一种基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别装置及方法
【专利摘要】一种基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别装置及方法，以鼾声信号为基本提取信号，使用声音采集阵列模块同步多路采集受试者打鼾时的鼾声信号数据，将鼾声信号数据传输至信号处理与传输模块，对声音信号进行信号处理，通过USB连接线传输至上位机，在上位机中通过计算多路信号的均方根值得出受试者打鼾时头部朝向信息参数，应用互功率谱算法和时间延迟估计算法得到受试者当前一秒时间内打鼾时头部姿态信息。该方法利用多路鼾声信号之间产生的相位特性，无感且快速的判断出受试者在打鼾时头部在枕头上的姿态，避免直接接触采集信号的传感器，提高了实时监测打鼾者睡眠时头部姿态的可行性。
【专利说明】
一种基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别装置及方法
技术领域
[0001] 本发明属于生物特征识别技术领域，具体涉及一种基于鼾声的打鼾时头部姿态实 时识别装置及方法。
【背景技术】
[0002] 打鼾是人们在日常生活中经常会遇到的一种睡眠障碍，患者熟睡后鼾声响度增大 超过60dB以上，妨碍正常呼吸时的气体交换，称鼾症，5%的鼾症患者兼有睡眠期间不同程 度憋气现象，称阻塞性睡眠呼吸暂停综合征，医学上给予睡眠呼吸暂停综合征的定义，指随 着病人呼吸的暂停，血里的氧气不够，形成一个短时间的缺氧状态。大多数人认为打鼾对健 康不会造成影响，然而长期打鼾者或是打鼾严重的人往往都伴有睡眠呼吸暂停综合征，在 睡眠的全过程中出现呼吸暂停，血中氧气减少，从而引起慢性疾病。
[0003] 目前对鼾声的监测主要使用多导睡眠仪，使用时需要专业医生操作，并且传感器 粘贴于受试者头部，易引起心里障碍。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术存在的不足，本发明提供一种基于鼾声的打鼾时头部姿态实时识别 装置及方法，多路鼾声信号之间产生的相位特性，无感且快速的判断出受试者在打鼾时头 部在枕头上的姿态，避免直接接触采集信号的传感器，提高了实时监测打鼾者睡眠时头部 姿态的可行性。
[0005] -种基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别装置，包括：用于采集受试者睡眠 时鼾声的声音采集阵列模块、用于对声音采集阵列模块产生的多路模拟信号进行高频A/D 转换、信号处理并将转换后的数字信号通过USB连接线传输至上位机的信号处理与传输模 块、用于对传输至上位机中多路鼾声信号进行数字信号处理并得到的头部朝向数据以及鼾 声坐标位置、头部姿态的上位机;受试者以日常状态睡眠并将麦克风阵元以阵列方式安置 在受试者所用枕头周围，声音采集阵列模块的输出端连接信号处理与传输模块的输入端， 信号处理与传输模块的输出端通过USB连接线连接上位机的输入端。
[0006] 根据所述的基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别装置，所述声音采集阵列模 块进一步包括多个声音采集系统，每个声音采集系统包含相同的麦克风阵元和模拟信号处 理电路;所述麦克风的输出端连接模拟信号处理电路的输入端，模拟信号处理电路输出端 连接信号处理与传输模块的输入端;所述信号处理与传输模块的输出端通过USB连接线与 上位机连接。
[0007] 采用基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别方法，其步骤包括：
