CN111904424B - 基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统，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；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。本发明的基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统，对人体完全无负荷，可做到无佩戴睡眠监测与调控，能真正实现零负荷、个性化睡眠监测与睡眠调控，克服现有产品存在的因需佩戴而造成不适的缺陷；本发明能提高睡眠监测判断精度；本发明通过基于监测结果能精准给予被监测对象个性化声学刺激，促进睡眠并提高睡眠质量。

Description

基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统

技术领域

本发明涉及睡眠监测调控技术领域，特别涉及一种基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统。

背景技术

据世界卫生组织的数据统计，全世界大约38％的人口受睡眠问题的困扰，睡眠质量直接决定着人们的身心健康、日间认知功能、工作效率等。长期的睡眠障碍不仅会诱发个体出现多种躯体精神疾病，也为社会带来沉重的经济负担。

当前对睡眠质量评估与睡眠障碍筛查多采用主观问卷与客观睡眠监测相结合的方法。其中多导睡眠监测设备(PSG)是现有诊断睡眠障碍、系统判断客观睡眠情况的唯一标准，含有压力气流(鼾声)与热敏气流，zRIP呼吸努力度(胸/腹)、体位、SpO₂(脉搏波与脉率)的测量，使用繁琐，存在束缚感，传感器易脱落，无法实现零负荷睡眠监测。由于PSG设备昂贵、需专业技术人员操作、人工判读报告极为耗时，监测需要在医院进行，导致无法反映患者真实的居家睡眠情况。

另外，现在的一些零负荷睡眠监测产品还存在诸多问题，例如仍然需要佩戴相关设备，无法实现真正的零负荷；监测准确率偏低。对于睡眠调控，现有的产品如头戴式睡眠监测设备、智能床垫和雷达球、智能呼吸机等，仍然存在佩戴不舒适、无法真正实现零负荷调控等缺陷。

所以，现在需要一种更可靠的方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统，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。

优选的是，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。

优选的是，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。

优选的是，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。

优选的是，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。

优选的是，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。

优选的是，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。

优选的是，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。

优选的是，所述个性化助眠调节与睡眠监测单元具有助眠调节功能和睡眠呼吸监测功能，其进行助眠调节的工作方法包括以下步骤：

3-1)所述助眠模块通过所述外放麦克风相阵向被监测对象播放助眠音频；

3-2)当所述呼吸监测模块判断被监测对象处于即将入睡状态时，所述助眠模块控制所述外放麦克风相阵降低音量，直至被监测对象进入入睡状态；

3-3)当所述呼吸监测模块判断被监测对象处于深度睡眠状态时，所述助眠模块通过所述外放麦克风相阵向被监测对象播放弱噪声音频，以提高睡眠效率。

优选的是，所述个性化助眠调节与睡眠监测单元进行睡眠呼吸监测的工作方法包括：

4-1)当所述呼吸监测模块判断被监测对象处于睡眠呼吸暂停或打呼噜状态时，所述报警模块通过所述外放麦克风相阵向被监测对象播放睡姿纠正声音信号，并逐步提高音量，以唤醒被监测对象，直至被监测对象完成睡姿纠正；

4-2)当所述呼吸监测模块判断被监测对象处于严重呼吸窘迫状态时，所述报警模块通过所述外放麦克风相阵向被监测对象播放报警声音信号，并逐步提高音量，直至被监测对象被唤醒。

本发明的有益效果是：本发明的基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统，对人体完全无负荷，可做到无佩戴睡眠监测与调控，能真正实现零负荷、个性化睡眠监测与睡眠调控，克服现有产品存在的因需佩戴而造成不适的缺陷；

本发明结合相阵麦克风，可对使用者进行定向睡眠监测与调控，通过具备机器学习功能的基于卷积网络的呼吸模式分类模型分析呼吸声学信号，对标口鼻气流测量金标准，对判断被监测对象的呼吸类型进行判断，能提高睡眠监测判断精度；

本发明通过基于监测结果能精准给予被监测对象个性化声学刺激，促进睡眠并提高睡眠质量；在呼噜或阻塞型睡眠呼吸暂停时，可对监测对象进行适度提醒，改善睡眠质量；在发生危及生命的呼吸窘迫时，能够第一时间发出报警，唤醒被监测对象，以避免出现严重后果；

本发明能适应用于医院、家庭等多种场合，具有很好的市场应用前景。

附图说明

图1为本发明的基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统的原理图；

图2为本发明的呼吸模式分类模型的结构图；

图3为本发明的助眠调节流程图；

图4为本发明的睡眠呼吸监测流程图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。

如图1所示，本实施例的一种基于相阵麦克风的睡眠监测及调控系统，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，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，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；呼吸监测模块根据智能分析单元判断的被监测对象的呼吸类型对助眠模块和报警模块进行控制，从而通过助眠模块控制外放麦克风相阵播放助眠音频以促进被监测对象的睡眠，或者通过报警模块控制外放麦克风相阵播放报警音频以唤醒被监测对象。

其中，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，依据相控阵原理确定声源的位置；以及对某一位置的声源进行定向拾取。另外，声学监测麦克风相阵还具备测量声源的幅值、显示声源在空间的分布等功能

其中，定向拾音单元的工作方法包括以下步骤：

1-1)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，由于一般存在共用床铺的情况，相阵麦克风必须结合预先定位和前期输入辨别出哪个声音才是需要测量的对象，本实施例中通过以下方案可以实现，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)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，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)信号分离与提取模块从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。

