。音高、音強、音長、音質(zhì)是反映語音特點最基礎的物理要素，通過這些物理量能客觀地反映語音特征。②元音與輔音結(jié)合才能形成意義豐富多樣的語言，與元音不同的是，字句中包含輔音，語音特征勢必受到聲腔阻礙影響，并且字句中聲調(diào)變化使語音特征更加難以客觀量化。小波包技術能夠提取此類信息，通過支持向量機等分析方式則可以區(qū)分疾病不同證型的語音特征[9]。

社會學將人定義為社會人，而人通過語言交流，故語音具有其社會性，聲診必然涉及語句研究，也不可避免地需要面對語音社會性。語言交流中語音、語氣、語調(diào)等特點能夠判斷心理阻抗大小、人格、心理狀態(tài)等心理學特點[10]。有實際意義的語句研究與無實意的單字研究相比，語句表現(xiàn)出更多影響語音特點的要素，雖與臨床運用實際情況更接近，卻又因語句中各單字間發(fā)音相互影響，增加聲診客觀性研究的難度。隨著聲診發(fā)展，語音社會性方面無疑需要更大力度研究以探尋能夠衡量其客觀性、規(guī)范性的標準。

1.2 語音特征

1.2.1 元音

莫新民等[8]運用聲圖儀分析不同證型咳嗽患者元音的諧波、頂頻、振幅、共振峰、基頻等特征，發(fā)現(xiàn)元音a、i、o語音特征能反映虛實證間區(qū)別，元音e、u在正常人與實證、氣虛、陰虛患者間均有差異。語音特征能輔助判別證型，亦能為判斷體質(zhì)類型提供參考。孫鄉(xiāng)等[11]對9種不同體質(zhì)成人所發(fā)元音a的音高、音域、共振峰、音量、音長、頻率微擾（Jitter）、振幅微擾（Shimmer）、諧噪比、語速共9個聲音特征進行分析，發(fā)現(xiàn)氣虛、陽虛、陰虛、濕熱、血瘀、氣郁6類體質(zhì)成人語音特征具有明顯差異，而痰濕體質(zhì)則因相關性過多而難以評價。針對語音源頭及共鳴腔病變的疾病進行語音特征研究則更直觀，胡克信等[12]通過元音a及鼻音m聲學特征判別鼻竇炎痰證患者與正常人間區(qū)別，所得判斷方程正確率較高，能有效進行輔助檢查。鄢彬等[13]以元音a為研究對象，利用小波包技術分析不同證型患者與正常人間語音擴展能量特征，發(fā)現(xiàn)心脾兩虛證患者擴展能量比例較高，正常人擴展能量梯度則較低，差異集中頻段也不盡相同。沈小靜[14]運用小波包能量熵和小波包盒維數(shù)提取聲診信號特征，發(fā)現(xiàn)小波包變換分辨特征與人耳對音頻感知特性相似，比美爾倒譜系數(shù)得到的結(jié)果更細致。陳春鳳等[15]通過小波變換近似熵配合支持向量機分析，有效識別正常、氣虛、陰虛證型語音信號。董偉等[16]分析慢性咽炎患者語音信號第3層小波包能量特征與熵值特征，發(fā)現(xiàn)實證患者能量特征與熵特征高于虛證患者，通過能量特征與熵特征區(qū)別證型虛實。

劉美暢等[17]以嗓音障礙評分對比分析慢性咽炎、咽部良性病變與正常人所發(fā)元音a的最長發(fā)聲時間、Shimmer、Jitter、共振峰特征，發(fā)現(xiàn)慢性咽炎、聲音嘶啞者Shimmer、Jitter升高，雖然咽部良性病變者聲音嘶啞程度較慢性咽炎患者高，但慢性咽炎患者共振峰卻低于咽部良性病變者，認為慢性咽炎者共鳴功能受損更嚴重。葉志騰[18]則將聲帶結(jié)節(jié)患者Jitter、Shimmer、諧噪比、基頻特征按年齡、性別進行對比后發(fā)現(xiàn)，聲帶小結(jié)者Jitter較高，而Jitter與年齡無差異，諧噪比與性別無差異。語音包含的能量與信息特征還能輔助臟腑辨證，沈勇[19]運用小波包技術分析五臟病患者元音近似熵，肺系疾病患者與心系、腎系疾病患者有差異，而肺系疾病與腎系疾病和正常人相比也有差異。陳春鳳等[20]對比五臟疾病患者與正常人語音熵值，發(fā)現(xiàn)正常人語音信號復雜性最小，而肺系疾病總樣本熵最高，與中醫(yī)基礎理論中肺主聲音相符。

