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本解決方案涉及一種智能止鼾枕頭。智能止鼾枕由枕頭、控制盒、APP構(gòu)成一套睡眠止鼾系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
目前現(xiàn)有的改善睡眠呼吸質(zhì)量，緩解打鼾癥狀的產(chǎn)品有：
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2015年大樸智能止鼾枕的表面是全棉材質(zhì)，枕頭兩側(cè)是聲音傳感器，有多個(gè)氣囊在枕頭里，用戶在打呼嚕時(shí)發(fā)出的聲音，會(huì)被聲音傳感器捕捉到并傳給一個(gè)枕邊的外部控制設(shè)備，然后再由其發(fā)出指令給氣囊，通過(guò)增減氣囊中的空氣來(lái)調(diào)整用戶睡姿。一般的輕微鼾聲是不會(huì)對(duì)其激活的，只有達(dá)到噪音的級(jí)別它才會(huì)開(kāi)始工作。
2014年英國(guó)《每日電訊報(bào)》報(bào)道，一款神奇的“止鼾枕”橫空出世，它能夠識(shí)別鼾聲聲波，然后通過(guò)調(diào)整睡眠者的睡姿來(lái)止鼾。這種枕頭的內(nèi)部安裝有麥克風(fēng)和氣囊。一旦麥克風(fēng)識(shí)別了鼾聲聲波，氣囊就會(huì)膨脹，將枕頭的高度增加3英寸(約7.6厘米)，睡眠者的頭部或身體就會(huì)相應(yīng)地移動(dòng)，從而停止打鼾。這種聲控氣囊也可以通過(guò)手動(dòng)充氣膨脹到4英寸(約10厘米)至7英寸(約18厘米)。氣囊不論是在膨脹還是收縮時(shí)，都會(huì)確保睡眠者呼吸道的暢通。枕頭里還安裝了延遲裝置，以便氣囊在使用者入睡30分鐘之后再膨脹。使用者還可以通過(guò)枕頭上的按鈕來(lái)開(kāi)關(guān)或調(diào)節(jié)麥克風(fēng)。若睡眠者鼾聲較輕，可以提高麥克風(fēng)的敏感度，若鼾聲較重，則降低麥克風(fēng)敏感度。
2016年蘇寧眾籌上線了一款SINKY靜極智能止鼾枕，該產(chǎn)品可 隨時(shí)調(diào)節(jié)打鼾用戶的頭頸姿態(tài)，以達(dá)到止鼾及緩解頸椎疲勞的目的。通過(guò)改變打鼾者的頭頸姿態(tài)是較為養(yǎng)生的止鼾手段。SINKY靜極智能止鼾枕內(nèi)含自主研發(fā)的ASD芯片，搭載智能鼾聲鑒別系統(tǒng)，可有效識(shí)別鼾聲特征，從而調(diào)節(jié)枕頭高度，改變打鼾者頭頸姿態(tài)，進(jìn)而達(dá)到止鼾的效果。此外，該產(chǎn)品采用雙層曲線設(shè)計(jì)，能夠牽引頸椎恢復(fù)正常曲度，有效緩解頸椎的疲勞。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種結(jié)構(gòu)合理，工作效果好的智能止鼾枕。
本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：
一種智能止鼾枕，包括枕芯，其特征是：枕芯內(nèi)設(shè)置位于枕芯不同部位的多個(gè)氣囊，各氣囊與位置傳感器連接，各氣囊與充氣泵裝置連接，枕芯內(nèi)設(shè)置收集聲音的聲音傳感器，所述聲音傳感器、位置傳感器、充氣泵裝置與電路控制器連接，電路控制器與電源電路連接;電路控制器與鼾聲識(shí)別裝置通過(guò)雙向連接線連接;
鼾聲識(shí)別裝置計(jì)算步驟如下：
(1)對(duì)輸入的鼾聲信號(hào)進(jìn)行分幀、加窗，然后作離散傅立葉變換，獲得頻譜分布信息;幀長(zhǎng)取為256個(gè)采樣點(diǎn)，其中未重疊部分為100點(diǎn);窗函數(shù)的選擇采用Hamming窗;設(shè)語(yǔ)音信號(hào)的DFT為：
式中x(n)為輸入的語(yǔ)音信號(hào)，N表示傅立葉變換的點(diǎn)數(shù);
(2)端點(diǎn)檢測(cè)：對(duì)每一段鼾聲求頻譜幅度的平方，得到能量譜;