其中，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。

不同的睡眠状态，具有不同的呼吸模式，譬如气道阻塞一般存在哨音或呼吸努力声音，但声音急促并沉重；炎症引起的呼吸音一般较为浑浊；由于软组织下垂或扁桃体肿大造成的呼吸困难一般呈周期性；睡眠呼吸暂停会存在长时间的无呼吸片段，并接以深长的呼气；中枢性呼吸暂停在呼吸终止的情况下，也不存在胸腹努力，是非常危险的情况。所以预先采集不同睡眠状态下对应的呼吸声学特征(口鼻气流声学特征)后，以该呼吸声学特征可作为不同睡眠状态的判断依据。

本实施例中，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。

在一种优选的实施例中，预先采集了包括将入睡状态、入睡状态、深度睡眠状态、睡眠呼吸暂停或打呼噜状态、严重呼吸窘迫状态几种睡眠状态所对应的呼吸声学特征，从而根据被监测对象的睡眠呼吸声学信号可将其睡眠状态分类为以上类别之一。

在一种优选的实施例中，智能分析单元构建为具备机器学习功能的基于卷积网络的呼吸模式分类模型，以实现上述睡眠状态分类的功能。参照图2，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。输入的睡眠呼吸声学信号先经卷积神经网络CNN提取声谱特征(本实施例中的CNN包括2组卷积层、池化层单元，输入信号先经第一组中卷积层进行特征提取、通过池化层不断地减小数据的空间大小，控制参数的数量和计算量，在一定程度上也控制了过拟合，然后进入下一组的卷积层、池化层)，然后进入长短记忆网络LSTM对声谱进行定性分析，接着经过LSTM层、2个全连接层、sotfmax函数后输出分类结果。通过机器学习分辨细微呼吸模式改变，对标口鼻气流测量金标准，可提高睡眠监测精度。

呼吸监测模块接收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。

在优选的实施例中，助眠模块中存储有助眠音频和弱噪声音频，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；当然助眠音频还可进行添加或删减，以满足不同人群的喜好，实现个性化助眠。助眠模块可通过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；

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

在优选的实施例中，个性化助眠调节与睡眠监测单元具有助眠调节功能和睡眠呼吸监测功能，参照图3，其进行助眠调节的工作方法包括以下步骤：

3-1)助眠模块通过外放麦克风相阵向被监测对象播放助眠音频；

3-2)当呼吸监测模块判断被监测对象处于即将入睡状态时，助眠模块控制外放麦克风相阵降低音量，直至被监测对象进入入睡状态；

3-3)当呼吸监测模块判断被监测对象处于深度睡眠状态时，助眠模块通过外放麦克风相阵向被监测对象播放弱噪声音频，以提高睡眠效率。当被监测对象处于入睡状态，但未到达深度睡眠状态时，可进一步降低音量，或是停止播放助眠音频。

目前声学助眠多佩戴耳机，无法预估入睡时间，只能预先定时，往往设定比入睡时间长很多，长久使用会造成听力损伤，且耳机的佩戴影响睡眠。本实施例中，采用定向增强播放的方式，根据睡眠监测结果逐步减低音量，能保护听力，并能实现个性化调控睡眠。由于相阵麦克风可控制每一点的声波相位，可使得信号方向上的增益保持不变的情况下,在非信号方向上的波束输出的功率最小，从而实现定向播放功能。

在优选的实施例中，参照图4，个性化助眠调节与睡眠监测单元进行睡眠呼吸监测的工作方法包括：

4-1)当呼吸监测模块判断被监测对象处于睡眠呼吸暂停或打呼噜状态时，报警模块通过外放麦克风相阵向被监测对象播放睡姿纠正声音信号，并逐步提高音量，以唤醒被监测对象，直至被监测对象完成睡姿纠正；

4-2)当呼吸监测模块判断被监测对象处于严重呼吸窘迫状态时，报警模块通过外放麦克风相阵向被监测对象播放报警声音信号，并逐步提高音量，直至被监测对象被唤醒，以防止发生严重后果。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。

Claims (6)

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。

5.根据权利要求4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，所述个性化助眠调节与睡眠监测单元具有助眠调节功能和睡眠呼吸监测功能，其进行助眠调节的工作方法包括以下步骤：

3-1)所述助眠模块通过所述外放麦克风相阵向被监测对象播放助眠音频；

3-2)当所述呼吸监测模块判断被监测对象处于即将入睡状态时，所述助眠模块控制所述外放麦克风相阵降低音量，直至被监测对象进入入睡状态；

3-3)当所述呼吸监测模块判断被监测对象处于深度睡眠状态时，所述助眠模块通过所述外放麦克风相阵向被监测对象播放弱噪声音频，以提高睡眠效率。

6.根据权利要求5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，所述个性化助眠调节与睡眠监测单元进行睡眠呼吸监测的工作方法包括：

4-1)当所述呼吸监测模块判断被监测对象处于睡眠呼吸暂停或打呼噜状态时，所述报警模块通过所述外放麦克风相阵向被监测对象播放睡姿纠正声音信号，并逐步提高音量，以唤醒被监测对象，直至被监测对象完成睡姿纠正；

4-2)当所述呼吸监测模块判断被监测对象处于严重呼吸窘迫状态时，所述报警模块通过所述外放麦克风相阵向被监测对象播放报警声音信号，并逐步提高音量，直至被监测对象被唤醒。

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