1.2.2 字句

運用五臟相音理論通過分析對應“角徵宮商羽”五音的漢字，探索語音對應的特征[21]。鄭賢月[22]選取符合五音的黃、蟲、素、石、古、玉、天、竹、明、比作為跟讀漢字，以二十五音分析儀分析不同寒熱體質(zhì)女性的語音信號，發(fā)現(xiàn)隨年齡增大角音增多，而年齡較小者徵、羽音較多，熱性體質(zhì)羽音出現(xiàn)多，寒性體質(zhì)角音出現(xiàn)多，聲音頻率與體溫成正比。語音除受年齡影響外，同樣與情緒狀態(tài)相關，通過語音特征分析發(fā)現(xiàn)，抑郁癥患者的五音體質(zhì)特征以火型多見[23]。穆懷喜[24]選取衣荷、子書、古玉等能反映五音的漢字成對作為跟讀樣本，以線性預測倒譜系數(shù)和美爾倒譜系數(shù)作為語音特征的檢測指標，分析9種體質(zhì)在校大學生語音特征后發(fā)現(xiàn)，線性預測倒譜系數(shù)和美爾倒譜系數(shù)能在一定程度上區(qū)分不同體質(zhì)類型。跟讀內(nèi)容除單字外還有語句，王憶勤等[25]以唐詩《登黃鶴樓》和符合五音的十個漢字作為跟讀字句，運用小波包分析哮喘患者與正常人聲診信息，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別后發(fā)現(xiàn)熵值比較能量比能夠更準確地區(qū)別哮喘患者與正常人。胡贛[26]以五臟相音為基礎，使用隱馬爾可夫模型、支持向量機、動態(tài)時間規(guī)整分類法、深度學習分類法識別分析線譜對參數(shù)、線性預測倒譜系數(shù)等聲音信號，通過特征互補提高聲音參數(shù)識別不同證型的能力。根植于古典理論基礎，配合諸多現(xiàn)代研究的客觀指標，可以更為有效地推進聲診的客觀化，亦能為臨床中聲診的使用提供基礎。

針對元音研究語音特征能客觀明確地得到語音特征參數(shù)，從語音基礎物理特征到經(jīng)提取得到的語音能量信息特征，為聲診的語音診斷提供了廣闊的研究思路。針對單字和復合語句的研究與五臟相音關系密切，但客觀化研究難度相對更高。字句較元音更為復雜的發(fā)聲模式導致語音特征參數(shù)受到諸多因素影響，難以準確判斷各語音特征參數(shù)與實際情況的相關性。

1.3 非語音的聲音特征

聲診研究對象除語音外，尚有咳嗽、呼吸、啼哭、呻吟等，尋找具有共性與特性的非語音聲音特征參數(shù)是聲診客觀化研究的重要方向[27]?？人月暿亲顬槌Ｒ姷穆曉\非語音研究對象。陳已明[28]認為咳嗽節(jié)律、咳嗽音色、咳嗽性質(zhì)在臨床辨證診斷中具有重要實用價值。臨床通過判別咳聲大小、性質(zhì)、長短、深淺等特點確定病因病機，判斷咳嗽證型[29-30]，此類判斷因素可用音色、音質(zhì)、響度等聲音物理特征客觀地進行描述。魯法庭等[31]將咳嗽聲時間、頻率與強度制成三維聲譜圖，通過測定聲音屬性的物理量探索不同證型咳嗽聲音的共性與特性。莫星明[32]運用聲圖儀分析氣虛、陰虛、實證咳嗽與正常人元音及咳聲特征，發(fā)現(xiàn)咳聲的頂頻、振幅、雜音分布與證型相關，實證患者頂頻較高且密度大、振幅強、雜音分布集中，而氣虛證頂頻較低且密度小、振幅弱、雜音分布分散，陰虛證各項指標則介于其他兩證型之間。王曉嵐等[33]同時分析不同證型肺結(jié)核患者元音與咳嗽聲音特點，發(fā)現(xiàn)咳聲頻譜中峰前后能量比在患者組與對照組間有明顯差異，提示咳聲頻率結(jié)構發(fā)生變化。房春英[34]用高斯混合模型、美爾倒譜系數(shù)和熵構建系統(tǒng)分析不同狀態(tài)小兒咳嗽、呼吸、啼哭聲，通過語言資料測試發(fā)現(xiàn)此系統(tǒng)有較高聲音識別能力。咳聲研究中多結(jié)合單音節(jié)語音研究，語音和非語音聯(lián)合研究是增強聲診客觀性與規(guī)范性的有效方式。

