噪声检测方法、可穿戴设备及存储介质与流程

1.本技术实施例涉及噪声检测技术领域，尤其涉及一种噪声检测方法、可穿戴设备及存储介质。


背景技术：

2.环境噪声是影响人们睡眠的重要因素之一，严重的环境噪声会造成失眠、疲劳无力、记忆力衰退等状况，因此对睡眠环境噪声进行测量和评估可以用于指导改善睡眠环境质量。目前一些电子设备可以通过采集音频数据来进行睡眠环境噪声的测量，但是长时间的噪声检测会大幅提高电子设备的功耗。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供一种噪声检测方法、可穿戴设备及存储介质，用以解决长时间的噪声检测会大幅提高电子设备的功耗的问题。
4.第一方面，提供一种噪声检测方法，可穿戴设备中设置有麦克风，该方法包括：当检测到用户处于睡眠状态时，按照预设时间间隔通过所述麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据，所述预设时间间隔为根据所述用户的历史睡眠时长集合确定的；
5.对所述多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据；
6.根据所述每个时刻对应的目标噪声数据，确定所述用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量。
7.作为一种可选的实施方式，在本技术实施例的第一方面中，所述当检测到用户处于睡眠状态时，按照预设时间间隔通过所述麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据之前，所述方法还包括：
8.获取预存的所述用户的历史睡眠时长集合和预设噪声测量次数，所述历史睡眠时长集合包括至少一个历史睡眠时长；
9.根据所述至少一个历史睡眠时长，确定历史平均睡眠时长；
10.根据所述历史平均睡眠时长和所述预设噪声测量次数，确定预设时间间隔。
11.作为一种可选的实施方式，在本技术实施例的第一方面中，所述可穿戴设备中设置有姿态传感器，所述当检测到用户处于睡眠状态时，按照预设时间间隔通过所述麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据，包括：
12.通过所述姿态传感器，实时获取所述可穿戴设备的姿态数据；
13.根据所述姿态数据，确定所述用户的动作信息；
14.当根据所述动作信息确定所述用户处于睡眠状态时，按照所述预设时间间隔通过所述麦克风分别采集所述多个时刻对应的所述多个音频数据。
15.作为一种可选的实施方式，在本技术实施例的第一方面中，所述根据所述姿态数据，确定所述用户的动作信息之后，所述方法还包括：
16.根据所述动作信息确定所述用户的睡眠开始时刻和睡眠结束时刻；
17.根据所述睡眠开始时刻和所述睡眠结束时刻，确定所述用户的本次睡眠时长；
18.根据所述本次睡眠时长，对所述历史睡眠时长集合进行更新，得到更新后的睡眠时长集合，所述历史睡眠时长集合包括按照存储时刻从近到远的顺序，排到在前预设次数的历史睡眠时长。
19.作为一种可选的实施方式，在本技术实施例的第一方面中，所述对所述多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据，包括：
20.分别对所述多个音频数据进行噪声解析，得到每个音频数据对应的初始噪声数据；
21.对所述每个音频数据对应的初始噪声数据进行滤波，得到所述每个音频数据对应的目标噪声数据，每个目标噪声数据与所述每个时刻一一对应。
22.作为一种可选的实施方式，在本技术实施例的第一方面中，所述根据所述每个时刻对应的目标噪声数据，确定所述用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量，包括：
23.根据所述每个时刻对应的目标噪声数据，确定平均噪声数据；
24.确定所述平均噪声数据所处的目标环境噪声范围，并根据预设的环境噪声范围和环境噪声质量之间的对应关系，确定与所述目标环境噪声范围对应的所述目标环境噪声质量。
25.作为一种可选的实施方式，在本技术实施例的第一方面中，所述根据所述每个时刻对应的目标噪声数据，确定所述用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量之后，所述方法还包括：
26.根据所述每个时刻对应的目标噪声数据，确定所述用户处于睡眠状态时的噪声最大值和噪声最小值；
27.输出所述噪声最大值、所述噪声最小值和所述目标环境噪声质量。
