止鼾器及其鼾声识别方法、鼾声识别装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种鼾声识别方法，该方法包括：获取目标对象的声音数据，获取所述声音数据对应的关于喉部的加速度数据；根据所述声音数据确定鼾声特征参数，根据所述加速度数据确定振动特征参数；当所述鼾声特征参数达到第一阈值，且，所述振动特征参数达到第二阈值时，确定所述目标对象存在鼾声。本发明专利技术还公开了一种鼾声识别装置、止鼾器和可读存储介质。本发明专利技术旨在提高鼾声识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
止鼾器及其鼾声识别方法、鼾声识别装置和存储介质
本专利技术涉及睡眠用具
，尤其涉及鼾声识别方法、鼾声识别装置、止鼾器和可读存储介质。
技术介绍
打鼾是一种普遍存在的睡眠现象。由于打鼾者的气道通常比正常人狭窄，因此其睡眠时会发出鼾声。为了阻止打鼾，当前出现了止鼾器，其通过识别用户睡眠过程中的声音信号，判断声音信号中是否存在鼾声，若存在则自动做出相应的措施阻止用户的打鼾。然而单一依据声音信号识别鼾声的方式，容易把环境中一些中低频的声音信号误认为是鼾声，识别的准确性较低。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种鼾声识别方法，旨在实现提高鼾声识别的准确性。为实现上述目的，本专利技术提供一种鼾声识别方法，所述鼾声识别方法包括以下步骤：获取目标对象的声音数据，获取所述声音数据对应的关于喉部的加速度数据；根据所述声音数据确定鼾声特征参数，根据所述加速度数据确定振动特征参数；当所述鼾声特征参数达到第一阈值，且，所述振动特征参数达到第二阈值时，确定所述目标对象存在鼾声。备选地，所述获取所述声音数据对应的关于喉部的加速度数据的步骤包括：获取第一时长内采集的关于喉部的多个第一加速度信息，以及第二时长内采集的关于喉部的多个第二加速度信息，作为所述加速度数据；其中，所述第一时长和所述第二时长均位于所述声音数据采集的时间段内，所述第一时长大于所述第二时长。备选地，所述根据所述加速度数据确定振动特征参数的步骤包括：按照采集时间的先后，确定两两相邻的第一加速度信息之间的第一差值，确定两两相邻的第二加速度信息之间的第二差值；根据多个所述第一差值和所述第一加速度信息的个数确定第一加速度特征参数，根据多个所述第二差值和所述第二加速度信息的个数确定第二加速度特征参数；根据所述第一加速度特征参数和所述第二加速度特征参数确定所述振动特征参数；且/或，所述获取第一时长内采集的关于喉部的多个第一加速度信息，以及第二时长内采集的关于喉部的多个第二加速度信息，作为所述加速度数据的步骤之前，还包括：获取所述目标对象的呼吸周期，获取所述目标对象的鼾声的最短持续时长；根据所述呼吸周期确定所述第一时长，根据所述最短持续时长确定所述第二时长。备选地，所述根据所述第一加速度特征参数和所述第二加速度特征参数确定所述振动特征参数的步骤包括：将所述第一加速度特征参数与所述第二加速度特征参数的比值，作为所述振动特征参数。备选地，所述根据所述声音数据确定鼾声特征参数的步骤包括：确定所述声音数据对应的关于鼾声的梅尔倒谱特征矢量，作为所述鼾声特征参数。备选地，所述确定所述声音数据对应的关于鼾声的梅尔倒谱特征矢量，作为所述鼾声特征参数的步骤包括：获取鼾声对应的频段范围；根据所述频段范围确定对应的分析参数；根据所述分析参数对所述声音数据进行梅尔倒谱分析，得到所述梅尔倒谱特征矢量，作为所述鼾声特征参数。备选地，所述分析参数包括预加重系数、帧长度、重叠帧长度、汉明窗系数、傅里叶变化的变换点数、滤波器数量和矢量因子，所述根据所述分析参数对所述声音数据进行梅尔倒谱分析，得到所述梅尔倒谱特征矢量，作为所述鼾声特征参数的步骤包括：按照所述分析参数中的预加重系数对所述声音数据进行预加重处理，得到第一数据；按照所述分析参数中的帧长度和重叠帧长度对所述第一数据进行分帧处理，得到第二数据；按照所述分析参数中的汉明窗系数对所述第二数据进行加窗处理，得到第三数据；按照所述分析参数中的变换点数对所述第三数据进行傅里叶变换处理，得到第四数据；按照所述分析参数中的滤波器数量对所述第四数据采用相应的梅尔滤波器进行降噪滤波处理，得到多维的梅尔倒谱矢量。按照所述分析参数中的矢量因子对所述多维的梅尔倒谱矢量进行加权处理，得到所述梅尔倒谱特征参数。此外，为了实现上述目的，本申请还提出一种鼾声识别装置，所述鼾声识别装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的鼾声识别程序，所述鼾声识别程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的鼾声识别方法的步骤。此外，为了实现上述目的，本申请还提出一种止鼾器，所述止鼾器包括：加速度传感器；麦克风；鼾声干预模块；如上所述的鼾声识别装置，所述加速度传感器、所述麦克风以及所述鼾声干预模块均与所述鼾声识别装置连接。此外，为了实现上述目的，本申请还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有鼾声识别程序，所述鼾声识别程序被处理器执行时实现如上任一项所述的鼾声识别方法的步骤。本专利技术提出的一种鼾声识别方法，该方法结合目标对象的声音数据、以及声音数据对应的关于喉部的加速度数据，根据声音数据确定鼾声特征参数，根据加速度数据确定振动特征参数，在鼾声特征参数和振动特征参数均分别达到对应的阈值时，则确定目标对象存在鼾声。在上述鼾声识别的过程中，结合喉部的加速度数据以及声音数据进行鼾声识别，而不是基于单一的声音数据进行鼾声识别，保证鼾声识别结果不会受到中低频噪声的影响，从而提高鼾声识别的准确性。附图说明图1是本专利技术实施例止鼾器运行涉及的硬件结构示意图；图2为本专利技术鼾声识别方法一实施例的流程示意图；图3为本专利技术鼾声识别方法另一实施例的流程示意图；图4为本专利技术鼾声识别方法又一实施例的流程示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例的主要解决方案是：获取目标对象的声音数据，获取所述声音数据对应的关于喉部的加速度数据；根据所述声音数据确定鼾声特征参数，根据所述加速度数据确定振动特征参数；当所述鼾声特征参数达到第一阈值，且，所述振动特征参数达到第二阈值时，确定所述目标对象存在鼾声。由于现有技术中，单一依据声音信号识别鼾声的方式，容易把环境中一些中低频的声音信号误认为是鼾声，识别的准确性较低。本专利技术提供一种解决方案，旨在实现提高鼾声识别的准确性。本专利技术实施例提出一种止鼾器，用于制止穿戴该止鼾器的用户在睡眠过程中发出鼾声。具体的，该止鼾器佩戴于用户的喉部。参照图1，止鼾器可具体包括加速度传感器1、麦克风2和鼾声干预模块3。加速度传感器1具体为三轴加速度传感器，可用于检测用户喉部的加速度数据。麦克风2可用于检测用户的声音数据。鼾声干预模块3用于通过刺激用户感官的方式，制止用户发出鼾声。例如，鼾声干预模块3可具体为雷达，可通过产生振动制止用户发出鼾声。此外，在本专利技术实施例中，还提出一种鼾声识别装置4，用于进行鼾声识别。鼾声识别装置可内置于止鼾器，也可独立于止鼾器设置。参照图1，该鼾声识别装置4可以包括：处理器1001(例如CPU)和存储器1002。其中，存储器1002可以是高速RAM存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种鼾声识别方法，其特征在于，所述鼾声识别方法包括以下步骤：/n获取目标对象的声音数据，获取所述声音数据对应的关于喉部的加速度数据；/n根据所述声音数据确定鼾声特征参数，根据所述加速度数据确定振动特征参数；/n当所述鼾声特征参数达到第一阈值，且，所述振动特征参数达到第二阈值时，确定所述目标对象存在鼾声。/n

