[发明专利]一种鼾声识别方法及止鼾装置

权利要求书

1.一种止鼾装置，包括微控制器、模数转换电路(ADC)和声音拾取电路，所述声音拾取电路用于采样鼾声音频信号，所述模数转换电路用于对所述采样信号进行模数(ADC)转换，还包括：

鼾声识别模块，所述鼾声识别模块用于基于时域和采样信号形成音频帧，对音频帧移帧进行鼾声分析；用于窗函数分帧，将分帧得到的M1序列傅里叶变换至频域，并对频域频谱的低频能量求和；用于低频能量和值在时域上组成N序列,并对频域N序列做鼾声预判，预判合格的N序列形成M2序列；还用于对M2序列傅里叶变换至频域，记录所述M2序列的频谱分布结果，并获取所述频谱分布结果中频谱能量最大的三个频点；计算最大频谱能量与第二频谱能量的倍数；所述倍数大于2的符合鼾声特征，进一步判断大于倍数2的频点是否符合呼吸率，符合呼吸率时判别为鼾声；不符合呼吸率时判别为非鼾声；如果单个频点倍数小于2则不符合鼾声特征，进一步判断所述三个频点是否都对应符合呼吸率，符合呼吸率时判别为鼾声；不符合呼吸率时判别为非鼾声；以及

止鼾机构，其中，所述微控制器收到监测鼾声信号后，启动止鼾机构触压受监测的用户。

2.根据权利要求1所述的止鼾装置，其中，所述鼾声识别模块还用于对音频帧以1/X速率先进先出移帧，其中，X为任意数；所述鼾声识别模块还用于对音频信号预加重处理。

3.根据权利要求2所述的止鼾装置，其中，所述鼾声识别模块还用于在鼾声预判时：

计算所述N序列数据的最大最小值以及最大差值；

其中，所述鼾声预判的参数包括过零率、波形幅值以及过零间隙。

4.根据权利要求1-3任一项所述的止鼾装置，其中，所述鼾声识别模块还用于对所述M2序列进行归一化处理、截短平均处理。

5.根据权利要求4所述的止鼾装置，其中，

所述窗函数为汉宁窗函数(Hanning)或者汉明窗函数(Hamming)或者布莱克曼窗函数(Blackman)。

6.一种电子设备，其中，包括：

至少一个微控制器；以及，

与所述至少一个微控制器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个微控制器执行的指令，所述指令被所述至少一个微控制器执行，以使所述至少一个微控制器能够执行：

鼾声音频信号采样；

对采样信号进行模数(ADC)转换；

基于时域和所述采样信号形成音频帧，对音频帧移帧进行鼾声分析；

窗函数分帧，将分帧得到的M1序列傅里叶变换至频域，并对频域频谱的低频能量求和；

低频能量和值在时域上组成N序列,并对所述N序列做鼾声预判，预判合格的N序列形成M2序列；

对所述M2序列傅里叶变换至频域，记录所述M2序列的频谱分布结果，并获取所述频谱分布结果中频谱能量最大的三个频点；

计算最大频谱能量与第二频谱能量的倍数；

所述倍数大于2的符合鼾声特征，进一步判断大于倍数2的频点是否符合呼吸率，符合呼吸率时判别为鼾声；不符合呼吸率时判别为非鼾声；

如果单个频点倍数小于2则不符合鼾声特征，进一步判断所述三个频点是否都对应符合呼吸率，符合呼吸率时判别为鼾声；不符合呼吸率时判别为非鼾声。

7.根据权利要求6所述的电子设备，其中，所述至少一个微控制器还能够执行：音频帧以1/X速率先进先出移帧，其中，X为任意数；

以及，音频信号预加重处理。

8.根据权利要求7所述的电子设备，其中，所述对N序列做鼾声预判包括：

计算所述N序列数据的最大最小值以及最大差值；

其中，所述鼾声预判的参数包括过零率、波形幅值以及过零间隙。

9.根据权利要求6-8任一项所述的电子设备，其中，所述至少一个微控制器还能够执行：对所述M2序列进行归一化处理、截短平均处理。