28.第二方面，提供一种可穿戴设备，该可穿戴设备中设置有麦克风，该可穿戴设备包括：获取模块，用于当检测到用户处于睡眠状态时，按照预设时间间隔通过所述麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据，所述预设时间间隔为根据所述用户的历史睡眠时长集合确定的；
29.处理模块，用于对所述多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据；
30.所述处理模块，还用于根据所述每个时刻对应的目标噪声数据，确定所述用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量。
31.第三方面，提供一种可穿戴设备，该可穿戴设备中设置有麦克风，该可穿戴设备包括：
32.存储有可执行程序代码的存储器；
33.与所述存储器耦合的处理器；
34.所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本技术实施例第一方面中的噪声检测方法。
35.第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行本技术实施例第一方面中的噪声检测方法。所述计算机可读存储介质包括rom/ram、磁盘或光盘等。
36.第五方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。
37.第六方面，提供一种应用发布平台，所述应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。
38.与现有技术相比，本技术实施例具有以下有益效果：
39.本技术实施例中，可穿戴设备中设置有麦克风，当检测到用户处于睡眠状态时，可穿戴设备可以按照预设时间间隔通过麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据，该预设时间间隔为根据用户的历史睡眠时长集合确定的；然后可穿戴设备可以对多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据，并根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量。在该方案中，可穿戴设备中设置有麦克风，可以不需要借助外部设备采集音频数据；并且可穿戴设备不需要一直采集音频数据进行噪声检测，只需要每隔一段时间采集一次音频数据即可，该间隔时长是根据用户的历史睡眠时长集合确定的，这样可穿戴设备可以根据用户之前的睡眠时长确定本次音频采集的时间间隔，在保证噪声检测准确度的同时，还可以体现音频采集的个性化，并且降低可穿戴设备的功耗，缓解了可穿戴设备的功耗压力。
附图说明
40.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1是本技术实施例提供的一种噪声检测方法的流程示意图一；
42.图2是本技术实施例提供的一种噪声检测方法的流程示意图二；
43.图3是本技术实施例提供的一种可穿戴设备的结构示意图一；
44.图4是本技术实施例提供的一种可穿戴设备的结构示意图二。
具体实施方式
45.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
46.本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述对象的特定顺序。
47.本技术实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
48.需要说明的是，本技术实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例
证或说明。本技术实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
49.本技术实施例涉及的可穿戴设备可以为智能手表、智能手环、手表电话、智能脚环、智能耳环、智能项链、智能耳机等，本技术实施例不作限定。
50.本技术实施例提供的噪声检测方法的执行主体可以为上述的可穿戴设备，也可以为该可穿戴设备中能够实现该噪声检测方法的功能模块和/或功能实体，具体的可以根据实际使用需求确定，本技术实施例不作限定。下面以可穿戴设备为例，对本技术实施例提供的噪声检测方法进行示例性的说明。
