一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统的制作方法

1.本发明涉及语音识别技术领域，具体为一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统。


背景技术：

2.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。
3.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。


技术实现要素：

4.本发明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，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：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中，所述音频特征识别模块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中，所述鼾声数据库将整理过后的特征值数据传输到所述呼吸暂停预警模块中，所述鼾声精准采集模块建立模拟睡眠环境，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中，所述睡眠呼吸监测模块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中，所述音频特征识别模块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中，所述呼吸暂停预警模块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发出预警信号。
6.进一步的，所述正常鼾声记录模块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中，所述音频特征识别模块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传输到所述呼吸暂停预警模块中。
7.进一步的，所述鼾声精准采集模块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中，所述睡眠呼吸监测模块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中，所述音频特征识别模块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中，依据声源位置和手腕位置变化调整接收声音的角度、固定接收声音的范围有利于在采集用户鼾声时减少周围环境中的噪声干扰，提高了分析结果的准确度。
8.进一步的，所述呼吸暂停预警模块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发出预警信号，及时地发出预警信号能够让用户在睡眠中醒来，避免身体受到创伤。
9.进一步的，所述正常鼾声音频录入单元采集到用户在过往不同睡眠阶段正常打鼾的声音音频集合为a’={a1’
，a2’
，...，a
n’}，将采集到的音频传输到所述鼾声截取中断单元中，所述鼾声截取中断单元截取到不同睡眠阶段一个周期的音频集合为a={a1，a2，...，a
n
}，其中，n表示睡眠阶段数，将截取到的历史正常音频数据传输到所述音频特征识别模块中，所述音频特征识别模块对鼾声音频进行识别，提取所有音频的两个特征值：音频短时能量集合为w={w1，w2，...，w
n
}，音频过零率集合为z={z1，z2，...，z
n
}，组成向量形式为={（w1，z1），（w2，z2），...，（w
n
，z
n
）}，将提取的数据通过所述鼾声数据库传输到特征匹配单元中。
10.进一步的，利用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到用户打鼾声音源头位置坐标为（x，y，z），通过所述用户手腕定位单元定位到用户睡眠时的手腕位置坐标为（x，y，z），将定位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：根据下列公式计算采集设备接收声音的角度：，确定采集设备接收声音的角度后，通过所述声音通道接收调整单元固定接收声音的范围：沿角度建立声音通道，将声音通道的宽度设定为沿角度上下距离d/2，根据下列
公式计算接收声音的范围s：，将固定接收范围传输到所述睡眠呼吸监测模块中，所述睡眠呼吸监测模块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中，所述音频特征识别模块识别提取监测到的当前音频特征值：当前音频短时能量为w，当前音频过零率为z，组成的向量形式为=（w，z），将其传输到特征匹配单元中，依据在三维空间中声源位置和用户睡眠时手腕位置的实时变化，通过正切函数计算调整鼾声采集设备接收声音的角度的目的在于为固定接收声音范围提供准确的方向，通过设定的声音接收通道的面积宽度与声源至手腕位置的距离相乘作为接收声音范围的目的在于固定鼾声接收通道，减少噪声干扰，为分析鼾声音频减轻了难度、提高了分析结果的准确度。
11.进一步的，通过所述特征匹配单元分析当前音频是否存在与之匹配的历史正常音频：根据下列公式计算当前音频与历史正常音频之间的相似度j
i
：，其中，w
i
表示随机一段历史正常音频的短时能量，z