【技术特征摘要】
1.一种鼾声识别方法，其特征在于，所述鼾声识别方法包括以下步骤：
获取目标对象的声音数据，获取所述声音数据对应的关于喉部的加速度数据；
根据所述声音数据确定鼾声特征参数，根据所述加速度数据确定振动特征参数；
当所述鼾声特征参数达到第一阈值，且，所述振动特征参数达到第二阈值时，确定所述目标对象存在鼾声。


2.如权利要求1所述的鼾声识别方法，其特征在于，所述获取所述声音数据对应的关于喉部的加速度数据的步骤包括：
获取第一时长内采集的关于喉部的多个第一加速度信息，以及第二时长内采集的关于喉部的多个第二加速度信息，作为所述加速度数据；
其中，所述第一时长和所述第二时长均位于所述声音数据采集的时间段内，所述第一时长大于所述第二时长。


3.如权利要求2所述的鼾声识别方法，其特征在于，所述根据所述加速度数据确定振动特征参数的步骤包括：
按照采集时间的先后，确定两两相邻的第一加速度信息之间的第一差值，确定两两相邻的第二加速度信息之间的第二差值；
根据多个所述第一差值和所述第一加速度信息的个数确定第一加速度特征参数，根据多个所述第二差值和所述第二加速度信息的个数确定第二加速度特征参数；
根据所述第一加速度特征参数和所述第二加速度特征参数确定所述振动特征参数；且/或，
所述获取第一时长内采集的关于喉部的多个第一加速度信息，以及第二时长内采集的关于喉部的多个第二加速度信息，作为所述加速度数据的步骤之前，还包括：
获取所述目标对象的呼吸周期，获取所述目标对象的鼾声的最短持续时长；
根据所述呼吸周期确定所述第一时长，根据所述最短持续时长确定所述第二时长。


4.如权利要求3所述的鼾声识别方法，其特征在于，所述根据所述第一加速度特征参数和所述第二加速度特征参数确定所述振动特征参数的步骤包括：
将所述第一加速度特征参数与所述第二加速度特征参数的比值，作为所述振动特征参数。


5.如权利要求1至4中任一项所述的鼾声识别方法，其特征在于，所述根据所述声音数据确定鼾声特征参数的步骤包括：
确定所述声音数据对应的关于鼾声的梅尔倒谱特征矢...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴浩，
申请(专利权)人：深圳市值米科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44