51.如图1所示，本技术实施例提供一种噪声检测方法，该方法可以包括下述步骤：
52.101、当检测到用户处于睡眠状态时，按照预设时间间隔通过麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据。
53.在本技术实施例中，可穿戴设备中设置有麦克风，可穿戴设备可以通过该麦克风采集用户或者环境中的音频数据。当可穿戴设备检测到用户正在睡觉的时候，可以通过麦克风，按照预先设置好的时间间隔，在每个采集时刻采集一个音频数据，从而得到多个时刻对应的多个音频数据，该多个时刻与多个音频数据一一对应。
54.需要说明的是，每个音频数据的时长可以是固定的时长，也可以是随机的时长，本技术实施例不做限定。
55.在一些实施例中，该预设时间间隔可以是可穿戴设备根据用户的历史睡眠时长集合进行设置的，由于在睡眠过程中的噪声检测次数可以是任意设置的，因此该预设时间间隔和历史睡眠时长集合中的历史睡眠时长之间具有一定的对应关系，该历史睡眠时长集合可以包括用户的至少一个历史睡眠时长。
56.可选的，为了提高噪声检测的准确性，可穿戴设备一般在用户睡眠过程中的噪声检测次数可以大于或等于次数阈值，例如，可以进行至少三次噪声检测。
57.由于用户在一段时间内每天的睡眠时长不会出现太大的区别，因此根据历史睡眠时长集合包括的历史睡眠时长来确定当前检测时间间隔，可以有效避免用户因为睡醒而导致音频数据不足的情况，可以提高噪声检测的准确性。
58.102、对多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据。
59.在本技术实施例中，可穿戴设备采集了多个音频数据之后，可以对每个音频数据都进行处理，从而得到每个时刻对应的目标噪声数据。
60.在一些实施例中，用户在睡眠过程中，麦克风不仅会采集到环境中的声音，也会采集到用户自身发出的声音，因此可穿戴设备可以对音频数据进行处理，滤除掉其他声音(比如：用户自身发出的磨牙声音、鼾声，可穿戴设备的麦克风运行时的声音等)，得到目标噪声数据，该目标噪声数据可以是用户睡眠过程中的环境噪声。
61.可选的，对多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据，具体可以包括：分别对多个音频数据进行噪声解析，得到每个音频数据对应的初始噪声数据；对每个音频数据对应的初始噪声数据进行滤波，得到每个音频数据对应的目标噪声数据。
62.在本技术实施例中，可穿戴设备可以对每个音频数据都进行噪声解析和滤波处理，从而得到每个时刻对应的目标噪声数据。
63.其中，每个目标噪声数据与每个时刻一一对应。
64.作为一种具体实施方式，可穿戴设备的麦克风采集的多个音频数据均为脉冲编码调制(pulse code modulation，pcm)数据，该pcm数据是未经压缩的音频采样数据裸流，它是由模拟信号经过采样、量化、编码转换成的标准数字音频数据。
65.可穿戴设备可以将每个时刻对应的音频数据按照pcm数据格式进行噪声解析，得到每个时刻对应的初始噪声数据；然后可穿戴设备可以对该初始噪声数据进行a计权滤波，就可以计算得到目标噪声数据，该目标噪声数据可以用于指示环境噪声的分贝级。
66.需要说明的是，由于人耳对各频段噪声的感知能力是不一样的，对500hz(赫兹)到6khz左右的中频最灵敏，对低频和高频则差一些。为了模拟人耳听觉在不同频率有不同的灵敏性，频率计权可以模拟人耳的听觉特性，把电信号修正为听感近似值，在声级计中可以设置三条频率计权网络：分别为a，c和z频率计权。a计权是模拟人耳对声音的响应，使电信号的中、低频段有较大的衰减，a计权滤波器覆盖频率范围为20hz到20khz；c计权声级是模拟高强度噪声的频率特性；z计权是对频率范围20hz到20khz的水平响应。在本技术实施例中，可穿戴设备可以使用a计权滤波对初始噪声数据进行处理，从而计算得到每个音频数据对应的目标噪声数据，该目标噪声数据也和时刻一一对应。
67.通过该可选的实现方式，可穿戴设备可以对音频数据进行噪声解析和滤波处理，从而得到与每个时刻对应的目标噪声数据，这样可穿戴设备可以滤除麦克风采集到的除环境声音以外的其他声音，并且a计权滤波可以模拟人耳对不同频率声音有不同灵敏性的特性，使得测得的分贝级更能反映噪声对人类睡眠的影响，从而提高了可穿戴设备对噪声检测的准确性。
68.103、根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量。