(3)將能量譜通過(guò)一組Mel尺度的三角形濾波器組;定義一個(gè)有M個(gè)濾波器的濾波器組，濾波器的個(gè)數(shù)和臨界帶的個(gè)數(shù)相近，采用的濾波器為三角濾波器，中心頻率為f(m)，m=1，2，3，···;調(diào)用voicebox中的melfb函數(shù)完成濾波操作;
(4)計(jì)算每個(gè)濾波器組輸出的對(duì)數(shù)能量：
其中Hm(k)為三角濾波器的頻率響應(yīng);
M為三角濾波器的個(gè)數(shù);
(5)經(jīng)過(guò)離散弦變換(DCT)得到MFCC系數(shù)：
MFCC系數(shù)的個(gè)數(shù)取12～16個(gè);
鼾聲識(shí)別采用以下兩種方法之一：
(1)非參數(shù)模型法：使用模板匹配方法;就是對(duì)待識(shí)鼾聲計(jì)算平均值，并與已經(jīng)儲(chǔ)存的每一鼾聲訓(xùn)練平均值進(jìn)行比較對(duì)文本無(wú)關(guān)的鼾聲辨認(rèn)，應(yīng)用數(shù)秒或數(shù)分鐘的鼾聲以保證鼾聲的模型由各種語(yǔ)音的平均特征而不是某一特殊音的平均特征產(chǎn)生;在模板匹配方法中使用歐式距離或馬氏距離;
(2)參數(shù)模型法：隱馬爾可夫模型和高斯混合模型，這二種方法都是為對(duì)應(yīng)語(yǔ)音內(nèi)容的鼾聲相關(guān)特性建模,識(shí)別時(shí)，將測(cè)試語(yǔ)句中的鼾聲聲學(xué)特性和特定鼾聲的包含相同鼾聲內(nèi)容的模型相比較，這種比較主要體現(xiàn)的是鼾聲差異。
所述鼾聲識(shí)別裝置是裝有鼾聲識(shí)別軟件的手機(jī)。
當(dāng)聲音傳感器接收睡眠者的鼾聲時(shí)，通過(guò)電路控制器、連接線將該鼾聲送至鼾聲識(shí)別裝置;
如果識(shí)別為鼾聲，則通過(guò)雙向連接線向電路控制器發(fā)出使能信號(hào)，電路控制器收到該使能信號(hào)后，根據(jù)睡眠者接觸的位置不同，啟動(dòng)充氣泵裝置工作，對(duì)相應(yīng)位置的氣囊充放氣，籍此改變枕具的外形，達(dá)到自動(dòng)調(diào)節(jié)睡眠者睡姿的目的。
本發(fā)明結(jié)構(gòu)合理，不對(duì)睡眠者施加電、機(jī)械刺激或附加器具的限制，保證了睡眠者的自然睡眠姿勢(shì)和深度，更有利于健康睡眠。
附圖說(shuō)明
下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。
圖1是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。
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具體實(shí)施方式
一種智能止鼾枕，包括枕芯1，枕芯內(nèi)設(shè)置位于枕芯不同部位的多個(gè)氣囊2，各氣囊與位置傳感器3連接，各氣囊與充氣泵裝置4連接，枕芯內(nèi)設(shè)置收集聲音的聲音傳感器5，所述聲音傳感器、位置傳感器、充氣泵裝置與電路控制器6連接，電路控制器與電源電路7連接;電路控制器與鼾聲識(shí)別裝置8通過(guò)雙向連接線連接。
在對(duì)采集到的鼾聲信號(hào)進(jìn)行識(shí)別的處理之前，為了使采集到語(yǔ)音信號(hào)在后續(xù)操作中處理起來(lái)更方便，必須要對(duì)其進(jìn)行相關(guān)的預(yù)處理操作。
(1)預(yù)加重：由于語(yǔ)音信號(hào)幅度在高于800HZ的時(shí)候會(huì)按照每倍頻6dB的速度下降，預(yù)加重為了使語(yǔ)音信號(hào)中損失的高頻部分得到補(bǔ)償，以真實(shí)地反映出語(yǔ)音信號(hào)實(shí)際的時(shí)域特征，防止其重要信息的丟失，同時(shí)也為了使整個(gè)語(yǔ)音信號(hào)的頻譜變得更加平坦，以方便后續(xù)的相關(guān)處理，使方便在其整個(gè)頻帶的范圍內(nèi)，能夠以相同的信噪比對(duì)進(jìn)行分析。