[0008] (1)通过声音采集阵列模块采集多路受试者打鼾时的鼾声信号并传输至上位机， 其具体步骤包括：
[0009] (1.1)利用多个麦克风采集受试者打鼾时的鼾声信号，并将该信号传送给每个麦 克风相对应的模拟信号处理电路；
[0010] (1.2)各模拟信号处理电路对麦克风采集到的鼾声信号进行模拟信号处理，并将 处理后的信号同步发送给信号处理与传输模块；
[0011] (1.3)信号处理与传输模块采用STM32F407型号芯片，对声音采集阵列模块采集到 的多路同步鼾声信号进行多路A/D转换，并将转换后的数字信号通过USB连接传输至上位机 中；
[0012] (2)在上位机中对采集到的受试者的多路鼾声信号进行实时处理，包括计算筛选 出可用鼾声信号、去噪和分帧处理；
[0013] (3)将每采集三秒的四路鼾声数据分别放入数组1:{0(1)，以2)，(：(3)，(：(4)}中，并 对数组1进行数字信号处理处理，包括对数据进行滤波、包络检波、FFT运算，使处理数组中 的四路数据的信噪比提高并凸显鼾声的音频特征，当前三秒内采集到受试者的鼾声波形 波；
[0014] 并对每组数据计算均方根，通过比较均方根值判定鼾声信号较强的一路麦克风阵 元，并对应实际麦克风阵元所在位置得到当前三秒内受试者打鼾时头部朝向信息参数；
[0015] (4)米用互功率谱相位算法(Generalized Cross Correlation，GCC)对受试者当 时打鼾采集到的三秒长度的数据进行计算，从受试者的鼾声信号数组中计算得到声音采集 阵列模块中相应麦克风阵元之间的相对时间延迟，其具体步骤包括：
[0016] (4.1)对步骤(3)中的处理后的数组中每组数分别求出均方根(AhA^AhA4),其中 均方根值最大一组数所对应的麦克风阵元为当前三秒时间受试者打鼾时头部朝向的麦克 风阵元并确定头部朝向参数；
[0017] (4.2)通过互功率谱相位算法，从数组中计算出当前三秒时间内受试者打鼾时声 音采集阵列模块中第η个麦克风阵元与第一麦克风阵元的相对时间延迟(^，加山山将相 对时间延迟代入根据声音采集阵列推导公式得到头部位置参数，结合步骤(4.1)头部朝向 参数得到当前三秒时间内受试者打鼾时头部姿态；
[0018]通过互功率谱相位算法计算当前三秒受试者打鼾时采集到的鼾声数据组成数组1 中第η路数据相对于第一路数据的互功率谱函数Gln( ω )，公式为：
[0019] Gln(〇jj - eiaiIS((〇)S (co)e /w,1'
[0020] 对得到的互功率谱函数Gln(c〇)，由于鼾声极大的受到鼾声自身反射、噪声等影响， 因此需要通过加权函数抑制噪声频带，尽量锐化峰值，本发明中使用加权函数Φ η1(ω)，φη1 (ω )的公式为：
[0021]
[0022] 最后得到第η路数据对第一路数据的加权互功率谱函数为：
[0023] G7 ln( W ) =Φ?η( W )Gln( W )
[0024] 加权后的互功率谱函数峰值更加明显，可以进一步提高鼾声信号的信噪比;对Vln (ω )求傅立叶反变换，即可得到声音采集阵列模块中麦克风阵元1和麦克风阵元n间的广义 互相关函数为Ri n(T) =FFr1(G^n)UW中的最大峰值所对应的时间点即为麦克风阵元1 和麦克风阵元η之间的相对时间延迟t nl，计算所有相对时间延迟，得到声音采集阵列模块中 η个麦克风阵元与第一麦克风阵元的相对时间延迟(t21，t31，t41);根据距离公式，受试者打 鼾时声源距离声音采集阵列模块中第η个麦克风阵元的距离的平方值为(x-Xn)2+(y-y n)2+ (z_zn)2 = rn2,其中（x，y，z)为声源位置，（xn，yn，z