[发明专利]一种通过声音采集检测睡眠质量的方法

说明书

本发明实施例公开了一种通过声音采集检测睡眠质量的方法，包括以下步骤，采集睡眠状态下的声音，生成关于睡眠状态下的声音信号时域图；声音信号预处理，剪除声音信号时域图中的首末误差区信号；根据呼吸信号的频率和幅值特性，从声音信号时域图内分离呼吸信号和干扰信号；根据呼吸信号的时域图计算生成呼吸信号的频谱图，将干扰信号细化为环境噪音干扰信号和睡眠做梦干扰信号；统计呼吸信号的波形变化，总结睡眠质量；根据睡眠总时长，以及深睡阶段的占比推断睡眠质量，实现方式简单，操作方便，集成在手机中即可使用，用户能随时检测自己的睡眠情况。

技术领域

本发明实施例涉及睡眠质量技术领域，具体涉及一种通过声音采集检测睡眠质量的方法。

背景技术

现代社会生活节奏快，压力大，各个年龄段的人群都不同程度地受到睡眠问题的困扰，睡眠占据了一个人百分之三十的生命时间，睡眠紊乱和睡眠疾病等各种睡眠问题会不同程度地影响人们的工作和生活，而且还会诱发其他很多疾病。人在自己的睡眠过程中很难发现异常问题，而睡眠问题不定时出现，所以发现睡眠问题必须依靠连续的监测，越早地发现问题，就能更好地预防相关疾病。

但是，目前监测睡眠需要庞大的经济费用和专业技术人员支撑，而且监测方法复杂，对监测人员的专业性要求高，监测成本高昂。现有技术中，利用体动信号进行睡眠质量评估的算法主要有线性和非线性两大类，线性算法的实现简单，有大量的前人研究基础；非线性算法实现起来非常复杂，需要设备具有强大的计算能力，而且目前也没有明确的非线性模型，最重要的一点，基于单一身体数据进行睡眠质量评估的精确度低。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种通过声音采集检测睡眠质量的方法，以解决现有技术中单一身体数据难以精确睡眠质量评估的问题。

为了实现上述目的，本发明的实施方式提供如下技术方案：一种通过声音采集检测睡眠质量的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤100、采集睡眠状态下的声音，生成关于睡眠状态下的声音信号时域图；

步骤200、声音信号预处理，剪除声音信号时域图中的首末误差区信号；

步骤300、根据呼吸信号的频率和幅值特性，从声音信号时域图内分离呼吸信号和干扰信号；

步骤400、根据呼吸信号的时域图计算生成呼吸信号的频谱图，分离计算干扰信号的幅值，并且利用机器语言学习分析干扰信号的情绪，将干扰信号细化为环境噪音干扰信号和睡眠做梦干扰信号；

步骤500、统计呼吸信号的波形变化，总结睡眠质量。

作为本发明的一种优选方案，在步骤200中，对声音信号预处理，除去采集的误差信号的具体步骤为：

步骤201、将声音信号时域图按每小时独立采集，形成若干个关于声音信号的独立单元；

步骤202、根据人类正常呼吸信号的时域和频域特点，确定符合人类呼吸信号的频率范围和幅值范围；

步骤203、按照时间顺序，分别获取睡眠前段独立单元和睡眠后段独立单元中的呼吸信号；

步骤204、标记呼吸信号首次出现或者消失的时间点，剪除呼吸信号首次出现之前，以及信号首次消失之后的时间段，将声音信号独立单元的剩余时间作为睡眠状态下的声音信号时域图。

作为本发明的一种优选方案，在步骤204中，剪除的呼吸信号首次出现之间的时间段具体为入睡时间，所述入睡时间作为衡量睡眠质量的标准之一。

作为本发明的一种优选方案，在步骤300中，根据呼吸信号的频率和幅值特性，从每个声音信号独立单元内分离出呼吸信号和干扰信号，具体步骤为：

步骤301、对应人类呼吸信号的频率范围和幅值范围，从每个声音信号独立单元内确定符合呼吸信号的频率范围和幅值范围标准的呼吸波形；