CN112435441A - 睡眠检测方法和可穿戴电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种睡眠检测方法和可穿戴电子设备，属于计算机智能技术领域。该睡眠检测方法应用于可穿戴电子设备，该方法包括：获取声音信号；根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息；在所述强度波动信息中强度值的波动幅度小于预设值的情况下，输出提示信息；在输出所述提示信息后的第二预设时长内未接收到针对所述提示信息的输入的情况下，确定用户处于睡眠状态。采用本申请提供的睡眠检测方法和可穿戴电子设备，至少可以解决现有可穿戴电子设备对用户睡眠状态的检测结果不准确，导致用户使用体验较低的问题。

Description

睡眠检测方法和可穿戴电子设备

技术领域

本申请属于计算机智能技术领域，具体涉及一种睡眠检测方法和可穿戴电子设备。

背景技术

随着智能技术的快速发展，智能可穿戴电子设备逐渐进入人们的生活，例如智能手表、智能手环等。现在，可穿戴电子设备所具有的功能也越来越多，比如检测用户的睡眠状态等功能，以便用户从中了解自身的身体情况。

现有技术中，利用可穿戴电子设备检测用户睡眠状态时，是通过检测用户的活动情况来判断用户是否处于睡眠状态。在实现本申请过程的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题，也即，当用户长时间处于静止状态时，例如长时间坐着看电视时，这时候用户的活动量很少，容易被误判为处于睡眠状态，从而导致可穿戴电子设备对用户睡眠状态的检测结果不准确，降低了用户的使用体验。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种睡眠检测方法和可穿戴电子设备，能够解决现有可穿戴电子设备对用户睡眠状态的检测结果不准确，导致用户使用体验较低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种睡眠检测方法，该方法包括：

获取声音信号；

根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息；

在所述强度波动信息中强度值的波动幅度小于预设值的情况下，输出提示信息；

在输出所述提示信息后的第二预设时长内未接收到针对所述提示信息的输入的情况下，确定用户处于睡眠状态。

第二方面，本申请实施例提供了一种睡眠检测装置，该装置包括：

声音获取模块，用于获取声音信号；

强度确定模块，用于根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息；

信息输出模块，用于在所述强度波动信息中强度值的波动幅度小于预设值的情况下，输出提示信息；

睡眠确定模块，用于在输出所述提示信息后的第二预设时长内未接收到针对所述提示信息的输入的情况下，确定用户处于睡眠状态。

第三方面，本申请实施例提供了一种可穿戴电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。

在本申请实施例中，通过在可穿戴电子设备接收到声音信号的情况下，首先根据该声音信号确定第一预设时长内该声音信号的强度波动信息，利用声音强度值的波动幅度较小时，易于睡眠的特性，在波动幅度较小时，认为该声音环境中声音比较平静，易于睡眠，用户具有处于睡眠状态的外界条件，再通过输出提示信息，来获取针对该输出提示信息的输入，进而在确定未接收到该输入时，确定用户处于睡眠状态。这样，通过声音和用户输入的双重检测，可以检测出一些特殊场景下用户长时间保持不动时的用户状态，提高了睡眠状态检测结果的准确性，提升了用户的使用体验。

附图说明

图1是根据一示例性实施例示出的一种睡眠检测方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种具体的睡眠检测方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的又一种具体的睡眠检测方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的再一种具体的睡眠检测方法的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种综合的睡眠检测方法的流程图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种睡眠检测装置的结构框图；

图7是根据一示例性实施例示出的可穿戴电子设备的结构框图；

图8为实现本申请实施例的一种可穿戴电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的睡眠检测方法和可穿戴电子设备进行详细地说明。

本申请实施例提供的睡眠检测方法，可应用于在用户活动量少的情况下，利用可穿戴电子设备进行睡眠状态检测的场景，例如，用户在看电视时检测用户是否处于睡眠状态，此时，可通过本申请实施例提供的睡眠检测方法进行睡眠状态检测。这里，本申请实施例所涉及的可穿戴电子设备，例如可以是智能手表、智能手环等可以穿戴在用户身上的电子设备。