n)为第η个麦克风阵元的位置，rn为受试者 打鼾时声源距离声音采集阵列模块中第η个麦克风阵元的距离，由此可以得到方程[( X-Xn)2 + (yin)2+(Z-Zn)2]_[ (Χ-Χ1 )2+(y_yi)2+(Z-Zi)2] =rn2-r2i;由此可得到相对时间延迟与距离 间的关系为r n-n = tnl/C，其中C为声速;联立声音采集阵列模块中每个麦克风阵元的距离-相对时间延迟方程，解得(x，y，z)值，即得到当时三秒时间长度内受试者打鼾时声源发声位 置;结合步骤(4.1)中得到的受试者当前三秒时间内打鼾时头部朝向参数得到头部姿态信 息。
[0025] 本发明的有益效果:本发明以鼾声信号为基本提取信号，使用声音采集阵列模块 同步多路采集受试者打鼾时的鼾声信号数据，将鼾声信号数据传输至信号处理与传输模 块，对声音信号进行信号处理，通过USB连接线传输至上位机，在上位机中通过计算多路信 号的均方根值得出受试者打鼾时头部朝向信息参数，应用互功率谱算法和时间延迟估计算 法得到受试者当前三秒时间内打鼾时头部姿态信息。该方法利用多路鼾声信号之间产生的 相位特性，无感且快速的判断出受试者在打鼾时头部在枕头上的姿态，避免直接接触采集 信号的传感器，提高了实时监测打鼾者睡眠时头部姿态的可行性。
【附图说明】
[0026] 图1为本发明一种实施方式的基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别装置结构 示意图；
[0027] 图2为本发明一种实施方式的声音采集阵列模块结构示意图；
[0028] 图3为本发明一种实施方式的声音米集阵列模块电源部分电路图；
[0029]图4为本发明一种实施方式的声音米集阵列模块中对鼾声信号放大以及电压跟随 部分电路图；
[0030] 图5为本发明一种实施方式的STM32F407芯片与麦克风阵元引脚连接示意图；
[0031] 图6为本发明一种实施方式的基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别方法流程 图
[0032]图7(a)图为本发明一种实施方式的去除环境噪声前声音采集阵列模块采集到的 波形图；
[0033]图7(b)图为本发明一种实施方式的去除环境噪声后声音采集阵列模块采集到的 波形图；
[0034]图8为本发明一种实施方式的受试者鼾声信号波形图；
[0035]图9为本发明一种实施方式的声音采集阵列模块中的GCC波形图；
[0036] 图10为本发明一种实施方式的基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别结果界 面图。
【具体实施方式】
[0037] 结合附图对本发明的一种实施方式作详细说明。
[0038] 本发明的基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别装置，如图1所示包括:用于采 集受试者睡眠时鼾声的声音采集阵列模块，包含多个麦克风阵元和用于麦克风阵元输出信 号进行信号处理的模拟信号处理电路，用于对声音采集阵列模块产生的多路模拟信号进行 高频A/D转换与信号处理并将转换后的数字信号通过USB连接线传输至上位机的信号处理 与传输模块，用于对传输至上位机中多路鼾声信号进行数字信号处理以及计算得到头部睡 眠姿态的上位机；
[0039] 测试时，如图2所示，受试者按照日常睡眠姿态睡在安置好声音采集阵列模块的枕 头上，如图1所示，各个麦克风阵元的输出端连接模拟信号处理电路的输入端，模拟信号处 理电路的输出端连接信号处理与传输模块的输入端，信号处理与传输模块的输出端通过 USB连接线连接上位机的输入端。