(2)分幀和加窗：鼾聲信號(hào)為一個(gè)典型的時(shí)變模擬信號(hào)，在任意時(shí)刻，其幅值各不相同。對(duì)時(shí)變的信號(hào)進(jìn)行處理通常用短時(shí)分析技術(shù)，將那些非常復(fù)雜的時(shí)變信號(hào)分成許多個(gè)小段，而將每一個(gè)小段看成是平穩(wěn)的信號(hào)。在鼾聲信號(hào)中，這些分成的小段被稱(chēng)為幀，語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)分析就是對(duì)鼾聲信號(hào)進(jìn)行分幀，在分幀時(shí)，為了使每一幀鼾聲信號(hào)之間連續(xù)且平滑過(guò)渡，不許使相鄰幀之間有一小部分重疊。一般通過(guò)加窗的方式來(lái)對(duì)鼾聲信號(hào)進(jìn)行分幀，常用的基本窗函數(shù)有矩形窗、漢明窗和漢寧窗等。
(3)端點(diǎn)檢測(cè)：通過(guò)使用數(shù)字處理技術(shù)以達(dá)到找出鼾聲信號(hào)中各段落起點(diǎn)及終點(diǎn)位置的目的。通常在鼾聲處理中引進(jìn)端點(diǎn)檢測(cè)，這樣可以降低系統(tǒng)的運(yùn)算量，提高系統(tǒng)性能。在鼾聲識(shí)別中，端點(diǎn)檢測(cè)的主要目的是找到鼾聲的端點(diǎn)。采用的參數(shù)有短時(shí)能量和過(guò)零率。
短時(shí)能量序列反映了語(yǔ)音振幅或能量隨著時(shí)間緩慢變化的規(guī)律。 從原始信號(hào)圖中可以看到信號(hào)幅度隨時(shí)間有相當(dāng)?shù)淖兓?，信?hào)的短時(shí)能量給出了反映這些幅度變化的一個(gè)合適的描述方法。
信號(hào)s(n)短時(shí)能量定義為:
在高信噪比的信號(hào)中，無(wú)信號(hào)的噪聲能量很小，而有信號(hào)時(shí)短時(shí)能量值顯著地增大到某一數(shù)值，由此可以區(qū)分信號(hào)的開(kāi)始點(diǎn)和終止點(diǎn)。
短時(shí)平均過(guò)零率，過(guò)零就是信號(hào)通過(guò)零值。對(duì)于離散時(shí)間信號(hào)，如果相鄰的取樣值改變符號(hào)則稱(chēng)為過(guò)零，過(guò)零數(shù)就是樣本改變符號(hào)的次數(shù)。單位時(shí)間內(nèi)的過(guò)零數(shù)稱(chēng)為平均過(guò)零數(shù)。對(duì)于窄帶信號(hào)，平均過(guò)零數(shù)作為信號(hào)頻率的一種簡(jiǎn)單度量是很精確的。鼾聲信號(hào)序列是寬帶信號(hào)，仍然可用短時(shí)平均過(guò)零數(shù)來(lái)得到頻譜的粗略估計(jì)。信號(hào)s(n)的短時(shí)平均過(guò)零率定義為：
鼾聲特征提取
鼾聲發(fā)聲器官的差異主要表現(xiàn)在鼾聲的頻率結(jié)構(gòu)上，鼾聲的短時(shí)譜中包含有激勵(lì)源和聲道的特性，可以反映人的生理差別。能夠表征鼾聲性特征的參數(shù)目前主要有2種主要的特征參數(shù)用在鼾聲識(shí)別領(lǐng)域：線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(Liner Prediction Cepstrum Coefficients，LPCC)，梅爾倒譜系數(shù)(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients，MFCC)。
Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)是信號(hào)的FFT譜取對(duì)數(shù)后的逆FFT 變換，它可將信息量較小的峰值信息和更重要的聲道形狀信息相分離。是目前普遍采用的特征參數(shù)。MFCC參數(shù)能仿真基于不同頻率帶寬上的不同精準(zhǔn)水平人耳捕獲和處理聲音的過(guò)程，而且沒(méi)有任何前提假設(shè)，具有良好的識(shí)別性能和抗噪能力。
在鼾聲識(shí)別處理信號(hào)過(guò)程中，MFCC參數(shù)是按照幀計(jì)算的。
