[发明专利]基于多模态深度神经网络的个性化智能唤醒系统及方法

说明书

本发明提供了一种基于多模态深度神经网络的个性化智能唤醒系统及其方法。该方法包括：监测用户的睡眠状态；获取用户在当前时间段中的当前睡眠阶段以及在下一时间段中的预测睡眠阶段；通过当前睡眠阶段以及预测睡眠阶段的结合，调整用户的当前睡眠阶段；基于用户的当前睡眠阶段、来自睡眠相关研究的先验知识以及至少一个与唤醒相关的用户偏好，确定当前时间段的唤醒策略；确定用于唤醒用户的每个闹钟脉冲与用户对应的反应之间的关系；确定对于当前时间段的当前睡眠阶段的变化；基于所述当前时间段的唤醒策略以及闹钟脉冲与用户对应的反应之间的关系，确定用于唤醒用户的待触发闹钟脉冲；以及触发所述待触发闹钟脉冲。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于多模态深度神经网络的个性化智能唤醒系统及方法。

背景技术

睡眠是人类日常生活中很重要的一部分，睡眠质量对身心的各个方面都有很大的影响，比如疲劳、情绪、注意力、集中力等。高质量的睡眠可以使人的生活质量有很大的不同。因此，优化唤醒人们的方法是非常重要且必须的。在现有的智能睡眠管理系统或闹铃管理系统中，通用的系统框架通常包括用于监控用户的睡眠阶段的传感器输入模块，以及决定何时触发闹铃的决策模块。

现有所谓的“智能”系统可能并不是真正的智能系统，因为它们无法为每个用户找到一个针对个人的优化的唤醒方案。决策模块最常用的策略是设置一个唤醒临界值，并在用户的睡眠阶段在用户设置的闹铃时间段内(通常是30分钟之前)到达一个唤醒临界值时触发闹铃。

然而，当用户在唤醒时间段内处于深度睡眠时，这种策略可能无法找到一个触发闹铃的最有效点，当时间耗尽时，用户可能会被迫从深度睡眠中醒来。即使现有的智能睡眠管理系统或闹铃管理系统在用户的睡眠阶段达到临界值后能找到一个好的唤醒点，但是这个唤醒点可能并不能保证是优化的唤醒点，因为用户可能会再次回到深度睡眠。另外，不同的用户可能需要不同的唤醒临界值。

因此，现有的智能睡眠管理系统或闹铃管理系统没有配置个性化设置，也就是说，现有的智能睡眠管理系统或闹铃管理系统是非个性化的。此外，现有的智能睡眠管理系统或闹铃管理系统是基于传感数据来监测所述用户的睡眠阶段(如手机、可穿戴环等收集的数据)这些数据可能会非常嘈杂且不可靠。

本发明所公开方法和系统用于解决上述一个或多个问题以及其他问题。

发明内容

本发明一方面公开了一种基于多模态深度神经网络的个性化智能唤醒方法。该方法包括：监测用户的睡眠状态；获取所述用户在当前时间段中的当前睡眠阶段以及在下一时间段中的下一睡眠阶段预测；通过当前睡眠阶段以及下一睡眠阶段预测的结合，调整用户的当前睡眠阶段；基于用户的当前睡眠阶段、来自睡眠相关研究的先验知识以及至少一个与唤醒相关的用户偏好，确定当前时间段的唤醒策略；确定用于唤醒用户的多个闹钟脉冲的每一个与用户相应反应之间的关系；识别对于当前时间段的当前睡眠阶段的变化；基于所述当前时间段的所述唤醒策略以及所述多个闹钟脉冲的每一个与用户相应反应之间的关系，确定用于唤醒用户的待触发闹钟脉冲；以及触发所述待触发闹钟脉冲。

本公开的另一个方面包括一种基于多模态深度神经网络的个性化智能唤醒系统。所述系统包括：一鲁棒睡眠阶段检测(RSSD)模块，用于监测用户的睡眠状态，获取用户在当前时间段中的当前睡眠阶段，预测在下一时间段中的下一睡眠阶段，以及调整用户的当前睡眠阶段；一唤醒策略(WS)模块，用于基于用户的当前睡眠阶段、来自睡眠相关研究的先验知识以及至少一个与唤醒相关的用户偏好，确定当前时间段的唤醒策略；闹钟和用户反应回归(AUR)模块，用于确定用于唤醒用户的每个闹钟脉冲与用户相应反应之间的关系；以及决策融合(DF)模块，用于确定一待触发闹钟脉冲，基于所述当前时间段的唤醒策略以及所述闹钟脉冲的每一个与用户反应之间的关系；并用于触发所述闹钟脉冲。