现有的可穿戴电子设备在检测用户睡眠时，通常是根据用户的活动量来判断用户是否处于睡眠状态的，因此，当用户活动量少的情况下，很容易被误判为处于睡眠状态。

基于此，本申请实施例提供了一种睡眠检测方法，也即，通过声音检测和用户输入操作检测相结合，来判断用户在活动量少的情况下是否真的处于睡眠状态。具体的，可通过可穿戴电子设备上的麦克风，来采集声音信号，根据该声音信号获取第一预设时长内声音信号的强度波动信息，在该强度波动信息种强度值的波动幅度小于预设值的情况下，输出提示信息，以提示用户按照该提示信息，进行输入操作，如果可穿戴电子设备在输出该提示信息后的第二预设时长内，未接收到输入操作，则确定该用户处于睡眠状态。这样，通过声音和用户输入的双重检测，可以在一些特殊场景下用户长时间保持不动时，检测出用户的真实状态，从而提高睡眠状态检测结果的准确性，提升用户的使用体验。

另外，在进行声音检测时，除了对声音强度进行检测以外，还可以进行其他声音检测，例如声纹检测、声源位置检测、声音内容检测等，除了声音检测和输入检测之外，还可以通过其他检测来辅助判断用户是否处于睡眠状态，例如日程检测、用户位置检测等，以进一步提高睡眠状态检测结果的准确性。

根据上述应用场景，下面结合图1-图5对本申请实施例提供的睡眠检测方法进行详细说明。

图1是根据一示例性实施例示出的一种睡眠检测方法的流程图。

如图1所示，该睡眠检测方法具体可以包括如下步骤：

首先，步骤110，获取声音信号；

其次，步骤120，根据声音信号得到第一预设时长内声音信号的强度波动信息；

然后，步骤130，在强度波动信息中强度值的波动幅度小于预设值的情况下，输出提示信息；

最后，步骤140，在输出提示信息后的第二预设时长内未接收到针对提示信息的输入的情况下，确定用户处于睡眠状态。

由此，通过在可穿戴电子设备接收到声音信号的情况下，首先根据该声音信号确定第一预设时长内该声音信号的强度波动信息，利用声音强度值的波动幅度较小时，易于睡眠的特性，在波动幅度较小时，认为该声音环境中声音比较平静，易于睡眠，用户具有处于睡眠状态的外界条件，再通过输出提示信息，来获取针对该输出提示信息的输入，进而在确定未接收到该输入时，确定用户处于睡眠状态。这样，通过声音和用户输入的双重检测，可以检测出一些特殊场景下用户长时间保持不动时的用户状态，提高了睡眠状态检测结果的准确性，提升了用户的使用体验。

下面对上述步骤进行详细说明，具体如下所示：

首先，涉及步骤110，本申请实施例中可穿戴电子设备上可设置有声音采集装置，例如麦克风，用于采集环境中的声音信号。可在用户佩戴该可穿戴电子设备的情况下，实时接收并检测环境中的声音信号。具体的，可以在可穿戴电子设备检测到用户活动量较少的情况下，开启可穿戴电子设备上的麦克风，接收外部的声音信号。

在一种可选实施方式中，在步骤110之前，本申请实施例提供的睡眠检测方法还可以包括：

获取用户的心率信息和运动信息中的至少一项；

根据心率信息和运动信息中的至少一项，确定用户的估计用户状态；

在确定估计用户状态为睡眠状态的情况下，开启声音采集装置，以获取声音信号。

这里，可通过获取心率RRI值，来监测用户心率。另外，还可通过重力加速度传感器G-sensor，来监测用户的运动情况。如此，可通过监测用户心率以及运动情况中的至少一项，来监测用户是否有可能处在睡眠状态。例如，在用户心率较低或者处于用户在一段时间内均保持静止的情况下，可初步判定用户可能处于睡眠状态，也即确定用户的估计用户状态为睡眠状态，反之，则判定用户处于非睡眠状态。

如此，在初步判断用户处于睡眠状态的情况下，再开启声音采集装置接收声音信号，进而进行声音强度和用户输入操作的检测，可以使睡眠检测结果更加准确，从而进一步提升用户的使用体验。

其次，涉及步骤120，强度波动信息可以是能够表征声音强度的波动幅度的信息。具体的，在检测声音信号对应声音强度的波动幅度时，由于电子设备在设置好音量后，声音强度会控制在一个比较固定的区间内，一般不会有太大的波动，因此，可以通过检测声音强度的波动幅度，来判断该声音信号是否为其他电子设备发出的。在波动幅度较小的情况下，可确定该声音信号为其他电子设备发出，此时用户处于比较平静、易于入睡的声音环境下，用户有处于睡眠状态的可能性。反之，在波动幅度较大的情况下，说明当前用户正处于声音起伏比较大、不易于入睡的声音环境下，此时，用户处于睡眠状态的可能性较小。