69.在本技术实施例中，可穿戴设备得到每个时刻对应的目标噪声数据之后，就可以根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户睡眠过程中的环境噪声质量。
70.可选的，根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量，具体可以包括：根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定平均噪声数据；确定平均噪声数据所处的目标环境噪声范围，并根据预设的环境噪声范围和环境噪声质量之间的对应关系，确定与目标环境噪声范围对应的目标环境噪声质量。
71.在本技术实施例中，可穿戴设备可以对每个时刻对应的目标噪声数据取平均值，作为用户睡眠过程中的平均噪声数据，并根据预设的环境噪声范围和环境噪声质量之间的对应关系，确定平均噪声数据所处的目标环境噪声范围所对应的目标环境噪声质量。
72.其中，环境噪声质量可以包括多个等级，比如安静、正常、偏高和高，每个等级都可以对应一个环境噪声范围，该环境噪声范围可以是用户自行设置的，也可以是可穿戴设备根据常用噪声标准确定的，本技术实施例不做限定。
73.示例性的，假设睡眠环境质量为安静对应的环境噪声范围为0～30db(分贝)，睡眠环境质量为正常对应的环境噪声范围为30db～40db，睡眠环境质量为偏高对应的环境噪声范围为40db～55db，睡眠环境质量为高对应的环境噪声范围为55db以上。可穿戴设备检测得到四个时刻的目标噪声数据，分别为：第一时刻的目标噪声数据为55db，第二时刻的目标噪声数据为40db，第三时刻的目标噪声数据为15db，第四时刻的目标噪声数据为36db，可穿
戴设备可以对该四个目标噪声数据取平均值，得到平均噪声数据为36.5db，36.5db处于30db～40db范围内，因此用户在睡眠过程中的目标环境噪声质量为正常。
74.在该可选的实现方式中，可穿戴设备可以预先设置好环境噪声范围和环境噪声质量之间的对应关系，确定了多个目标噪声数据的平均值之后，就可以根据该平均值所处的目标环境噪声范围确定睡眠过程中的目标环境噪声质量，这样得到的目标环境噪声质量更能表示整个睡眠过程的平均噪声情况，提高了噪声检测的准确性。
75.本技术实施例提供一种噪声检测方法，可穿戴设备中设置有麦克风，当检测到用户处于睡眠状态时，可穿戴设备可以按照预设时间间隔通过麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据，该预设时间间隔为根据用户的历史睡眠时长集合确定的；然后可穿戴设备可以对多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据，并根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量。在该方案中，可穿戴设备中设置有麦克风，可以不需要借助外部设备采集音频数据；并且可穿戴设备可以不需要一直采集音频数据进行噪声检测，只需要每隔一段时间采集一次音频数据即可，该间隔时长是根据用户的历史睡眠时长集合确定的，这样可穿戴设备可以根据用户之前的睡眠时长确定本次音频采集的时间间隔，在保证噪声检测准确度的同时，还可以体现音频采集的个性化，并且降低可穿戴设备的功耗，缓解了可穿戴设备的功耗压力。
76.实施例二
77.如图2所示，本技术实施例提供一种噪声检测方法，该方法还可以包括下述步骤：
78.201、获取预存的用户的历史睡眠时长集合和预设噪声测量次数。
79.在本技术实施例中，历史睡眠时长集合可以包括至少一个历史睡眠时长，每个历史睡眠时长指的是从每次睡眠开始时刻到每次睡眠结束时刻之间的时长，为了提高噪声检测的准确性，可穿戴设备一般在用户睡眠过程中的噪声检测次数可以大于或等于次数阈值，例如，可以进行至少三次噪声检测。
80.202、根据至少一个历史睡眠时长，确定历史平均睡眠时长。
81.在本技术实施例中，可穿戴设备可以对历史睡眠时长集合中包含的至少一个历史睡眠时长取平均值，得到历史平均睡眠时长。
82.可选的，由于历史平均睡眠时长是固定的，因此可穿戴设备在确定预设噪声测量次数的时候，也可以根据历史平均睡眠时长调整预设噪声测量次数。
83.示例性的，如果历史平均睡眠时长如果较长，那么预设噪声测量次数可设置大一点，即可穿戴设备在用户睡眠过程中多采集几次音频数据；如果历史平均睡眠时长如果较短，那么预设噪声测量次数可设置小一点，即可穿戴设备在用户睡眠过程中少采集几次音频数据。
