异常睡眠音频片段的识别方法、电子设备及程序产品技术

本公开提供的异常睡眠音频片段的识别方法、电子设备及程序产品，涉及深度学习技术，包括：获取多个初始音频片段，并在多个初始音频片段中确定符合预设睡眠状态的目标音频片段；根据各初始音频片段确定目标音频片段之前的第一鼾声信息，以及目标音频片段之后的第二鼾声信息；根据第一鼾声信息和第二鼾声信息确定目标音频片段的置信度值；根据各目标音频片段的置信度值，确定目标音频片段是否为异常睡眠音频片段。本公开提供的方案中，可以初步在多个初始音频片段中识别出可能是异常睡眠音频片段的目标音频片段，再利用该目标音频片段前后的鼾声信息确定该目标音频片段是否确实是异常睡眠音频片段，能够准确的确定出异常睡眠音频片段。音频片段。音频片段。

【技术实现步骤摘要】
异常睡眠音频片段的识别方法、电子设备及程序产品


[0001]本公开涉及人工智能技术中的深度学习技术，尤其涉及一种异常睡眠音频片段的识别方法、电子设备及程序产品。

技术介绍

[0002]睡眠质量对人们的非常重要，为了使用户更加充分的了解自己的睡眠情况，可以对用户进行睡眠监测。
[0003]一种方案中，可以由专业人员使用专用的设备对用户进行睡眠监测，得到多导睡眠图(Polysomnography,PSG)。另一种方案中，可以通过智能手机进行睡眠监测，在智能手机中设置通用的模型，将手机采集的数据输入该模型中，得到用户的睡眠监测结果。
[0004]但是，第一种方案中，难以在日常生活中在不影响睡眠质量的前提下，长期监控睡眠状态。第二种方案中，仅使用通用的模型确定用户的睡眠状况，输出的结果不够准确。

技术实现思路

[0005]本公开提供了一种异常睡眠音频片段的识别方法、电子设备及程序产品，用于准确的识别用户的异常睡眠音频片段。
[0006]根据本公开的第一方面，提供了一种异常睡眠音频片段的识别方法，包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常睡眠音频片段的识别方法，包括：获取利用传感器采集的多个初始音频片段，并在多个所述初始音频片段中确定符合预设睡眠状态的目标音频片段；所述预设睡眠状态表征异常的睡眠状态；根据各所述初始音频片段确定所述目标音频片段之前的第一鼾声信息，以及所述目标音频片段之后的第二鼾声信息；根据所述第一鼾声信息和所述第二鼾声信息确定所述目标音频片段的置信度值；所述置信度值用于表征所述目标音频片段属于异常睡眠音频片段的可能性；根据各所述目标音频片段的所述置信度值，确定所述目标音频片段是否为所述异常睡眠音频片段。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在多个所述初始音频片段中确定符合预设睡眠状态的目标音频片段，包括：将所述初始音频片段输入预设的睡眠事件识别模型，得到与所述初始音频片段对应的睡眠事件识别结果；若所述初始音频片段的睡眠事件识别结果符合预设睡眠事件，则确定所述初始音频片段的睡眠状态识别结果；所述睡眠状态识别结果中包括所述预设睡眠状态；若所述初始音频片段的睡眠状态为所述预设睡眠状态，则确定所述初始音频片段为所述目标音频片段。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述初始音频片段的睡眠状态识别结果，包括：提取所述初始音频片段的音频特征；根据所述音频特征确定所述初始音频片段的睡眠状态识别结果。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述预设睡眠事件包括鼾声事件、呼吸事件；所述预设睡眠状态包括低通气、呼吸暂停。5.根据权利要求1
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4任一项所述的方法，其中，所述根据所述初始音频片段确定所述目标音频片段之前的第一鼾声信息，以及所述目标音频片段之后的第二鼾声信息，包括：在所述初始音频片段中，获取在所述目标音频片段之前的第一音频片段，以及在所述目标音频片段之后的第二音频片段；在所述第一音频片段中提取所述目标音频片段之前的第一鼾声信息，在所述第二音频片段中提取所述目标音频片段之后的第二鼾声信息。6.根据权利要求1
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5任一项所述的方法，其中，所述根据所述第一鼾声信息和所述第二鼾声信息确定所述目标音频片段的置信度值，包括：根据所述第一鼾声信息和所述第二鼾声信息确定异常鼾声强度；根据所述异常鼾声强度、所述目标音频片段对应的预设睡眠状态以及所述预设睡眠状态的持续时长，确定所述目标音频片段的置信度值。7.根据权利要求1
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6任一项所述的方法，其中，根据各所述目标音频片段的所述置信度值，确定所述目标音频片段是否为所述异常睡眠音频片段，包括：若所述目标音频片段的置信度值大于阈值，则确定所述目标音频片段为所述异常睡眠音频片段。
8.根据权利要求1
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7任一项所述的方法，若确定所述目标音频片段为所述异常睡眠音频片段，则所述方法还包括：根据所述异常睡眠音频片段的睡眠状态，获取历史异常片段；其中，所述历史异常片段是通过用户操作确定的异常片段；根据所述历史异常片段确定所述异常睡眠音频片段是否为真实异常片段。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述根据所述历史异常片段确定所述异常睡眠音频片段是否为真实异常片段，包括：获取所述历史异常片段的第一音频特征，获取所述异常睡眠音频片段的第二音频特征；若所述第一音频特征和所述第二音频特征的相似度符合预设条件，则确定所述异常睡眠音频片段为真实异常片段。10.根据权利要求1
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9任一项所述的方法，还包括：根据所述异常睡眠音频片段获取并显示对应的辅助睡眠设备信息和/或辅助医疗资源信息。11.根据权利要求1
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10任一项所述的方法，还包括：根据所述异常睡眠音频片段生成并显示睡眠曲线，并在所述睡眠曲线中标注所述异常睡眠音频片段；所述睡眠曲线用于表征用户在各时刻的睡眠状态。12.一种异常睡眠音频片段的识别装置，包括：获取单元，用于获取利用传感器采集的多个初始音频片段；目标确定单元，用于在多个所述初始音频片段中确定符合预设睡眠状态的目标音频片段；所述预设睡眠状态表征异常的睡眠状态；鼾声确定单元，用于根据各所述初始音频片段确定所述目标音频片段之前的第一鼾声信息，以及所述目标音频...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴冀平，林小龙，吴建民，陈沛聪，阮盛强，宋光进，詹振鹏，乔刚，
申请(专利权)人：百度国际科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：