这里，需要指明的是，在声音信号持续时间较长的情况下，第一预设时长可以是接收到该声音信号后的预设时长内，相应地，在该第一预设时长内进行声音强度的检测，以节约可穿戴电子设备的内存空间。而在声音信号持续时间较短的情况下，第一预设时长可以是声音信号本身的持续时间长度，也即直接对该声音信号进行声音强度的检测。

此外，为了进一步提高后续声音检测结果的可靠性，可在进行声音强度波动情况的检测之前，先进行声源位置检测。在一种可选实施方式中，上述步骤110具体可以包括：

检测声音信号对应的声源方向；

在声源方向固定不变的情况下，根据声音信号得到第一预设时长内声音信号的强度波动信息。

这里，由于在户外的环境下或多人交谈等情况下，用户往往不会处于睡眠状态，因此，可以通过对声源位置进行检测，进一步判断用户是否处于易于睡眠的环境，进而辅助判断用户是否处于睡眠状态。

示例性的，可穿戴电子设备中可设置多个麦克风组成的麦克风阵列，来检测声音信号的声源方向。具体的，可以在接收到声音信号的情况下，首先检测声音信号对应的声源方向，若声源方向不固定，也即接收到来自多个方向的声音信号，则说明此时发出声音信号的声源是不同的，用户极有可能处在户外的环境下或多人交谈等情况下，此时，可直接判定用户处于非睡眠状态。反之，若声源方向固定不变，则说明用户可能在室内环境中观看电视或听音乐等情况，此时，可通过继续检测声音信号对应声音强度的波动幅度，来进一步判断用户是否处于睡眠状态。

如此，通过在进行声音强度检测之前，进行声源位置检测，来排除一些用户不会处于睡眠状态的声音环境，从而进一步提升声音检测过程的可靠性，进而提高最终睡眠检测结果的准确性。

接着，涉及步骤130，在声音强度波动不大的情况下，也即强度波动信息中强度值的波动幅度小于预设值的情况下，用户有处于睡眠状态的环境条件，此时，可通过输出相应的提示信息，来提示用户进行相应的输入操作，以确认用户是否真的已处于睡眠状态。这里，输出的提示信息可以是声音提示信息，也可以是图文提示信息，在此不做限定。

举例说明，输出的提示信息可以是提示用户活动一下身体，以使用户根据该提示信息进行适当的活动，例如用户在佩戴智能手表的情况下，动一动胳膊。当然，提示信息还可以是无意义的声音提示，以使用户在听到该声音提示后手动触摸该可穿戴电子设备的相应按键。

在一种可选实施方式中，上述涉及的步骤120具体可以包括：

输出声音提示信息，其中，所述声音提示信息的声音强度不超过所述声音信号的强度值。

这样设置的好处在于，若用户真的处于睡眠状态，由于该声音提示信息的声音强度不超过环境声音信号的强度值，因此，该声音强度下的提示声音可以保证不吵醒用户。而若用户没有睡着，则这个声音提示信息可以提示用户进行相应的输入操作。如此，可以提升用户的使用体验。

最后，涉及步骤140，在输出提示信息后，可穿戴电子设备可以开始计时，并在第二预设时长内，检测是否能够接收到与该提示信息对应的用户输入。在接收到相应输入的情况下，确定用户处于非睡眠状态；在未接收到相应输入的情况下，确定用户处于睡眠状态。

举例说明，智能手表在发出声音提示“起来活动一下哦”以后的30秒之内，若接收到用户抬手的动作输入，则确定用户处于非睡眠状态，而若未接收到用户抬手的动作输入，则确定用户处于睡眠状态。

基于此，除了上述步骤110-140之外，在一种可能的实施例中，在步骤110之后，步骤120之前，本申请实施例提供的睡眠检测方法还可以包括：

获取声音信号对应的第一声纹特征；

确定第一声纹特征与目标声纹特征不匹配；其中，目标声纹特征为与用户对应的声纹特征。

这里，第一声纹特征可以是从声音信号中提取的特征信息，目标声纹特征可以是从预先录制的用户声音中提取的特征信息，也即与用户对应的声纹特征。通过将第一声纹特征与目标声纹特征进行匹配，在确定匹配的情况下，说明用户此时正在说话，也即确定用户处于非睡眠状态；在确定不匹配的情况下，则确定用户已处于睡眠状态，或者，继续进行至少包括声音强度检测和用户输入检测在内的其他检测，以进一步判断用户是否已处于睡眠状态。