84.可选的，可穿戴设备还可以根据当前电量情况调整预设噪声测量次数，从而确定预设时间间隔。
85.示例性的，如果可穿戴设备的当前电量较高，那么预设噪声测量次数可设置大一点，即可穿戴设备在用户睡眠过程中多采集几次音频数据；如果可穿戴设备的当前电量较低，那么预设噪声测量次数可设置小一点，即可穿戴设备在用户睡眠过程中少采集几次音频数据。
86.可选的，可穿戴设备还可以根据历史噪声检测质量来确定预设噪声测量次数，该
历史噪声检测质量可以用来指示可穿戴设备之前对噪声检测的准确度。
87.示例性的，如果历史噪声检测质量较低，那么预设噪声测量次数可设置大一点，即可穿戴设备在用户睡眠过程中多采集几次音频数据，以增加样本数量提高噪声检测准确性；如果历史噪声检测质量较高，那么预设噪声测量次数可设置小一点，即可穿戴设备在用户睡眠过程中少采集几次音频数据，以降低可穿戴设备的功耗。
88.在上述多种可选的实现方式中，可穿戴设备可以根据多个因素调整预设噪声测量次数，其中根据历史平均睡眠时长调整预设噪声测量次数，可以使得可穿戴设备均匀分配每次音频数据的采集，避免在一段时间内频繁采集音频数据的情况；其中根据电量情况调整预设噪声测量次数，可以避免可穿戴设备因为多次采集音频数据导致出现电量耗尽的情况；其中根据历史噪声检测质量调整预设噪声测量次数，可以避免音频数据较少且音频质量较低导致噪声检测不准确的情况。上述多种可选的实现方式给出了多种确定预设噪声测量次数的方法，更加贴合生活实际需要，有效提高了音频数据采集的智能化程度，也提高了噪声检测的准确度。
89.203、根据历史平均睡眠时长和预设噪声测量次数，确定预设时间间隔。
90.在本技术实施例中，可穿戴设备可以根据历史平均睡眠时长和预设噪声测量次数之间的比值，确定预设时间间隔。
91.示例性的，假设预设噪声测量次数为5次，历史平均睡眠时长为7.6h，那么可穿戴设备可以用7.6h和5次之间的比值确定预设时间间隔，即预设时间间隔＝7.6h/5次＝1.52h/次，即可穿戴设备可以每隔1.52小时通过麦克风采集一次当前时刻对应的音频数据。
92.可选的，该预设时间间隔也可以不是平均分配的，在用户刚开始睡觉的时候可以采集一次，在根据历史睡眠时长预测用户即将睡醒的时候可以采集一次，在睡眠过程中可以任意选择时刻进行音频数据的采集。
93.204、通过姿态传感器，实时获取可穿戴设备的姿态数据。
94.在本技术实施例中，可穿戴设备中设置有姿态传感器，可穿戴设备可以通过该姿态传感器，实时获取可穿戴设备的姿态数据。
95.需要说明的是，该姿态数据可以包括：加速度数据、陀螺仪数据等，由于可穿戴设备是用户穿戴在身上的电子设备，因此可穿戴设备可以将该姿态数据通过模型计算转换为用户的姿态数据。
96.205、根据姿态数据，确定用户的动作信息。
97.在本技术实施例中，可穿戴设备得到姿态数据之后，可以通过睡眠监测算法确定用户的动作信息。
98.需要说明的是，当用户处于睡眠状态，在大部分时间身体是不动的，即动作信息为静止；当用户不处于睡眠状态，身体是会移动的，即可穿戴设备的姿态数据也会一直变化；因此，可穿戴设备可以通过姿态数据确定用户的动作信息，并进一步确定用户是否处于睡眠状态。
99.可选的，根据姿态数据，确定用户的动作信息之后，还可以包括：根据动作信息确定用户的睡眠开始时刻和睡眠结束时刻；根据睡眠开始时刻和睡眠结束时刻，确定用户的本次睡眠时长；根据本次睡眠时长，对历史睡眠时长集合进行更新，得到更新后的睡眠时长
集合。
100.在本技术实施例中，可穿戴设备确定动作信息之后，就可以知道用户处于睡眠状态还是处于非睡眠状态，那么同样的可穿戴设备也可以确定用户的睡眠开始时刻和睡眠结束时刻，并计算出用户此次睡眠过程的本次睡眠时长；历史睡眠时长集合中包括至少一次历史睡眠时长，可穿戴设备得到本次睡眠时长之后，可以用该本次睡眠时长更新历史睡眠时长集合，即可以将本次睡眠时长添加至历史睡眠时长集合中。
101.可选的，历史睡眠时长集合包括最近预设次数的历史睡眠时长，即历史睡眠时长集合包括的历史睡眠时长的个数是固定的，因此可穿戴设备将本次睡眠时长加入历史睡眠时长集合之后，就需要将历史睡眠时长集合中保存时刻最早的历史睡眠时长删除，以保证历史睡眠时长集合中的历史睡眠时长的个数不变。