i
表示对应音频的波形过零率，得到当前音频与所有历史正常音频的相似度集合j={j1，j2，...，j
n
}，筛选出最高相似度j
max
，其中，，设定最小差值为k，若j
max
与1的差值在k以内，说明当前音频与最高相似度对应的历史正常音频相匹配，判断当前监测到的鼾声为正常鼾声；若j
max
与1的差值超过k，说明当前音频没有与之匹配的历史正常音频，判断用户睡眠时存在呼吸异常的可能性，将匹配结果传输到呼吸异常预警单元中，将鼾声音频的两个主要特征值：音频短时能量和音频过零率，表示为向量形式计算当前监测到的音频与历史正常音频的相似度的目的在于判断当前用户睡眠时的呼吸是否有异常，为在发现当前音频没有与之匹配的历史正常音频时发出预警信号作准备。
12.进一步的，所述呼吸异常预警单元接收到匹配结果后，若发现没有与当前音频相匹配的历史正常音频，判断用户当前呼吸是否存在异常，进一步判断用户是否有osa病症，若有异常，通过所述呼吸异常预警单元发出预警信号，在当前用户呼吸出现异常时及时地发出预警信号有利于尽早检查用户是否存在睡眠呼吸暂停的症状，在检查出用户存在该症状时尽早进行治疗，同时也能够让用户在睡眠中醒来，避免身体受到创伤。
13.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过大数据技术调取用户历史正常睡眠时一个周期的鼾声音频，建立模拟睡眠环境采集用户当前睡眠状态下的鼾声音频，将鼾声音频的两个主要特征值：音频短时能量和音频过零率表示为向量形式，通过计算当前监测到的音频与历史正常音频的相似度判断当前音频是否有与之匹配的正常音频以分析当前用户睡眠呼吸是否有异常，若发现无匹配音频通过呼吸异常预警单元发出预警信号，有利于尽早检查用户是否存在睡眠呼吸暂停的症状，在检查出用户存在该症状时尽早进行治疗，同时也能够让用户在睡眠中醒来，避免身体受到创伤，将监测设备戴在用户手腕上减轻了用户在被监测时的不适感；利用鼾声
精准采集模块依据在三维空间中声源位置和用户睡眠时手腕位置的实时变化调整鼾声采集设备接收声音的角度，并在调整好接收声音角度后，固定采集设备接收声音的范围以固定鼾声接收通道，减少了噪声干扰，实现了鼾声的精准采集，为分析鼾声音频减轻了难度、提高了分析结果的准确度。
附图说明
14.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1是本发明一种智能语音识别腕式睡眠呼吸暂停监护系统的结构图。
具体实施方式
15.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
16.请参阅图1，本发明提供技术方案：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：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；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音频特征识别模块s5中，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鼾声数据库s2中，鼾声数据库s2将整理过后的特征值数据传输到呼吸暂停预警模块s6中，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睡眠呼吸监测模块s4中，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音频特征识别模块s5中，音频特征识别模块s5识别提取监测到的当前音频特征值，将其传输到呼吸暂停预警模块s6中，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，呼吸暂停预警模块s6发出预警信号。
17.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，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鼾声截取中断单元中，鼾声截取中断单元截取对应睡眠阶段一个周期的音频至音频特征识别模块s5中，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，将提取的数据通过鼾声数据库s2传输到呼吸暂停预警模块s6中。
18.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，睡眠环境模拟单元建立模拟睡眠环境，通过声源定位单元定位用户打鼾声音源头位置，通过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采集设备角度调整单元中，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睡眠呼吸监测模块s4中，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音频特征识别模块s5中，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，将其传输到呼吸暂停预警模块s6中，依据声源位置和手腕位置变化调整接收声音的角度、固定接收声音范围能够在采集用户鼾声时减少周围环境中的噪声干扰以提高分析结果的准确度。
19.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，呼吸暂停预警模块s6发出预警信号。
