[发明专利]检测和测量打鼾在审
| 申请号: | 202080026195.0 | 申请日: | 2020-06-03 |
| 公开(公告)号: | CN114080180A | 公开(公告)日: | 2022-02-22 |
| 发明(设计)人: | 苏皓玮;洛根·尼豪斯;康纳·约瑟夫·赫尼根;乔纳森·戴维·查尔斯沃思;苏布拉马尼亚姆·文卡特拉曼;谢尔滕·吉·乔·袁 | 申请(专利权)人: | 飞比特有限公司 |
| 主分类号: | A61B5/00 | 分类号: | A61B5/00;G10L15/26;G10L25/51;G10L25/63 |
| 代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 周亚荣;邓聪惠 |
| 地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 检测 测量 打鼾 | ||
1.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
存储器,所述存储器存储指令,所述指令在由所述至少一个处理器执行时使所述电子设备执行:
在所述电子设备的用户被确定为睡着时,使用至少一个麦克风捕获音频信号;
从所述音频信号确定至少一个音频帧,其中,所述至少一个音频帧表示由所述至少一个麦克风在某个时间段内检测到的频率频谱;
确定与所述至少一个音频帧相关联的一个或多个声音;以及
生成睡眠相关信息,其中,所述信息将所述一个或多个声音标识为潜在的睡眠中断源。
2.根据权利要求1所述的电子设备,其中,确定与所述至少一个音频帧相关联的所述一个或多个声音进一步使所述电子设备执行:
至少部分地基于机器学习模型来确定描述所述一个或多个声音的信息,所述机器学习模型将由所述至少一个音频帧表示的所述频率频谱与所述一个或多个声音相关。
3.根据权利要求2所述的电子设备,其中,所述指令进一步使所述电子设备执行:
基于由所述至少一个音频帧表示的所述频率频谱来提取特征集;
向所述机器学习模型提供所述特征集;以及
从所述机器学习模型获得描述所述一个或多个声音的信息。
4.根据权利要求1所述的电子设备,其中,所述特征集至少包括梅尔频率倒谱系数(MFCC),所述梅尔频率倒谱系数描述由所述至少一个音频帧表示的所述频率频谱。
5.根据权利要求1所述的电子设备,其中,确定与所述至少一个音频帧相关联的所述一个或多个声音进一步使所述电子设备执行:
确定所述一个或多个声音的一个或多个源;以及
在所生成的睡眠相关信息中标识所述一个或多个声音的所述一个或多个源。
6.根据权利要求1所述的电子设备,其中,与所述至少一个音频帧相关联的所述一个或多个声音是在所述音频信号正被捕获时确定的。
7.根据权利要求6所述的电子设备,其中,所述指令进一步使所述电子设备执行:
在确定与所述至少一个音频帧相关联的所述一个或多个声音之后丢弃所述至少一个音频帧。
8.根据权利要求1所述的电子设备,其中,用于捕获所述音频信号的所述至少一个麦克风被包括在所述电子设备或与所述电子设备分开的计算设备中的一个或两个中。
9.根据权利要求1所述的电子设备,其中,所述指令进一步使所述电子设备执行:
通过界面提供所生成的睡眠相关信息,所述界面能通过所述电子设备或与所述电子设备分开的计算设备来访问。
10.根据权利要求9所述的电子设备,其中,所述界面提供一个或多个选项,所述一个或多个选项用于可听见地重播与所述一个或多个声音相关联的所述至少一个音频帧。
11.根据权利要求9所述的电子设备,其中,所述睡眠相关信息提供以下一项或多项:所述用户被确定为在睡眠的总时间、所述用户被确定为醒着的一个或多个时间段、或所述用户被确定为在打鼾的一个或多个时间段。
12.根据权利要求11所述的电子设备,其中,所述睡眠相关信息提供以下一项或多项:所述用户在打鼾的总时间、所述用户在打鼾的时间相对于所述用户被确定为在睡眠的所述总时间的百分比、或所述用户在打鼾的时间相对于所述用户被确定为在睡眠的所述总时间的百分比范围。
13.根据权利要求11所述的电子设备,其中,所述睡眠相关信息提供基于打鼾强度确定所述用户在打鼾的所述一个或多个时间段的分类。
14.根据权利要求13所述的电子设备,其中,所述分类将所述用户被确定为在打鼾的所述一个或多个时间段标记为第一级打鼾、第二级打鼾或第三级打鼾。
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