102.示例性的，假设预设次数为5次，历史睡眠时长集合中包括：3月10日保存的第一历史睡眠时长为8h，3月11日保存的第二历史睡眠时长为7h，3月12日保存的第三历史睡眠时长为7.3h，3月13日保存的第四历史睡眠时长为5.8h，3月14日保存的第五历史睡眠时长为9.6h。可穿戴设备在3月15日得到用户的本次睡眠时长为7.8h，那么可穿戴设备可以将7.8h保存到历史睡眠时长集合中，并删除3月10日保存的第一历史睡眠时长8h，从而得到更新后的睡眠时长集合为：3月11日保存的第二历史睡眠时长为7h，3月12日保存的第三历史睡眠时长为7.3h，3月13日保存的第四历史睡眠时长为5.8h，3月14日保存的第五历史睡眠时长为9.6h，3月15日保存的本次睡眠时长为7.8h。
103.通过该可选的实现方式，可穿戴设备可以根据每次的睡眠时长对历史睡眠时长集合进行更新，以保证该历史睡眠时长集合中保存的始终都是最邻近的睡眠时长，这样对于计算预设时间间隔也更有说服力。
104.206、当根据动作信息确定用户处于睡眠状态时，按照预设时间间隔通过麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据。
105.207、对多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据。
106.208、根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量。
107.本技术实施例中，针对步骤206～208的描述，请参照实施例一中针对步骤101～103的详细描述，本技术实施例不再赘述。
108.209、根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户处于睡眠状态时的噪声最大值和噪声最小值。
109.在本技术实施例中，可穿戴设备在用户睡眠结束之后，可以对本次睡眠过程中的每个时刻对应的目标噪声数据进行整合，并从中选择出噪声最大值和噪声最小值。
110.210、输出噪声最大值、噪声最小值和目标环境噪声质量。
111.在本技术实施例中，可穿戴设备输出噪声最大值、噪声最小值和目标环境噪声质量的具体方式可以是将噪声最大值、噪声最小值和目标环境噪声质量显示在可穿戴设备的显示屏上；也可以是将噪声最大值、噪声最小值和目标环境噪声质量发送给与可穿戴设备关联的终端设备，以使得终端设备显示该噪声最大值、噪声最小值和目标环境噪声质量；也可以是将噪声最大值、噪声最小值和目标环境噪声质量发送给云服务器，以使得云服务器根据每次睡眠过程中的噪声最大值、噪声最小值和目标环境噪声质量，对用户所处的环境
进行评估等，本技术实施例不做限定。
112.本技术实施例提供一种噪声检测方法，可穿戴设备中设置有麦克风，可穿戴设备预先可以根据历史睡眠时长集合和预设噪声测量次数确定预设时间间隔，并且实时根据姿态传感器获取用户的动作信息以确定用户的睡眠状态，当检测到用户处于睡眠状态时，可穿戴设备可以按照预设时间间隔通过麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据；然后可穿戴设备可以对多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据，并根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量，并输出噪声最大值、噪声最小值和目标环境噪声质量。在该方案中，可穿戴设备中设置有麦克风，可以不需要借助外部设备采集音频数据；并且可穿戴设备可以不需要一直采集音频数据进行噪声检测，只需要每隔一段时间采集一次音频数据即可，该间隔时长是根据用户的历史睡眠时长集合以及预设噪声测量次数确定的，这样可穿戴设备可以根据用户之前的睡眠时长以及需要得到的音频数据的数量来确定本次音频采集的时间间隔，在保证噪声检测准确度的同时，还可以体现音频采集的个性化，并且降低可穿戴设备的功耗，缓解了可穿戴设备的功耗压力。
113.实施例三
114.如图3所示，本技术实施例提供一种可穿戴设备，该可穿戴设备中设置有麦克风，该可穿戴设备包括：
115.获取模块301，用于当检测到用户处于睡眠状态时，按照预设时间间隔通过麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据，预设时间间隔为根据用户的历史睡眠时长集合确定的；
116.处理模块302，用于对多个音频数据进行处理，得到每个时刻对应的目标噪声数据；
117.处理模块302，还用于根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户处于睡眠状态时的目标环境噪声质量。
118.可选的，获取模块301，还用于获取预存的用户的历史睡眠时长集合和预设噪声测量次数，历史睡眠时长集合包括至少一个历史睡眠时长；