[0040] 本实施方式的声音采集阵列模块的电源电路，如图3所示，电源电路包括对电源进 行50Hz工频滤波，防止工频对声音信号产生影响。
[0041] 麦克风阵元的输出端连接模拟信号处理电路的输入端;如图4所示，模拟信号处理 电路主要由NE5532AP芯片实现，图中Micl表示一个麦克风阵元，其中麦克风的输出端连接 NE5532AP芯片的5号引脚，放大倍数为430倍。放大后的信号通过NE5532AP芯片7号引脚输 出，输入至由NE5532AP芯片组成的电压跟随器以提高阻抗和抗干扰能力，电压跟随器的输 出端为NE5532AP的7号引脚，通过分压电阻R86和R92输入至信号处理与传输模块。
[0042]本实施方式中的信号处理与传输模块由STM32F407芯片实现，包括A/D采样以及数 字信号预处理功能;如图5所示，STM32F407芯片的引脚?04、？05、？六6、？六7与声音采集阵列模 块中的四路麦克风阵元的模拟信号输出端连接；本实施方式的多路A/D高频采集功能由 STM32F407实现，采样频率为40kHz;本实施方式的数字信号预处理功能由STM32F407芯片实 现，对采集到的大量数据进行筛选，留下可用声音数据并将数据通过DMA方式通过USB连接 线将数据传上位机。
[0043]本实施方式的采用基于鼾声的睡眠打鼾时头部姿态实时识别方法，如图6所示，包 括如下步骤：
[0044] (1)通过声音采集阵列模块采集四路鼾声信号，传输至信号处理与传输模块；
[0045] (2)数字信号处理与传输模块对四路模拟鼾声信号进行高频A/D转换，并进行预处 理以减少数据量，通过USB连接线将处理后的四路鼾声信号数据传输至上位机；
[0046] (3)在上位机中对采集到的四路鼾声信号进行滤波、包络、分帧等处理，处理前的 无鼾声信号如图7(a)所示，处理后的无鼾声信号如图7(b)所示；
[0047] (4)将每采集三秒的四路鼾声数据组成一个数组1:{0(1)，以2)，(：(3)，(：(4)}，并对 每组数据计算均方根(AiA2A^A4),通过比较均方根值判定鼾声信号较强的一路麦克风阵 元，并对应实际麦克风阵元所在位置得到当前三秒内受试者打鼾时头部朝向信息参数，当 前三秒内采集到受试者的鼾声波形图如图8所示；
[0048] (5)米用互功率谱相位算法(Generalized Cross Correlation，GCC)对受试者当 时打鼾采集到的三秒长度的数据进行计算，从受试者的鼾声信号中计算得到声音采集阵列 模块中相应麦克风阵元的相对时间延迟，通过GCC算法得到的第二、三、四路波形相对于第 一路波形计算得到的GCC波形图如图9所示；
[0049] (5.1)通过互功率谱相位算法计算当前三秒受试者打鼾时采集到的鼾声数据组成 数组1中第η路数据相对于第一路数据的互功率谱函数Gln( ω )，互功率谱函数的公式如下： [0050] G.Joj) ^aiSi(O)St {(〇)e ^ ；
[0051] (5.2)对步骤(5.1)互功率谱函数进行加权以去除声音反射和噪声的影响，锐化峰 值，加权函数为~7 #，加权后的互功率谱函数公式如下：
[0052] G7 ln( W ) =Φ?η( W )Gln( W )；
[0053] (5.3)对已经得到的第n路信号相对第一路信号得到的互功率谱加权函数V ln( ω ) 进行傅里叶反变换，即可得到声音采集阵列模块中麦克风阵元1和麦克风阵元η间的广义互 相关函数为RiA) =FFT-ln);
[0054] (5.4)Rln(i)中的最大峰值所对应的时间点即为麦克风阵元1和麦克风阵元η之间 的相对时间延迟W，计算所有的相对时间延迟，得到声音采集阵列模块中η个麦克风阵元与 第一麦克风阵元的相对时间延迟(t21，t 31，t41);
