[发明专利]一种两人场景下目标个体打呼区分方法

说明书

本发明属于机器学习以及睡眠监测领域，涉及一种两人场景下目标个体打呼区分方法，区分方法分三步：（1）目标采样：负责对目标个体在单人场景下的打呼音频进行采样并提取特征存储。（2）两人场景下采样：负责对两人场景下的打呼音频进行采样并提取特征存储。（3）目标个体识别：根据目标个体单人场景下打呼采样特征将两人场景下两个人的打呼区分开来并加以识别。本发明可以在保证高精确识别打呼的前提下区分不同个体，特别适用于两人场景下的睡眠监测系统。

技术领域

本发明属于睡眠监测技术领域，具体涉及一种两人场景下目标个体打呼区分方法，主要用于解决如何在两人场景下将监测目标个体和干扰个体区分的问题。

背景技术

由于传统的医用多导睡眠监测仪价格昂贵、使用成本高并且需要专业医护人员监护，基于移动设备的睡眠质量监测正越来越受到医学界的关注。打呼声音识别是睡眠监测的重要内容之一，传统的打呼识别方法包括使用麦克风采集音频进行识别或者使用传感器与身体接触达到识别呼吸的目的，通过音频的时域或者频域特征识别分析，这种方式需要用户在单人场景下睡眠或者佩戴一些穿戴式设备，但这显然不能满足两人睡眠场景以及反感穿戴式设备的用户群体需求。因此，需要设计一种基于非穿戴式移动设备的打呼识别方法，在保障不影响用户的睡眠质量以及体验的前提下，准确识别两人场景下目标用户的打呼音频。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种两人场景下目标个体打呼区分方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种两人场景下目标个体打呼区分方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1单人场景下采样：负责单独采集目标个体打呼音频并提取相关特征，通过使用移动设备采集目标个体单独睡眠时的打呼音频，提取频域特征并存储用于目标个体识别；

S2两人场景下采样：负责采集目标个体和干扰个体两人打呼音频并提取相关特征，通过使用移动设备采集两人场景下睡眠时的打呼音频，提取频域特征并存储用于目标个体识别；

S3目标个体识别：负责将两人场景下目标个体的打呼音频识别出来，通过将单人场景下以及两人场景下采样的频域特征混合，对混合频域特征进行降维并聚类，对单人场景下目标个体的聚类结果和两人场景下的聚类结果进行对比分析，将目标个体打呼音频识别出来。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

进一步地，步骤S1的处理流程如下：

S1.1对于目标个体单人睡眠下的情景，使用移动设备采集目标个体睡眠时的打呼音频；

S1.2将采集后的打呼音频划分帧；

S1.3对每个帧计算12维梅尔频率倒谱系数以及12维线性预测倒谱系数作为频域特征；

S1.4将频域特征存储用于目标个体标记。

进一步地，步骤S2的处理流程如下：

S2.1对于目标个体以及干扰个体两人睡眠下的情景，使用移动设备采集两人睡眠时的打呼音频；

S2.2将采集后的打呼音频划分帧；

S2.3对每个帧计算12维梅尔频率倒谱系数以及12维线性预测倒谱系数作为频域特征；

S2.4将频域特征存储用于提取目标个体打呼音频。

进一步地，步骤S3的处理流程如下：

S3.1将单人场景下以及两人场景下采样的频域特征混合，使用主成分提取法降维到两维空间中；

S3.2计算聚类数目分别为1，2，3时所对应的AIC值：

AIC＝(2K-L)/n