[发明专利]一种鼾声信号识别方法有效
| 申请号： | 201910834050.2 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110570880B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 刘恒瑞 | 申请（专利权）人： | 杭州深蓝睡眠科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/66 | 分类号： | G10L25/66;G10L25/24;G10L25/27;G06K9/62;A61B5/00 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 李馨 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市经济技术开发区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种鼾声信号识别方法。本发明方法包括：采集预设睡眠时间段的音频信息，并提取其梅尔频率倒谱系数作为训练样本；将训练样本利用k‑means聚类算法分为鼾声和非鼾声两类，然后根据聚类结果将非鼾声剔除，得到鼾声训练集；用高斯混合模型进行训练得到识别模型；利用识别模型计算训练集中每个鼾声的生成概率，将生成概率按升序排列，取其中靠前的预设百分比数据为该实验对象的鼾声生成概率门限；音频采集设备采集到有声段，然后提取该有声段的梅尔频率倒谱系数，再然后利用模型计算该有声段的生成概率，判断是否为实验对象的鼾声。本发明通过对原始鼾声信号进行预处理操作，能够有效地降低数据的处理量和增加鼾声与非鼾声信号的区分度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 鼾声 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种鼾声信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1，采集预设睡眠时间段的音频信息，并提取其梅尔频率倒谱系数作为训练样本；/nS2，将S1收集的训练样本利用k-means聚类算法将训练数据分为鼾声和非鼾声两类，根据聚类结果将非鼾声剔除，得到鼾声训练集；/nS3，将S2得到的鼾声训练集用高斯混合模型进行训练得到识别模型；/nS4，利用S3中的识别模型计算S2得到的训练集中每个鼾声的生成概率，将生成概率按升序排列，取其中靠前的预设百分比数据为该实验对象的鼾声生成概率门限；/nS5，识别过程：音频采集设备采集到有声段，然后提取该有声段的梅尔频率倒谱系数，再然后利用S3中的模型计算该有声段的生成概率，若概率大于S4中的鼾声生成概率门限，则该有声段为该实验对象的鼾声，否则该有声段就不是该实验对象的鼾声。/n
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