[发明专利]基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统有效

专利信息
申请号: 202010784881.6 申请日: 2020-08-06
公开(公告)号: CN111904424B 公开(公告)日: 2021-08-24
发明(设计)人: 邢晓曼;董文飞;宋明轩 申请(专利权)人: 苏州国科医工科技发展(集团)有限公司
主分类号: A61B5/08 分类号: A61B5/08;A61B5/00;A61M21/00;A61M21/02
代理公司: 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 代理人: 孔凡玲
地址: 215163 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 麦克风 睡眠 监测 调控 系统
【权利要求书】:

1.一种基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统,其特征在于,包括:

定向拾音单元,其包括声学监测麦克风相阵、信号分离与提取模块,所述声学监测麦克风相阵用于拾取被监测对象方向的睡眠呼吸声学信号,所述信号分离与提取模块用于从拾取的睡眠呼吸声学信号中定向分离提取出被监测对象的睡眠呼吸声学信号;

智能分析单元,其根据所述信号分离与提取模块得到的被监测对象的睡眠呼吸声学信号判断被监测对象的呼吸类型;

个性化助眠调节与睡眠监测单元,其包括呼吸监测模块、外放麦克风相阵、助眠模块以及报警模块;所述呼吸监测模块根据所述智能分析单元判断的被监测对象的呼吸类型对所述助眠模块和报警模块进行控制,从而通过所述助眠模块控制所述外放麦克风相阵播放助眠音频以促进被监测对象的睡眠,或者通过所述报警模块控制所述外放麦克风相阵播放报警音频以唤醒被监测对象;

所述声学监测麦克风相阵可通过测量一定空间内的声波到达各拾音点的信号相位差异确定声源的位置;以及对某一位置的声源进行定向拾取;

所述定向拾音单元的工作方法包括以下步骤:

1-1)所述声学监测麦克风相阵拾取被监测对象所在空间的若干个声源的声学信号;

1-2)确定被监测对象的睡眠呼吸声学信号并进行定向拾取,具体包括:

1-2-1)通过声学监测麦克风相阵预先录入被监测对象的个体声学信号,通过所述信号分离与提取模块提取出被监测对象的个体音频特征;

1-2-2)所述信号分离与提取模块对拾取的所有声源的声学信号进行音频特征提取,并分别与被监测对象的个体音频特征进行匹配,若匹配度到达预先设定的阈值,则判断当前声源为被监测对象的声源,锁定该声源为目标声源,所述声学监测麦克风相阵确定目标声源的位置,并对目标声源方向进行定向拾取以抑制其他方向的声音干扰;

1-3)所述信号分离与提取模块从所述声学监测麦克风相阵定向拾取的目标声源中分离提取出被监测对象的睡眠呼吸声学信号;

所述智能分析单元通过对被监测对象的睡眠呼吸声学信号进行声谱分析,然后以不同呼吸模式对应的口鼻气流声学信号的声谱分析结果作为参考标准进行比较,从而对被监测对象的睡眠呼吸模式进行分类;

所述智能分析单元的工作方法具体包括以下步骤:

2-1)预先采集不同睡眠呼吸模式对应的口鼻气流声学信号进行声谱分析,提取各自的声谱特征,记为参考声谱特征,将不同睡眠呼吸模式与各自的声谱特征一一对应,从而作为根据声谱特征判断睡眠呼吸模式的标准;

2-2)对被监测对象的睡眠呼吸声学信号进行声谱分析并提取个体声谱特征;

2-3)将得到的个体声谱特征与所有参考声谱特征进行匹配,选择匹配度最高时的参考声谱特征所对应的睡眠呼吸模式作为当前对被监测对象的睡眠呼吸模式分类结果。

2.根据权利要求1所述的基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统,其特征在于,所述智能分析单元构建为基于卷积网络的呼吸模式分类模型,该呼吸模式分类模型包括卷积神经网络CNN、长短记忆网络LSTM、LSTM层、全连接层以及sotfmax函数。

3.根据权利要求2所述的基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统,其特征在于,所述呼吸监测模块接收所述智能分析单的睡眠呼吸模式分类结果,从而判断被监测对象的睡眠状态类型;

其中,依据睡眠呼吸模式分类结果,该睡眠状态的分类至少包括即将入睡状态、入睡状态、深度睡眠状态、睡眠呼吸暂停或打呼噜状态、严重呼吸窘迫状态。

4.根据权利要求3所述的基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统,其特征在于,所述助眠模块中存储有助眠音频和弱噪声音频,所述助眠音频至少包括催眠音乐歌曲、助眠故事音频、助眠指导类音频、自然环境声音音频、乐器音频;所述助眠模块可通过所述外放麦克风相阵定向向被监测对象播放助眠音频或弱噪声音频;

所述报警模块中存储报警音频,所述报警音频至少包括睡姿纠正声音信号和报警声音信号;所述助眠模块可通过所述外放麦克风相阵定向向被监测对象播放报警音频。

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