如此，通过比对声纹特征，可以排除接收到的声音信号是用户发出的声音的情况，从而降低声音检测过程中可能出现的误差，进一步提高睡眠检测结果的准确性。

基于此，在上述实施例的基础上，在获取声音信号对应的第一声纹特征之后，步骤120之前，本申请实施例提供睡眠检测方法还可以包括：

在第一声纹特征与目标声纹特征相匹配的情况下，获取声音信号对应的文字信息；

确定文字信息为无逻辑的信息。

这里，若第一声纹特征与目标声纹特征相匹配，也即在确定接收到的声音信号为用户发出的声音时，有一种特殊情况是，可能是用户在睡眠状态下无意识发出的声音，例如用户睡觉打呼噜的情况下发出的声音。此时，可通过ASR(Automatic Speech Recognition，自动语音识别)技术，获取声音信号对应的文字信息，并判断该文字信息是否为逻辑信息，也即判断该文字信息是否符合逻辑，以确认用户是否是在非睡眠状态下发出的声音。

示例性的，如果识别到的文字信息为“今天天气真好”、“游戏又输了”等这类逻辑清晰的文字串，则认为用户是在非睡眠状态下发出的声音，也即确定该用户处于非睡眠状态，而若识别到的文字信息为“呼噜呼噜”、“沙沙沙沙”之类的毫无逻辑的信息，则认为用户有可能是在睡眠状态下发出的无意识的声音，此时，可确定用户已处于睡眠状态，或者，继续进行至少包括声音强度检测和用户输入检测在内的其他检测，以进一步判断用户是否已处于睡眠状态。

如此，通过在已判断出声音信号为用户发出的声音的情况下，对声音内容进行检测，来进一步判断用户是否是在非睡眠状态下发出的声音，以进一步提高声音检测的可靠性，进而提高最终睡眠检测结果的准确性。

基于此，在上述实施例的基础上，一种可选实施方式是，在步骤120之前，本申请实施例提供的睡眠检测方法还可以包括：

获取与用户对应的日程信息；

根据日程信息，确定当前系统时间对应的时间段内未安排目标日程；其中，目标日程中包含有目标地点。

这里，日程信息可以是通过解析日程表得到的信息，其中，该日程表可以是与可穿戴电子设备绑定的智能终端发送给该可穿戴电子设备的用户日程表，当然，也可以是用户直接在可穿戴电子设备上通过日程添加操作，得到的日程表。这里，目标日程例如可以是电影院看电影，剧院看演出，听音乐会等剧目类日程。相应的，目标地点可以是电影院、剧院等演出地点。

示例性的，用户在电影院看电影时的状态，也有可能会被误判为睡眠状态，为了避免这种类型的误判，可在声音强度检测之前，先解析用户的日程表，如果日程中当前系统时间对应的时间段内没有日程安排，则可继续进行至少包括声音强度检测和用户输入检测在内的其他检测，以进一步判断用户是否已处于睡眠状态。而如果日程中当前系统时间对应的时间段内有日程安排，则说明该用户很有可能并不处于睡眠状态。

通过检测日程安排，可以排除一些容易被误判为睡眠状态的情况，例如用户在电影院看电影时被误判为处在睡眠状态的情况，进而在当前时间段内未安排目标日程的情况下，才进行声音强度检测和用户输入检测，这样可以进一步提高后续步骤中声音检测的可靠性，最终提高睡眠检测结果的准确性。

基于此，在上述实施例的基础上，为了进一步提高检测结果的准确性，还有一种可选实施方式是，在获取与用户对应的日程信息之后，根据声音信号得到第一预设时长内声音信号的强度波动信息之前，本申请实施例提供的睡眠检测方法还可以包括：

在确定当前系统时间对应的时间段内安排有目标日程的情况下，获取用户所处的位置信息；

根据位置信息，确定用户不在目标地点对应的位置范围内。

这里，可通过可穿戴电子设备上设置的定位装置，来获取用户当前所处位置的位置信息，其中，定位装置例如可以是采用GPS(Global Positioning System，全球定位系统)进行定位的装置，也可以采用北斗系统进行定位的装置等，在此不作限定。另外，目标地点对应的位置范围，例如，当目标地点为电影院时，其对应的位置范围可以是电影院所在的地址范围内。

如此，通过确定当前时间段内安排有目标日程的情况下，进一步确认用户是否确实已按照日程安排出行，避免出现虽有日程安排，但用户实际未出行而导致误判的情况，从而进一步提高后续步骤中声音检测过程的可靠性，从而最终提高睡眠检测结果的准确性。

