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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]鼾声检测控制设备及其检测控制方法-CN201510352895.X有效
发明人：戴征;刘炜;徐勤鹏 -专利权人：湖南明康中锦医疗科技发展有限公司
申请日： 2015-06-24 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种鼾声检测控制设备及其检测控制方法，鼾声检测装置对患者进行鼾声检测，得到鼾声信号并输送至控制装置。控制装置根据鼾声信号得到鼾声数据，并在鼾声信号的幅值大于预设阈值时输出控制信号至呼吸机，使呼吸机控制风机增大输出压力。数据存储装置用于存储鼾声数据，以作为对患者的治疗效果的评估依据之一。将患者鼾声检测结果作为呼吸机的控制量，通过实时检测患者鼾声并根据鼾声信号的幅值控制呼吸机风机的输出压力的大小，使得呼吸机的输出更加适合患者的情况，提高了呼吸机的治疗效果。
鼾声检测控制设备及其方法

[发明专利]鼾声检测方法及模型训练方法、相关装置-CN202211616951.2在审
发明人：李小勇;庄楚宏;张博 -专利权人：出门问问信息科技有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本申请公开了一种鼾声检测方法及装置、鼾声检测模型的训练方法及装置，其中所述鼾声检测方法包括：获取环境中的音频信号；对音频信号进行预处理，得到待检测信号；获得待检测信号的频谱信息；将待检测信号的频谱信息输入至鼾声检测模型，得到对所述音频信号的检测结果，所述检测结果用于表征所述音频信号中包括鼾声信号或不包括鼾声信号。为实现低功耗鼾声检测提供了技术支持。
鼾声检测方法模型训练相关装置

[发明专利]鼾声检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211457181.1在审
发明人：晏水平;刘冰;郑潜 -专利权人：浙江柔灵科技有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明公开了一种鼾声检测方法、装置、计算机设备及存储介质，获取初始鼾声信号数据，采用变分模态分解法对所述初始鼾声信号数据进行降噪处理，生成重构鼾声信号数据；采用语音端点检测法对所述重构鼾声信号数据进行分割处理，生成鼾声信号分段序列；对所述鼾声信号分段序列进行特征提取，生成鼾声信号特征；将所述鼾声信号特征输入至预设的神经网络模型中，输出目标信号特征；构建全连接层对所述目标信号特征进行分类，输出鼾声检测结果；从而实现提高了对鼾声信号进行检测时所输出的检测结果的准确性
鼾声检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]降噪处理方法、装置、电子设备、耳机及存储介质-CN202010688700.X在审
发明人：张驰 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-07-16 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： H04R1/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种降噪处理方法、装置、电子设备、耳机及存储介质，涉及降噪技术领域，该方法包括：获取音频采集装置采集的环境音；将所述环境音输入鼾声检测模型，得到鼾声检测结果；若所述鼾声检测结果指示所述环境音包含鼾声，根据所述鼾声的频谱能量特征确定是否满足掩蔽声播放条件；若满足掩蔽声播放条件，对所述鼾声进行降噪处理，并播放掩蔽声。本申请实施例通过将获取到的环境音输入鼾声检测模型识别其中的鼾声，并根据鼾声的频谱特征进行主动降噪处理，并在满足掩蔽声播放条件时，同时采用掩蔽声掩蔽的方式降低鼾声干扰，相比于让人不堪其扰的鼾声，舒缓白噪声、海浪声等舒适噪声，提升鼾声降噪效果。
处理方法装置电子设备耳机存储介质

[发明专利]基于混合神经网络模型的低通气和呼吸暂停检测识别系统-CN202010570684.4有效
发明人：刘昊;李文钧;岳克强;孙洁;程思一;潘成铭 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合神经网络模型的低通气和呼吸暂停检测识别系统，属于睡眠鼾声检测技术领域；包括：通过多个麦克风采集整晚鼾声数据；对采集到的鼾声数据使用波束形成进行降噪；截取整晚鼾声数据中有效的鼾声数据片段；提取鼾声数据片段的声学特征；通过混合神经网络模型对鼾声特征进行正常鼾声、低通气鼾声和呼吸暂停鼾声的分类；根据分类结果，统计整晚低通气鼾声和呼吸暂停鼾声的数量，计算被测者整晚的睡眠呼吸暂停低通气指数AHI，进一步的，通过AHI指数完成对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征OSAHS患者的识别和检测。
基于混合神经网络模型通气呼吸暂停检测识别系统