[0055] (5.5)通过时间延迟估算法，得到当前三秒时间内受试者打鼾的发声位置坐标；
[0056] 方法为:通过GCC算法，四路彳目号中得到后二路彳目号相对第一路彳目号的相对时间延 迟(丨213 31，丨41)，根据距离公式，受试者打鼾时声源距离声音采集阵列模块中第11个麦克风 阵元的距离的平方值为(x-x n)2+(y_yn)2+(z-zn) 2 = rn2,其中（x，y，z)为声源位置，（xn，yn，z n) 为第η个麦克风阵元的位置，rn为受试者打鼾时声源距离声音采集阵列模块中第η个麦克风 阵元的距离，由此可以得到方程[(x-x n)2+(y-yn)2+(Z-Zn)2]-[ (X-Xl)2+(y_yi)2+(Z-Zl)2]= rn2-r21;由此可得到相对时间延迟与距离间的关系Srn- ri = tnl/C，其中C为声速;联立声音 采集阵列模块中每个麦克风阵元的距离-相对时间延迟方程，解得(x，y，z)值，即得到当时 三秒时间长度内受试者打鼾时声源发声位置，结合步骤(4)中得到的受试者当前三秒时间 内打鼾时头部朝向参数得到头部姿态信息，为了更好的对应受试者睡姿，根据得到的头部 朝向数据以及鼾声坐标位置将头部位置划分为朝左、朝上、朝右，头部姿态为仰卧、侧卧。
[0057] 本实施方式通过声音采集系统采集受试者鼾声信号并处理计算得到程序的结果 界面图如图10所示，其中上方波形图为当前三秒内采集到受试者的鼾声波形图，左下方三 个波形图为GCC算法得到的第二、三、四路波形相对于第一路波形计算得到的GCC波形图，右 下方表盘显示当前三秒内检测到受试者鼾声信号计算出的头部角度，并显示位置坐标信 息，最后结合角度和坐标信息得到头部姿态。
[0058] 经多次反复测试，本方法可准确识别出受试者在打鼾时头部在枕头上的姿态，由 此可见本方法的可行性。
【主权项】
1. 一种基于韩声的睡眠打韩时头部姿态实时识别装置，用于打韩时人体头部姿态实时 识别，其特征在于包括用于声音采集阵列模块、信号处理与传输模块、上位机； 其中，受试者W日常状态睡眠并将麦克风阵元W阵列方式安置在受试者所用枕头周 围，声音采集阵列模块的输出端连接信号处理与传输模块的输入端，信号处理与传输模块 的输出端通过USB连接线连接上位机的输入端； 所述的声音采集阵列模块用于采集受试者睡眠时韩声，包括多个声音采集系统，每个 声音采集系统包括相同的麦克风阵元和模拟信号处理电路;其中模拟信号处理电路用于麦 克风阵元输出信号的信号处理，由肥5532AP忍片实现； 所述的信号处理与传输模块用于对声音采集阵列模块产生的多路模拟信号进行高频 A/D转换、信号处理并将转换后的数字信号通过USB连接线传输至上位机，包括A/D转换电 路、无线发送模块、无线接收模块和串口，由STM32F407忍片实现； 所述的上位机用于对传输至上位机中多路韩声信号进行数字信号处理，得到的头部朝 向数据W及韩声坐标位置、头部姿态。2. -种基于韩声的睡眠打韩时头部姿态实时识别方法，用于打韩时人体头部姿态实时 识别，采用权利要求1所述的识别装置，其特征在于按照W下步骤进行： (1) 通过声音采集阵列模块采集多路受试者打韩时的韩声信号，传输至上位机； (2) 在上位机中对采集到的受试者的多路韩声信号进行实时处理，包括计算筛选出可 用韩声信号、去噪和分帖处理； (3) 将每采集Ξ秒的四路韩声数据组成一个数组，对数组进行数字信号处理并计算每 组数据的均方根，通过比较均方根值判定韩声信号较强的一路麦克风阵元，并对应实际麦 克风阵元所在位置得到当前Ξ秒内受试者打韩时头部朝向信息参数； (4) 采用互功率谱相位算法对受试者当时打韩采集到的Ξ秒长度的数据进行计算，从 受试者的韩声信号数组中计算得到声音采集阵列模块中相应麦克风阵元之间的相对时间 延迟； (5) 通过时间延迟估计算法，得到当前Ξ秒时间内受试者打韩的发声位置坐标。