需要说明的是，针对以上各种检测方式，本申请实施例并不局限于上述的组合检测方式，还可以按照其他的组合检测方式进行睡眠检测。为了便于理解，下面举几个典型例子进行进一步说明，具体如下所示。

在一种可选的实施方式中，可以通过声纹检测和声音内容检测，来判断用户是否处于睡眠状态。如图2所示，在一个具体的例子中，本申请实施例提供的一种睡眠检测方法可以包括以下几个步骤：

步骤201，获取用户的心率信息和运动信息；

步骤202，根据心率信息和运动信息，判断用户的估计用户状态是否为睡眠状态，若是，则执行步骤203；若否，则返回执行步骤201；

步骤203，打开麦克风，接收声音信号；

步骤204，获取该声音信号对应的第一声纹特征；

步骤205，判断第一声纹特征与用户对应的目标声纹特征是否匹配，若是，则执行步骤206；若否，则执行步骤209；

步骤206，获取声音信号对应的文字信息；

步骤207，判断文字信息是否符合逻辑，若是，则执行步骤208；若否，则执行步骤209；

步骤208，确定用户处于非睡眠状态；

步骤209，确定用户处于睡眠状态。

本实施例提供的睡眠检测方法，通过在用户活动量少的情况下，利用声纹检测和声音内容检测来进一步判断用户是否处于睡眠状态，相较于现有的单纯通过监测用户的活动量来判断用户状态的方式，本实施例提供的睡眠检测方法可以使检测结果更加准确，从而提升用户的使用体验。

在另一种可选实施方式中，可以通过声音内容检测、声源位置检测、声音强度检测以及用户输入检测，来判断用户是否处于睡眠状态。如图3所示，在一个具体的例子中，本申请实施例提供的另一种睡眠检测方法可以包括以下几个步骤：

步骤301，获取用户的心率信息和运动信息；

步骤302，根据心率信息和运动信息，判断用户的估计用户状态是否为睡眠状态，若是，则执行步骤303；若否，则返回执行步骤301；

步骤303，打开麦克风，接收声音信号；

步骤304，获取该声音信号对应的文字信息；

步骤305，判断该文字信息是否符合逻辑，若是，则执行步骤306；若否，则执行步骤307；

步骤306，判断声音信号对应的声源方向是否固定不变，若是，则执行步骤307；若否，则执行步骤311；

步骤307，判断声音信号对应声音强度的波动幅度是否小于预设值，若是，则执行步骤308；若否，则执行步骤311；

步骤308，输出提示信息；

步骤309，判断是否接收到针对提示信息的输入，若是，则执行步骤310；若否，则执行步骤311；

步骤310，确定用户处于非睡眠状态；

步骤311，确定用户处于睡眠状态。

本实施例提供的睡眠检测方法，通过在用户活动量少的情况下，利用声音内容检测、声源位置检测、声音强度检测以及用户输入检测相结合的方式，进行综合判断，针对一些特殊场景下用户长期保持不动，容易被误判为睡眠状态的情况，本实施例提供的方法可以检测出用户是否真的处于睡眠状态，从而提高睡眠检测结果的准确性，提升用户的使用体验。

此外，在另一种可选实施方式中，还可以通过声音内容检测、日程检测以及用户位置检测等，来判断用户是否处于睡眠状态。如图4所示，在一个具体的例子中，本申请实施例提供的另一种睡眠检测方法可以包括以下几个步骤：

步骤401，获取用户的心率信息和运动信息；

步骤402，根据心率信息和运动信息，判断用户的估计用户状态是否为睡眠状态，若是，则执行步骤403；若否，则返回执行步骤401；

步骤403，打开麦克风，接收声音信号；

步骤404，获取该声音信号对应的文字信息；

步骤405，判断该文字信息是否符合逻辑，若是，则执行步骤406；若否，则执行步骤411；

步骤406，获取与用户对应的日程信息；

步骤407，根据日程信息，判断当前系统时间对应的时间段内是否安排有目标日程，若是，则执行步骤408；若否，则执行步骤411；

步骤408，获取用户所处的位置信息；

步骤409，根据位置信息，判断用户是否在目标地点对应的位置范围内，若是，则执行步骤410；若否，则执行步骤411；

步骤410，确定用户处于非睡眠状态；

步骤411，确定用户处于睡眠状态。

本实施例提供的睡眠检测方法，通过在用户活动量少的情况下，利用声音内容检测、日程检测以及用户位置检测相结合的方式，进行综合判断，针对用户例如在电影院看电影时容易被误判为睡眠状态的情况，本实施例提供的方法可以检测出用户是否真的处于睡眠状态，从而提高睡眠检测结果的准确性，提升用户的使用体验。