[发明专利]一种各类呼吸暂停综合征的分类检测系统-CN202010643345.4在审
发明人：程思一;李文钧;岳克强;孙洁;刘昊;潘成铭 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-07-06 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EfficientNeT神经网络的各类呼吸暂停综合征的分类检测系统，属于鼾声检测及疾病判别领域；包括音频采集模块、鼾声提取模块、特征提取模块、鼾声识别模块、统计判断模块，所述音频采集模块，用于采集被测患者整晚睡眠状态时音频；所述鼾声提取模块，用于提取完整音频中所有的鼾声段音频；所述特征提取模块，用于对采集得到的鼾声段进行特征提取；所述鼾声识别模块，用于使用基于EfficientNeT神经网络的模型对所有的鼾声段进行各类鼾声的自动识别与检测；所述统计判断模块，用于对各类鼾声情况的进行统计，并依据AHI指数完成对各类呼吸暂停综合征的分类检测。
一种各类呼吸暂停综合征分类检测系统

[发明专利]鼾声检测方法和装置、正压呼吸机-CN201710008075.8有效
发明人：马万宇;庄志 -专利权人：北京怡和嘉业医疗科技股份有限公司
申请日： 2017-01-05 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了鼾声检测方法、鼾声检测装置、以及正压呼吸机。所述鼾声检测方法包括以下步骤：获取当前一次呼吸过程的呼吸信号中与鼾声事件范围对应的高频信号；将所述高频信号转化为低频信号；判断在预设时间内，所述低频信号的值是否大于预设阈值；如果是，则确定当前一次呼吸过程发生鼾声事件本发明的鼾声检测方案，将高频信号转换成相对缓慢变化的低频信号，可以降低噪声对鼾声识别的影响，提高鼾声识别的准确率。
鼾声检测方法装置正压呼吸

[发明专利]一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法及系统-CN201810536311.8有效
发明人：彭健新;唐云飞 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法，该方法主要包括：通过传感器采集被测患者整晚的睡眠声信号，并对所述睡眠声信号中的有声段进行探测，获取睡眠声信号中的有声段图谱；使用深度学习对有声段图谱进行鼾声与非鼾声的分类，并保留纯鼾声的识别结果；再使用深度学习对纯鼾声的识别结果进行四类鼾声的分类，完成对呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者鼾声的自动识别与检测；根据对鼾声的识别与检测结果，统计被测患者整晚各类鼾声的数量本发明还公开了一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法的检测系统。本发明的方法及系统能够有效准确评价打鼾对象是否患病及患病程度，为OSAHS患者提供数据参考。
一种基于深度学习睡眠鼾声分类检测方法系统

[发明专利]一种基于时频相似性的鼾声检测方法及装置-CN201611220380.5有效
发明人：竹东翔 -专利权人：赛博龙科技（北京）有限公司
申请日： 2016-12-26 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频相似性的鼾声检测方法及装置，其中方法包括如下步骤：获取采集的鼾声音频信号，对鼾声音频信号进行噪声估计后利用端点检测技术进行有声片段提取；计算当前有声片段与上一个有声片段的时域能量或频域能量的欧式距离，将欧式距离与阈值进行比较，根据比较结果判断鼾声状态。本发明以有声片段的平均频谱能量和时域能量为特征，使用相邻两个有声片段的时频相似性进行鼾声的检测，降低了运算成本，满足了硬件实现和实时检测的需求；同时本发明忽略了鼾声的短时变化，从鼾声在长时间内的周期性出发去检测鼾声，不需要对鼾声数据的良好标注，且能够适应大多数的鼾声情形。
一种基于相似性鼾声检测方法装置

[发明专利]基于复数阶导数处理的鼾声特征提取、检测方法及其装置-CN202010663184.5有效
发明人：赵江波;王晓东;李杰;周勇;钟惠波 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复数阶导数处理的鼾声特征提取和检测方法，步骤A、获取待检测音频信号的复数阶导数；步骤B、利用鼾声信号的复数阶导数在时间轴与实轴所在平面或复平面的投影在幅值上与其它声音有显著区别的特点，从待检测音频信号的复数阶导数中提取鼾声鉴别特征值；步骤C、判断鼾声鉴别特征值是否在所设阈值范围内；如果是，则判定为鼾声，反之则不是鼾声。本发明还提供了一种基于复数阶导数处理的鼾声特征提取和检测装置，以及一种基于复数阶导数处理的鼾声特征提取方法。本发明提取的鼾声特征与其它声音特征有明显区别，提高了鼾声检测的准确度，降低了算法的复杂性。
基于复数导数处理鼾声特征提取检测方法及其装置