3. 如权利要求2所述的基于韩声的睡眠打韩时头部姿态实时识别的方法，其特征在于 步骤（1)通过声音采集阵列模块采集多路受试者打韩时的韩声信号并传输至上位机，其具 体步骤包括： (1.1) 利用多个麦克风采集受试者打韩时的韩声信号，并将该信号传送给每个麦克风 相对应的模拟信号处理电路； (1.2) 各模拟信号处理电路对麦克风采集到的韩声信号进行模拟信号处理，并将处理 后的信号同步发送给信号处理与传输模块； (1.3) 信号处理与传输模块采用STM32F407型号忍片，对声音采集阵列模块采集到的多 路同步韩声信号进行多路A/D转换，并将转换后的数字信号通过USB连接传输至上位机中。4. 如权利要求2所述的一种基于韩声的睡眠打韩时头部姿态实时识别的方法，其特征 在于步骤(4)采用互功率谱相位算法对受试者当时打韩采集到的Ξ秒长度的数据进行计 算，从受试者的韩声信号中计算得到声音采集阵列模块中相应麦克风阵元的相对时间延 迟，具体步骤包括： (4.1)通过互功率谱相位算法计算当前Ξ秒受试者打韩时采集到的韩声数据组成数组 1中第η路数据相对于第一路数据的互功率谱函数Gin( ω )，互功率谱函数的公式如下：(4.2) 对步骤(4.1)互功率谱函数进行加权W去除声音反射和噪声的影响，锐化峰值， 加权函数天'加权后的互功率谱函数公式如下： G' in( ω )=ihn( ω )Gin( ω ) (4.3) 对已经得到的第η路信号相对第一路信号得到的互功率谱加权函数护?η( ω )进行 傅里叶反变换，即可得到声音采集阵列模块中麦克风阵元1和麦克风阵元η间的广义互相关 函数如下:Rin (τ) = FFT-1 (G' In) (4.4) Rin(T)中的最大峰值所对应的时间点即为麦克风阵元1和麦克风阵元η之间的相 对时间延迟tni，计算所有的相对时间延迟，得到声音采集阵列模块中η个麦克风阵元与第一 麦克风阵元的相对时间延迟(t21，t31，t")。5.如权利要求2所述的一种基于韩声的睡眠打韩时头部姿态实时识别的方法，其特征 在于步骤(5)通过时间延迟估计算法，得到当前Ξ秒时间内受试者打韩的发生位置坐标； 通过GCC算法，四路信号中得到后Ξ路信号相对第一路信号的相对时间延迟(t2i，t3i， t4i)，根据距离公式，受试者打韩时声源距离声音采集阵列模块中第η个麦克风阵元的距离 的平方值为(X-Xn)2+(厂yn)2+(Z-Zn)2 = ：Tn2,其中（X，y，Z)为声源位置，（Xn，yn，Zn)为第η个麦 克风阵元的位置，rn为受试者打韩时声源距离声音采集阵列模块中第η个麦克风阵元的距 离，由此可 W得到方程[(X-Xn)2+(y-yn)2+(Z-Zn)2]-[(X-Xl)2+(y-yi)2+(z-Zl)2]=；Tn2-r2i;由 此可得到相对时间延迟与距离间的关系为rn-ri = tni/C，其中C为声速;联立声音采集阵列 模块中每个麦克风阵元的距离-相对时间延迟方程，解得(x，y，z)值，即得到当前Ξ秒时间 长度内受试者打韩时声源发生位置，结合步骤(3)中得到的受试者当前Ξ秒时间内打韩时 头部朝向参数得到头部姿态信息，为了更好的对应受试者睡姿，根据得到的头部朝向数据 W及韩声坐标位置将头部位置划分为朝左、朝上、朝右，头部姿态为仰邸、侧邸。
【文档编号】A61B5/00GK105962894SQ201610264110
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年4月25日
【发明人】康雁, 宁国琛
【申请人】东北大学