结合上述三种方式，下面提供一种综合的睡眠检测方法，以综合判断用户是否处于睡眠状态。如图5所示，在一个具体的例子中，本申请实施例提供的又一种睡眠检测方法可以包括以下几个步骤：

步骤501，获取用户的心率信息和运动信息；

步骤502，根据心率信息和运动信息，判断用户的估计用户状态是否为睡眠状态，若是，则执行步骤503；若否，则返回执行步骤501；

步骤503，打开麦克风，接收声音信号；

步骤504，获取该声音信号对应的第一声纹特征；

步骤505，判断第一声纹特征与用户对应的目标声纹特征是否匹配，若是，则执行步骤506；若否，则执行步骤508；

步骤506，获取声音信号对应的文字信息；

步骤507，判断文字信息是否符合逻辑，若是，则执行步骤516；若否，则执行步骤508；

步骤508，获取与用户对应的日程信息；

步骤509，根据日程信息，判断当前系统时间对应的时间段内是否安排有目标日程，若是，则执行步骤510；若否，则执行步骤512；

步骤510，获取用户所处的位置信息；

步骤511，根据位置信息，判断用户是否在目标地点对应的位置范围内，若是，则执行步骤516；若否，则执行步骤512；

步骤512，判断声音信号对应的声源方向是否固定不变，若是，则执行步骤513；若否，则执行步骤517；

步骤513，判断声音信号对应声音强度的波动幅度是否小于预设值，若是，则执行步骤514；若否，则执行步骤517；

步骤514，输出提示信息；

步骤515，判断是否接收到针对提示信息的输入，若是，则执行步骤516；若否，则执行步骤517；

步骤516，确定用户处于非睡眠状态；

步骤517，确定用户处于睡眠状态。

本实施例提供的睡眠检测方法，通过在用户活动量少的情况下，利用声音日程、位置、操作等综合检测方式，进行综合判断，针对用户在多种场景下活动量较少时容易被误判为睡眠状态的情况，本实施例提供的方法可以检测出用户是否真的处于睡眠状态，从而提高睡眠检测结果的准确性，提升用户的使用体验。

需要说明的是，本申请实施例提供的睡眠检测方法，执行主体可以为睡眠检测装置，或者该睡眠检测装置中的用于执行睡眠检测方法的控制模块。本申请实施例中以睡眠检测装置执行睡眠检测方法为例，说明本申请实施例提供的睡眠检测装置。

图6是根据一示例性实施例示出的一种睡眠检测装置的结构示意图。

如图6所示，睡眠检测装置600具体可以包括：

声音获取模块601，用于获取声音信号；

强度确定模块602，用于根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息；

信息输出模块603，用于在所述强度波动信息中强度值的波动幅度小于预设值的情况下，输出提示信息；

睡眠确定模块604，用于在输出所述提示信息后的第二预设时长内未接收到针对所述提示信息的输入的情况下，确定用户处于睡眠状态。

下面对上述视频录制装置600进行详细说明，具体如下所示：

在其中一个实施例中，信息输出模块603具体可以包括：声音提示子模块；其中，

声音提示子模块，用于输出声音提示信息，其中，所述声音提示信息的声音强度不超过所述声音信号的强度值。

在其中一个实施例中，强度确定模块602具体可以包括：

声源检测子模块，用于检测所述声音信号对应的声源方向；

波动检测子模块，用于在所述声源方向固定不变的情况下，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息。

基于此，在其中一个实施例中，上述涉及的视频录制装置600还可以包括：特征获取模块605和声纹匹配模块606，其中：

特征获取模块605，用于在根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，获取所述声音信号对应的第一声纹特征；

声纹匹配模块606，用于确定所述第一声纹特征与目标声纹特征不匹配；其中，所述目标声纹特征为与所述用户对应的声纹特征。

在其中一个实施例中，上述涉及的视频录制装置600还可以包括：文字获取模块607和逻辑确定模块608，其中：

文字获取模块607，用于在所述获取所述声音信号对应的第一声纹特征之后，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，在所述第一声纹特征与所述目标声纹特征相匹配的情况下，获取所述声音信号对应的文字信息；

逻辑确定模块608，用于确定所述文字信息为无逻辑的信息。

在其中一个实施例中，上述涉及的视频录制装置600还可以包括：日程获取模块609和日程确定模块610，其中：

日程获取模块609，用于在根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，获取与所述用户对应的日程信息；

