【技术实现步骤摘要】
一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统
[0001]本专利技术涉及语音识别
,具体为一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统。
技术介绍
[0002]睡眠呼吸暂停指的是一种睡眠时呼吸停止的睡眠障碍,伴有睡眠缺陷、疲劳、心律失常等状态,导致睡眠呼吸暂停的最主要的因素是上呼吸道阻塞,临床表现为打鼾,虽然打鼾未必表明用户有睡眠呼吸暂停症状,但是若用户在睡眠时打鼾,睡眠时间充足却很疲劳,就有可能存在严重的健康问题,因此,有必要对用户的睡眠呼吸进行监护管理,以便及时发现异常并处理,保障用户的睡眠健康,由于打鼾为睡眠呼吸暂停的临床表现,对鼾声进行识别是最能体现用户是否患有睡眠呼吸暂停症状的,传统识别鼾声的方法需要在用户身上连接大量的生理电极,往往会导致用户因不舒适而无法进入自然入睡状态,并且,识别鼾声过程中需要减少噪声干扰,以便声音采集设备能够准确地接收到用户的声音音频,为后续分析鼾声减轻了难度、提高了分析结果的准确性。
[0003]所以,人们需要一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统来解决上述问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题,本专利技术提供如下技术方案:一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统,其特征在于:所述系统包括:正常鼾声记录模块、鼾声数据库、鼾声精准采集模块、睡眠呼吸监测模块、音频特征识别模块和呼吸暂停预警模块;所述正常鼾声记录模块将用户在过往不 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统,其特征在于:所述系统包括:正常鼾声记录模块(S1)、鼾声数据库(S2)、鼾声精准采集模块(S3)、睡眠呼吸监测模块(S4)、音频特征识别模块(S5)和呼吸暂停预警模块(S6);所述正常鼾声记录模块(S1)将用户在过往不同睡眠阶段正常打鼾的声音音频录入到所述音频特征识别模块(S5)中,由于鼾声具有一定的周期性,截取不同睡眠阶段的一个周期音频数据传输到所述音频特征识别模块(S5)中,所述音频特征识别模块(S5)识别不同的音频段并提取用户鼾声的两个特征值:音频短时能量和音频过零率,将提取的鼾声特征值数据传输到所述鼾声数据库(S2)中,所述鼾声数据库(S2)将整理过后的特征值数据传输到所述呼吸暂停预警模块(S6)中,所述鼾声精准采集模块(S3)建立模拟睡眠环境,通过定位鼾声来源和用户手腕位置调整鼾声采集设备接收声音的角度,在调整好角度后固定接收声音的范围,将不同角度的采集方式发送到所述睡眠呼吸监测模块(S4)中,所述睡眠呼吸监测模块(S4)开始监测用户睡眠中的呼吸情况,将监测到的鼾声音频传输到所述音频特征识别模块(S5)中,所述音频特征识别模块(S5)识别提取监测到的当前音频特征值,将其传输到所述呼吸暂停预警模块(S6)中,所述呼吸暂停预警模块(S6)比较历史正常音频特征值和当前音频特征值,分析当前音频是否存在与之匹配的历史正常音频:若存在,判断当前监测到的鼾声为正常鼾声;若不存在,判断用户睡眠时存在呼吸异常的可能性,所述呼吸暂停预警模块(S6)发出预警信号。2.根据权利要求1所述的一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统,其特征在于:所述正常鼾声记录模块(S1)包括正常鼾声音频录入单元和鼾声截取中断单元,所述正常鼾声音频录入单元依据睡眠阶段将用户正常打鼾的声音音频全部录入到所述鼾声截取中断单元中,所述鼾声截取中断单元截取对应睡眠阶段一个周期的音频至所述音频特征识别模块(S5)中,所述音频特征识别模块(S5)对鼾声音频进行识别,提取用户在不同睡眠阶段的鼾声特征值组成向量形式,将提取的数据通过所述鼾声数据库(S2)传输到所述呼吸暂停预警模块(S6)中。3.根据权利要求1所述的一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统,其特征在于:所述鼾声精准采集模块(S3)包括睡眠环境模拟单元、声源定位单元、用户手腕定位单元、采集设备角度调整单元和声音通道接收调整单元,所述睡眠环境模拟单元建立模拟睡眠环境,通过所述声源定位单元定位用户打鼾声音源头位置,通过所述用户手腕定位单元定位用户睡眠时的手腕位置,将声源位置和手腕位置数据传输到所述采集设备角度调整单元中,所述采集设备角度调整单元调整鼾声采集设备接收声音的角度,在调整好角度后通过所述声音通道接收调整单元固定接收声音的范围,将不同角度的采集方式发送到所述睡眠呼吸监测模块(S4)中,所述睡眠呼吸监测模块(S4)开始监测用户睡眠中的呼吸情况,将监测到的鼾声音频传输到所述音频特征识别模块(S5)中,所述音频特征识别模块(S5)识别提取监测到的当前音频特征值并组成向量形式,将其传输到所述呼吸暂停预警模块(S6)中。4.根据权利要求1所述的一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统,其特征在于:所述呼吸暂停预警模块(S6)包括特征匹配单元和呼吸异常预警单元,通过所述特征匹配单元比较用向量表示的历史正常音频特征值和当前音频特征值,分析当前音频是否存在与之匹配的历史正常音频:若存在,判断当前监测到的鼾声为正常鼾声;若不存在,判断用户在对应睡眠阶段存在呼吸异常的可能性,所述呼吸暂停预警模块(S6)发出预警信号。
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【专利技术属性】
技术研发人员:刘美萍,
申请(专利权)人:广东德泷智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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