119.处理模块302，还用于根据至少一个历史睡眠时长，确定历史平均睡眠时长；
120.处理模块302，还用于根据历史平均睡眠时长和预设噪声测量次数，确定预设时间间隔。
121.可选的，获取模块301，具体用于通过姿态传感器，实时获取可穿戴设备的姿态数据；
122.处理模块302，具体用于根据姿态数据，确定用户的动作信息；
123.获取模块301，具体用于当根据动作信息确定用户处于睡眠状态时，按照预设时间间隔通过麦克风分别采集多个时刻对应的多个音频数据。
124.可选的，处理模块302，还用于根据动作信息确定用户的睡眠开始时刻和睡眠结束时刻；
125.处理模块302，还用于根据睡眠开始时刻和睡眠结束时刻，确定用户的本次睡眠时长；
126.处理模块302，还用于根据本次睡眠时长，对历史睡眠时长集合进行更新，得到更
新后的睡眠时长集合，历史睡眠时长集合包括按照存储时刻从近到远的顺序，排到在前预设次数的历史睡眠时长。
127.可选的，处理模块302，具体用于分别对多个音频数据进行噪声解析，得到每个音频数据对应的初始噪声数据；
128.处理模块302，具体用于对每个音频数据对应的初始噪声数据进行滤波，得到每个音频数据对应的目标噪声数据，每个目标噪声数据与每个时刻一一对应。
129.可选的，处理模块302，具体用于根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定平均噪声数据；
130.处理模块302，具体用于确定平均噪声数据所处的目标环境噪声范围，并根据预设的环境噪声范围和环境噪声质量之间的对应关系，确定与目标环境噪声范围对应的目标环境噪声质量。
131.可选的，处理模块302，还用于根据每个时刻对应的目标噪声数据，确定用户处于睡眠状态时的噪声最大值和噪声最小值；
132.处理模块302，还用于输出噪声最大值、噪声最小值和目标环境噪声质量。
133.本技术实施例中，各模块可以实现上述方法实施例提供的噪声检测方法，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
134.如图4所示，本技术实施例还提供一种可穿戴设备，该可穿戴设备中设置有麦克风，该可穿戴设备可以包括：
135.存储有可执行程序代码的存储器401；
136.与存储器401耦合的处理器402；
137.其中，处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行上述各方法实施例中可穿戴设备执行的噪声检测方法。
138.本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
139.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
140.本技术实施例还提供一种应用发布平台，其中，应用发布平台用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如以上各方法实施例中的方法的部分或全部步骤。
141.应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
142.在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
143.上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显
示的部件可以是或者也可以不是物单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
144.另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
145.上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。
146.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储器(random access memory，ram)、可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-time programmable read-only memory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。