日程确定模块610，用于根据所述日程信息，确定当前系统时间对应的时间段内未安排目标日程；其中，所述目标日程中包含有目标地点。

在其中一个实施例中，上述涉及的视频录制装置600还可以包括：位置获取模块611和位置确定模块612，其中：

位置获取模块611，用于在获取与所述用户对应的日程信息之后，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，在确定当前系统时间对应的时间段内安排有目标日程的情况下，获取所述用户所处的位置信息；

位置确定模块612，用于根据所述位置信息，确定所述用户不在所述目标地点对应的位置范围内。

在其中一个实施例中，上述涉及的视频录制装置600还可以包括：信息获取模块613、状态确定模块614和声音开启模块615，其中：

信息获取模块613，用于在获取声音信号之前，获取所述用户的心率信息和运动信息中的至少一项；

状态确定模块614，用于根据所述心率信息和运动信息中的至少一项，确定所述用户的估计用户状态；

声音开启模块615，用于在确定所述估计用户状态为睡眠状态的情况下，开启声音采集装置，以获取所述声音信号。

由此，通过在可穿戴电子设备接收到声音信号的情况下，首先根据该声音信号确定第一预设时长内该声音信号的强度波动信息，利用声音强度值的波动幅度较小时，易于睡眠的特性，在波动幅度较小时，认为该声音环境中声音比较平静，易于睡眠，用户具有处于睡眠状态的外界条件，再通过输出提示信息，来获取针对该输出提示信息的输入，进而在确定未接收到该输入时，确定用户处于睡眠状态。这样，通过声音和用户输入的双重检测，可以检测出一些特殊场景下用户长时间保持不动时的用户状态，提高了睡眠状态检测结果的准确性，提升了用户的使用体验。

本申请实施例中的睡眠检测装置可以是装置，也可以是可穿戴电子设备中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以为可随身携带的电子设备，例如可以为智能手表、智能手环等，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例中的睡眠检测装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(Android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例提供的睡眠检测装置能够实现图1至图5的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

可选的，如图7所示，本申请实施例还提供一种可穿戴电子设备700，包括处理器701，存储器702，存储在存储器702上并可在所述处理器701上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器701执行时实现上述睡眠检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例中的可穿戴电子设备包括上述所述的可随身携带的电子设备，例如智能手表、智能手环等。

图8为实现本申请实施例的一种可穿戴电子设备的硬件结构示意图。

该可穿戴电子设备800包括但不限于：输入单元801、输出单元802、用户输入单元803、存储器804、处理器805、接口单元806、定位单元807、以及传感器808等部件。

本领域技术人员可以理解，可穿戴电子设备800还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器808逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图8中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。

其中，输入单元801，用于获取声音信号；

处理器805，用于根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息；

输出单元802，用于在所述强度波动信息中强度值的波动幅度小于预设值的情况下，输出提示信息；

用户输入单元803，用于接收针对提示信息的输入；

处理器805，还用于在输出所述提示信息后的第二预设时长内未接收到针对所述提示信息的输入的情况下，确定用户处于睡眠状态。

由此，通过在可穿戴电子设备接收到声音信号的情况下，首先根据该声音信号确定第一预设时长内该声音信号的强度波动信息，利用声音强度值的波动幅度较小时，易于睡眠的特性，在波动幅度较小时，认为该声音环境中声音比较平静，易于睡眠，用户具有处于睡眠状态的外界条件，再通过输出提示信息，来获取针对该输出提示信息的输入，进而在确定未接收到该输入时，确定用户处于睡眠状态。这样，通过声音和用户输入的双重检测，可以检测出一些特殊场景下用户长时间保持不动时的用户状态，提高了睡眠状态检测结果的准确性，提升了用户的使用体验。

可选的，输出单元802，具体用于输出声音提示信息，其中，所述声音提示信息的声音强度不超过所述声音信号的强度值；

可选的，处理器805，还用于检测所述声音信号对应的声源方向；在所述声源方向固定不变的情况下，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息。

可选的，处理器805，还用于在根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，获取所述声音信号对应的第一声纹特征；确定所述第一声纹特征与目标声纹特征不匹配；其中，所述目标声纹特征为与所述用户对应的声纹特征。

可选的，处理器805，还用于在所述获取所述声音信号对应的第一声纹特征之后，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，在所述第一声纹特征与所述目标声纹特征相匹配的情况下，获取所述声音信号对应的文字信息；确定所述文字信息为无逻辑的信息。