[发明专利]一种确定鼾声信号的方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211591076.7在审
发明人：张虎 -专利权人：深圳市倍轻松科技股份有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明提供一种确定鼾声信号的方法、装置、电子设备和存储介质，属于信号处理领域。方法包括：获取声音信号，并对所述声音信号进行人声段检测，并在目标人声段之前检测到至少两个人声段；若在所述声音信号中检测到目标人声段的起始帧，则在所述目标人声段中确定第一当前帧是否为鼾声段起始帧；如果确定出鼾声段起始帧，则从所述鼾声段起始帧的下一帧起确定鼾声段结束帧；将所述鼾声段起始帧和所述鼾声段结束帧之间的声音信号作为鼾声信号。采用本发明，可以在嵌入式系统上实现实时的鼾声信号检测。
一种确定鼾声信号方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种确定鼾声信号的方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211591068.2在审
发明人：张虎 -专利权人：深圳市倍轻松科技股份有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明提供一种确定鼾声信号的方法、装置、电子设备和存储介质，属于信号处理领域。方法包括：获取声音信号，并对所述声音信号进行人声段检测，并在目标人声段之前检测到至少两个人声段；若在所述声音信号中检测到目标人声段的起始帧，则在所述目标人声段中确定第一当前帧是否为鼾声段起始帧；如果确定出鼾声段起始帧，则从所述鼾声段起始帧的下一帧起确定鼾声段结束帧；将所述鼾声段起始帧和所述鼾声段结束帧之间的声音信号作为鼾声信号。采用本发明，可以在嵌入式系统上实现实时的鼾声信号检测。
一种确定鼾声信号方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种确定鼾声信号的方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211118325.0有效
发明人：张虎;陈刚 -专利权人：深圳市倍轻松科技股份有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明提供一种确定鼾声信号的方法、装置、电子设备和存储介质，属于信号处理领域。方法包括：获取声音信号，并对所述声音信号进行人声段检测，并在目标人声段之前检测到至少两个人声段；若在所述声音信号中检测到目标人声段的起始帧，则在所述目标人声段中确定第一当前帧是否为鼾声段起始帧；如果确定出鼾声段起始帧，则从所述鼾声段起始帧的下一帧起确定鼾声段结束帧；将所述鼾声段起始帧和所述鼾声段结束帧之间的声音信号作为鼾声信号。采用本发明，可以在嵌入式系统上实现实时的鼾声信号检测。
一种确定鼾声信号方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种气囊控制方法及装置-CN201780003796.8有效
发明人：周雄意 -专利权人：深圳和而泰智能控制股份有限公司
申请日： 2017-06-19 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： A61F5/56 文献下载
摘要：一种气囊控制方法，包括：检测鼾声(11)；根据检测到的所述鼾声确定鼾声状态(12)；根据鼾声状态对气囊进行与鼾声状态对应的操作(13)。该气囊控制方法，更准确更及时发现鼾声且排出其它干扰，将鼾声的判断后及时处理，做出更及时止鼾动作响应。结合鼾声将充气改为曲线充气，放气改为阶段性放气，使气囊的动作及时跟随鼾声的状态，做到及时启动止鼾和停止止鼾，减少止鼾动作对头部的干扰，保持更准确的不打鼾状态。
一种气囊控制方法装置

[发明专利]一种基于卷积神经网络的鲁棒性鼾声检测方法及系统-CN202310915532.7在审
发明人：刘鹏 -专利权人：成都启英泰伦科技有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：一种基于卷积神经网络的鲁棒性鼾声检测方法及系统，所述方法包括如下步骤：S1.构建包括远场环境的鼾声数据集；S2.提取鼾声数据集中的梅尔倒谱系数特征作为训练样本；S3.以梅尔倒谱系数特征作为输入，引用ECAPA‑TDNN残差卷积神经网络结构提取音频深层特征；S4.以步骤S3得到的音频深层特征输入二分类器进行判断是否为目标鼾声,进行迭代训练，得到鼾声检测模型；S5.使用训练完成的鼾声检测模型对环境音频进行实时检测。本发明公开的鼾声检测方法利用轻量级残差神经网络的特征提取，构建出一种具有鲁棒性的轻量化鼾声检测模型，有效提升当前检测方法的在中远距离下的检测率。
一种基于卷积神经网络鲁棒性鼾声检测方法系统

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