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其計(jì)算步驟如下：
(1)對(duì)輸入的鼾聲信號(hào)進(jìn)行分幀、加窗，然后作離散傅立葉變換，獲得頻譜分布信息。幀長(zhǎng)取為256個(gè)采樣點(diǎn)，其中未重疊部分為100點(diǎn)。窗函數(shù)的選擇很重要，雖說(shuō)矩形窗平滑比較好，但是容易丟失波形細(xì)節(jié)，并有可能造成泄漏現(xiàn)象，而Hamming窗可以有效的克服泄漏現(xiàn)象，所以本次課題采用Hamming窗。設(shè)語(yǔ)音信號(hào)的DFT為：
式中x(n)為輸入的語(yǔ)音信號(hào)，N表示傅立葉變換的點(diǎn)數(shù)。
(2)端點(diǎn)檢測(cè)。對(duì)每一段鼾聲求頻譜幅度的平方，得到能量譜。
(3)將能量譜通過(guò)一組Mel尺度的三角形濾波器組。定義一個(gè)有M個(gè)濾波器的濾波器組(濾波器的個(gè)數(shù)和臨界帶的個(gè)數(shù)相近)，本文采用的濾波器為三角濾波器，中心頻率為f(m)，m=1，2，3，···。調(diào)用voicebox中的melfb函數(shù)完成濾波操作。
(4)計(jì)算每個(gè)濾波器組輸出的對(duì)數(shù)能量：
其中Hm(k)為三角濾波器的頻率響應(yīng)。
(5)經(jīng)過(guò)離散弦變換(DCT)得到MFCC系數(shù)：
MFCC系數(shù)的個(gè)數(shù)一般取12～16個(gè)左右，本次課題取為15個(gè)。
3.3鼾聲識(shí)別
鼾聲識(shí)別主要有以下兩種方法：
(1)非參數(shù)模型法：模板匹配方法用語(yǔ)音信號(hào)某些特征的長(zhǎng)時(shí)間的均值來(lái)辨認(rèn)鼾聲，這一均值我們也稱(chēng)為統(tǒng)計(jì)平均。使用模板匹配方法，就是對(duì)待識(shí)鼾聲計(jì)算平均值，并與已經(jīng)儲(chǔ)存的每一鼾聲訓(xùn)練平均值進(jìn)行比較對(duì)文本無(wú)關(guān)的鼾聲辨認(rèn)，理想的情況是應(yīng)用數(shù)秒或數(shù)分鐘的鼾聲以保證鼾聲的模型由各種語(yǔ)音的平均特征而不是某一特殊音的平均特征產(chǎn)生。在模板匹配方法中可使用多種距離尺度，歐式距離、馬氏距離是經(jīng)常使用的兩種。歐氏距離(Euclidean distance)是一個(gè)通常采用的距離定義，可以看作信號(hào)的相似程度。
兩個(gè)n維向量a(x11,x12,…,x1n)與b(x21,x22,…,x2n)間的歐氏距離：
向量Xi與Xj之間的馬氏距離定義為：
(2)參數(shù)模型法：典型使用的參數(shù)模型為隱馬爾可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)。HMM方法和GMM方法都是為對(duì)應(yīng)語(yǔ)音內(nèi)容的鼾聲相關(guān)特性建模,識(shí)別時(shí)，將測(cè)試語(yǔ)句中的鼾聲聲學(xué)特性和特定鼾聲的包含相同鼾聲內(nèi)容的模型相比較，這種比較主要體現(xiàn)的是鼾聲差異。
所述鼾聲識(shí)別裝置是裝有鼾聲識(shí)別軟件的手機(jī)。
當(dāng)聲音傳感器接收睡眠者的鼾聲時(shí)，通過(guò)電路控制器、連接線將該鼾聲送至鼾聲識(shí)別裝置;
如果識(shí)別為鼾聲，則通過(guò)雙向連接線向電路控制器發(fā)出使能信號(hào)，電路控制器收到該使能信號(hào)后，根據(jù)睡眠者接觸的位置不同，啟動(dòng)充氣泵裝置工作，對(duì)相應(yīng)位置的氣囊充放氣，籍此改變枕具的外形，達(dá)到自動(dòng)調(diào)節(jié)睡眠者睡姿的目的。如果未能識(shí)別為鼾聲，則不發(fā)送使能信號(hào)。
雙向連接線和手機(jī)的音頻接口相連接，聲音傳感器的信號(hào)由手機(jī)音頻接口中的MIC接入手機(jī)的，使能信號(hào)利用手機(jī)音頻接口中的左右聲道傳輸。