語音與非語音的聲音特征研究均可通過物理量進行客觀量化，非語音部分由于并非周期信號，如共振峰參數(shù)就不能作為分析指標，但聲音本質(zhì)所攜帶的能量信息不受影響，故聲診非語音部分的研究方法和語音研究方法大致相同，通過分析聲音信號能輔助辨識疾病與辨證分型?？紤]到聲音樣本采集時，此類非語音信號并非患者主動發(fā)出，常需誘發(fā)引導，所獲取的聲音信號是否與自然條件發(fā)出的聲音信號一致尚需研究。目前研究集中于咳聲等肺系疾病所產(chǎn)生的非語音聲音信號方面。根據(jù)中醫(yī)五臟相音理論，聲診同樣反映五臟疾病特點，客觀化研究可衍生至其余臟腑系疾病，如依據(jù)腸鳴音識別脾胃系疾病。亦可根據(jù)非語音聲音信號客觀量化各證型特征，如根據(jù)太息聲判別肝郁證程度，根據(jù)呼吸聲辨識腎不納氣程度。

2 嗅診的客觀化研究及其應用

2.1 氣味的基本性質(zhì)

嗅診雖與聲診同屬聞診范疇，卻不通過聲音信號獲取信息，而通過氣味信號得到診斷依據(jù)。嗅氣味通過嗅覺器官感受氣味特點，氣味的本質(zhì)是氣體所含分子作用于受體產(chǎn)生物理振動或化學刺激的過程。呼吸空氣的生物通過嗅神經(jīng)只能察覺常溫下有明顯揮發(fā)性的化學物質(zhì)[35]。氣味特征可通過紅外光譜法、直接頂空分析、氣相-液相色譜分析進行研究，直接判別其中包含物質(zhì)，體現(xiàn)氣味信號的特征[36]。

2.2 氣味特征

電子鼻技術通過氣體傳感器陣列收集氣味信號，與氣味圖譜對比分析后得到客觀標準的結(jié)論[37]。宋鎮(zhèn)貴[38]通過電子鼻技術獲取氣味信號，運用小波分析氣味在頻率空間的特征，提高獲取氣味信號特征的穩(wěn)定性、魯棒性，增加氣味信號獲取的效率。劉英東[39]在此基礎上，將傳感器、信號處理、模式識別技術結(jié)合，優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別算法后構建針對病理氣味數(shù)據(jù)分析模型。林雪娟等[40]運用電子鼻技術研究2型糖尿病虛、實證患者口腔氣味，發(fā)現(xiàn)氣味圖譜中實證患者響應曲線D振幅、斜率較大，虛證患者響應曲線G斜率較高，以口腔氣味特征初步判斷2型糖尿病虛實病性。嗅診較聲診更難量化，尚無較多臨床運用研究報道，但隨著科技進步，氣味識別與富集手段進步，可組建不同疾病、不同證型氣味特征的數(shù)據(jù)庫，形成完整氣味圖譜，客觀量化分析氣味特征，前景良好。

3 小結(jié)

聞診在臨床運用中多可判別疾病性質(zhì)，為疾病進行臟腑定位，同時預測疾病發(fā)展與轉(zhuǎn)歸，故聞診客觀化研究需要以辨病性、定病位、測預后為目標前進。聲診語音分析以元音作為聲音樣本時，能客觀準確地得到語音特征參數(shù)，通過語音參數(shù)分析相應生理特點以及對應中醫(yī)證型、臟腑特征還有廣闊空間。字句作為聲音樣本時與中醫(yī)聞診理論的契合度更高，能夠更好地運用客觀參數(shù)解釋“角徵宮商羽”五音體現(xiàn)的語音特征。對含有實意的語句進行聲診研究最難達到客觀化與標準化，但最貼近聲診在臨床實際的運用。聲診語音的客觀化研究要想長足發(fā)展則須由簡到繁，克服實意語句客觀化研究的難關，將參數(shù)逐步融入臨床實際運用。綜合語音、非語音和氣味診斷，將聲音、氣味信號特征納入多種算法中分析，構建客觀化聞診模型，達到測預后的目的，再結(jié)合問診、面診、切診信息，則可進一步提升模型對預后檢測的準確性。

聞診的特點決定了客觀量化勢必與多學科結(jié)合，聲音分析需要借助聲學、物理學幫助獲取標準化聲音信號特征，數(shù)學、統(tǒng)計學等學科則幫助構建聲音診斷模型，氣味分析則與化學、電子技術密不可分，所有聞診研究離不開信息工程技術?？v觀聞診諸多研究，并未見與叩診、聽診相關研究。誠然依聞診定義而言，叩診、聽診屬于西醫(yī)的診查方法。但殊途同歸，就以叩診而言，若按照中醫(yī)診斷方法歸類，應是切診與聞診結(jié)合，皆屬診查疾病的手段[41]。中醫(yī)診斷學發(fā)展應當兼容并蓄，且叩診、聽診得到的聲音信息較為客觀，對于聞診客觀化、規(guī)范化研究會是一大助力。多學科交互、中西醫(yī)結(jié)合對中醫(yī)聞診客觀化有著莫大意義，推進聞診客觀化進程向規(guī)范化、標準化方向邁進，并能夠更好地為臨床診斷實際運用提供幫助。

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（收稿日期：2018-04-13）

（修回日期：2018-05-13；編輯：向宇雁）