20.正常鼾声音频录入单元采集到用户在过往不同睡眠阶段正常打鼾的声音音频集合为a’={a1’
，a2’
，...，a
n’}，将采集到的音频传输到鼾声截取中断单元中，鼾声截取中断单元截取到不同睡眠阶段一个周期的音频集合为a={a1，a2，...，a
n
}，其中，n表示睡眠阶段数，将截取到的历史正常音频数据传输到音频特征识别模块s5中，音频特征识别模块s5对鼾声音频进行识别，提取所有音频的两个特征值：音频短时能量集合为w={w1，w2，...，w
n
}，音频过零率集合为z={z1，z2，...，z
n
}，组成向量形式为={（w1，z1），（w2，z2），...，（w
n
，z
n
）}，将提取的数据通过鼾声数据库s2传输到特征匹配单元中。
21.利用睡眠环境模拟单元建立模拟睡眠环境，通过声源定位单元定位到用户打鼾声音源头位置坐标为（x，y，z），通过用户手腕定位单元定位到用户睡眠时的手腕位置坐标为（x，y，z），将定位数据传输到采集设备角度调整单元中，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：根据下列公式计算采集设备接收声音的角度：，确定采集设备接收声音的角度后，通过声音通道接收调整单元固定接收声音的范围：沿角度建立声音通道，将声音通道的宽度设定为沿角度上下距离d/2，根据下列公式计算接收声音的范围s：，将固定接收范围传输到睡眠呼吸监测模块s4中，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音频特征识别模块s5中，音频特征识别模块s5识别提取监测到的当前音频特征值：当前音频短时能量为w，当前音频过零率为z，组成的向量形式为=（w，z），将其传输到特征匹配单元中，依据在三维空间中声源位置和用户睡眠时手腕位置的实时变化，通过正切函数计算调整鼾声采集设备接收声音的角度的目的在于为固定接收声音范围提供准确的方向，通过设定的声音接收通道的面积宽度与声源至手腕位置的距离相乘作为接收声音范围的目的在于固定鼾声接收通道，减少噪声干扰，为分析鼾声音频减轻难度、提高分析结果的准确度。
22.通过特征匹配单元分析当前音频是否存在与之匹配的历史正常音频：根据下列公式计算当前音频与历史正常音频之间的相似度j
i
：
，其中，w
i
表示随机一段历史正常音频的短时能量，z
i
表示对应音频的波形过零率，得到当前音频与所有历史正常音频的相似度集合j={j1，j2，...，j
n
}，筛选出最高相似度j
max
，其中，，设定最小差值为k，若j
max
与1的差值在k以内，说明当前音频与最高相似度对应的历史正常音频相匹配，判断当前监测到的鼾声为正常鼾声；若j
max
与1的差值超过k，说明当前音频没有与之匹配的历史正常音频，判断用户睡眠时存在呼吸异常的可能性，将匹配结果传输到呼吸异常预警单元中，将鼾声音频的两个主要特征值：音频短时能量和音频过零率，表示为向量形式计算当前监测到的音频与历史正常音频的相似度的目的在于判断当前用户睡眠时的呼吸是否有异常，为在发现当前音频没有与之匹配的历史正常音频时发出预警信号作准备。
23.呼吸异常预警单元接收到匹配结果后，若发现没有与当前音频相匹配的历史正常音频，判断当前用户呼吸是否存在异常，进一步判断用户是否有osa病症，若有异常，通过呼吸异常预警单元发出预警信号，在当前用户呼吸出现异常时及时地发出预警信号便于尽早检查用户是否存在睡眠呼吸暂停的症状，并尽早进行治疗，同时也能够让用户在睡眠中醒来，避免身体受到创伤。
24.实施例一：利用睡眠环境模拟单元建立模拟睡眠环境，通过声源定位单元定位到用户打鼾声音源头位置坐标为（x，y，z）=（1，5，2），通过用户手腕定位单元定位到用户睡眠时的手腕位置坐标为（x，y，z）=（3，2，1），将定位数据传输到采集设备角度调整单元中，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：根据公式计算采集设备接收声音的角度，确定采集设备接收声音的角度后，通过声音通道接收调整单元固定接收声音的范围：沿26度角方向建立声音通道，将声音通道的宽度设定为沿角度上下距离1/2，根据公式计算接收声音的范围，单位为m2，将固定接收范围传输到睡眠呼吸监测模块中，睡眠呼吸监测模块开始监测用户睡眠中的呼吸情况；实施例二：鼾声截取中断单元将截取到的历史正常音频数据传输到音频特征识别模块中，音频特征识别模块对鼾声音频进行识别，提取所有音频的两个特征值：音频短时能量集合为w={w1，w2，w3，w4，w5}={3，10，5，6，2}，单位为eb，音频过零率集合为z={z1，z2，z3，z4，z5}={20，10，5，12，15}，组成向量形式为={（w1，z1），（w2，z2），（w3，z3），（w4，z4），（w5，z5）}={（3，20），（10，10），（5，5），（6，12），（2，15）}，音频特征识别模块识别提取监测到的当前音频特征值：当前音频短时能量w=6，当前音频过零率z=10，组成的向量形式为=（6，10），通过特征匹配单元分析当前音频是否存在与之匹配的历史正常音频：根据公式
计算当前音频与历史正常音频之间的相似度，，，，，筛选出最高相似度j
max
=j4，设定最小差值为k=0.1，j
max
与1的差值在0.1以内，说明当前音频与最高相似度对应的历史正常音频相匹配，判断当前监测到的鼾声为正常鼾声。
25.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。