可选的，接口单元806，用于在根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，获取与所述用户对应的日程信息；

处理器805，还用于根据所述日程信息，确定当前系统时间对应的时间段内未安排目标日程；其中，所述目标日程中包含有目标地点。

可选的，定位单元807，还用于在在获取与所述用户对应的日程信息之后，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，在确定当前系统时间对应的时间段内安排有目标日程的情况下，获取所述用户所处的位置信息；

处理器805，还用于根据所述位置信息，确定所述用户不在所述目标地点对应的位置范围内。

可选的，传感器808，用于在获取声音信号之前，获取所述用户的心率信息和运动信息中的至少一项；

处理器805，还用于根据所述心率信息和运动信息中的至少一项，确定所述用户的估计用户状态；在确定所述估计用户状态为睡眠状态的情况下，控制输入单元801开启，以获取所述声音信号。

由此，本实施例提供的睡眠检测方法，通过在用户活动量少的情况下，利用声音日程、位置、操作等综合检测方式，进行综合判断，针对用户在多种场景下活动量较少时容易被误判为睡眠状态的情况，本实施例提供的方法可以检测出用户是否真的处于睡眠状态，从而提高睡眠检测结果的准确性，提升用户的使用体验。

应理解的是，本申请实施例中，输入单元801可以包括麦克风8011。输出单元802可包括扬声器8021和显示面板8022，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板8022。用户输入单元803包括触控面板8031以及其他输入设备8032。触控面板8031，也称为触摸屏。触控面板8031可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备8032可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)，在此不再赘述。存储器804可用于存储软件程序以及各种数据，包括但不限于应用程序和操作系统。处理器805可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器805中。另外，接口单元806可以是连接相应移动终端的接口。传感器808具体可以包括心率传感器8081以及重力加速度传感器8082，其中，心率传感器8081具体可以用于测RRI值，以监测佩戴该可穿戴电子设备的用户的心率，重力加速度传感器8082，可以检测佩戴该可穿戴电子设备的用户的运动情况。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述睡眠检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。

本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述睡眠检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (12)

1.一种睡眠检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取声音信号；

根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息；

在所述强度波动信息中强度值的波动幅度小于预设值的情况下，输出提示信息；

在输出所述提示信息后的第二预设时长内未接收到针对所述提示信息的输入的情况下，确定用户处于睡眠状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出提示信息，包括：

输出声音提示信息，其中，所述声音提示信息的声音强度不超过所述声音信号的强度值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息，包括：

检测所述声音信号对应的声源方向；

在所述声源方向固定不变的情况下，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，所述方法还包括：

获取与所述用户对应的日程信息；

根据所述日程信息，确定当前系统时间对应的时间段内未安排目标日程；其中，所述目标日程中包含有目标地点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在获取与所述用户对应的日程信息之后，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，所述方法还包括：

在确定当前系统时间对应的时间段内安排有目标日程的情况下，获取所述用户所处的位置信息；

根据所述位置信息，确定所述用户不在所述目标地点对应的位置范围内。

6.一种睡眠检测装置，其特征在于，包括：

声音获取模块，用于获取声音信号；

强度确定模块，用于根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息；

信息输出模块，用于在所述强度波动信息中强度值的波动幅度小于预设值的情况下，输出提示信息；

睡眠确定模块，用于在输出所述提示信息后的第二预设时长内未接收到针对所述提示信息的输入的情况下，确定用户处于睡眠状态。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述信息输出模块，包括：

声音提示子模块，用于输出声音提示信息，其中，所述声音提示信息的声音强度不超过所述声音信号的强度值。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述强度确定模块，包括：

声源检测子模块，用于检测所述声音信号对应的声源方向；

波动检测子模块，用于在所述声源方向固定不变的情况下，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

日程获取模块，用于在根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，获取与所述用户对应的日程信息；

日程确定模块，用于根据所述日程信息，确定当前系统时间对应的时间段内未安排目标日程；其中，所述目标日程中包含有目标地点。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

位置获取模块，用于在获取与所述用户对应的日程信息之后，根据所述声音信号得到第一预设时长内所述声音信号的强度波动信息之前，在确定当前系统时间对应的时间段内安排有目标日程的情况下，获取所述用户所处的位置信息；

位置确定模块，用于根据所述位置信息，确定所述用户不在所述目标地点对应的位置范围内。

11.一种可穿戴电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的睡眠检测方法的步骤。

12.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的睡眠检测方法的步骤。

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