CN112999037A - 一种语音识别控制按摩床 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种语音识别控制按摩床，包括按摩床本体，其特征在于，还包括设于按摩床本体上的语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块；语音采集模块，用于采集用户的控制指令语音，并将该指令语音信息转换成音频信号发送给所述语音识别模块；语音识别模块，用于对音频信号进行识别，并且识别该音频信号中的指令关键词；若识别出指令关键词，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块；智能化执行模块，用于接收所述语音识别信号，并按照所述语音识别信号产生对应的动作指令信息，根据所述动作指令信息控制所述按摩床本体工作，从而实现了语音智能化操作，操作简单，方便了用户的使用。

Description

一种语音识别控制按摩床

技术领域

本发明涉及按摩床技术领域，特别涉及到一种语音识别控制按摩床及系统。

背景技术

随着社会的发展，人们工作越加劳累，身体肌肉常常感到紧张疲劳，因此越来越多的人选择进行按摩。按摩床是按摩院、美容院、美体按摩会所、养生保健会所、SPA等场所常见家具之一，其独特的结构设计有助于按摩过程中身体的各种角度、方位的要求，便于技师进行相应的操作。

现在普遍是技师来进行按摩，技师们反应会感到十分疲劳，少部分是通过机械按摩手使用固定力度进行按摩，并且没有一种标准的按摩流程，这样会让用户感到不适，不能很好的放松肌肉，消除疲劳。

发明内容

为了解决此类问题，本发明提供了一种语音识别控制按摩床，包括按摩床本体，其特征在于，还包括设于按摩床本体上的语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块；

所述按摩床本体，用于装载所述语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块，并受所述智能化执行模块的控制进行工作；

所述语音采集模块，用于采集用户的控制指令语音，并将该指令语音信息转换成音频信号发送给所述语音识别模块；

所述语音识别模块，用于对音频信号进行识别，并且识别该音频信号中的指令关键词；若识别出指令关键词，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块；

所述智能化执行模块，用于接收所述语音识别信号，并按照所述语音识别信号产生对应的动作指令信息，根据所述动作指令信息控制所述按摩床本体工作。

进一步地，所述还包括：无线通信模块，用于通过wifi连接智能设备，通过智能设备对所述按摩床本体进行控制操作。

进一步地，所述语音识别模块包括：信号处理单元、语音识别单元和信号传输单元；

所述信号处理单元，用于对接受到的音频信号进行预处理，获取有效的音频信号片段；

所述语音识别单元，用于从所述的有效的音频信号片段中提取特征参数向量，并与预存储的标准指令关键词的语音特征向量进行匹配，若匹配度大于设定的阈值，则识别出指令关键词，并根据指令关键词产生相应的语音识别信号；

所述信号传输单元，用于将所述产生的语音识别信号发送至所述智能化执行模块。

进一步地，所述信号处理单元包括：信号去噪子单元和信号端点检测子单元；

所述信号去噪子单元，用于对接收到的音频信号进行去噪处理；

所述语音端点检测子单元，用于对去噪后的音频信号进行端点检测，获取有效音频信号片段。

进一步地，所述对接收到的音频信号进行去噪处理，具体为：

首先，对接收到的音频信号进行N层小波分解，得到各个分解层的小波系数w_ij,w_ij代表第i层第j个小波系数；

然后，根据以下公式对得到的小波系数进行阈值处理，得到小波系数的估计值：

其中，λ_i代表第i层小波系数的阈值，Q_ij代表第i层第j个小波系数的估计值,sgn()代表符号函数，其中，阈值λ_i根据以下公式进行获取：

其中，σ代表噪声的标准方差，

代表第i层小波系数的方法，α代表预设的参数值，取值为α>1,m_i代表第i层小波系数的数量，ln代表对数函数；

最后，对得到的小波系数估计值进行小波重构，得到阈值处理后的音频信号，即为去噪后的音频信号。

进一步地，所述语音识别模块还包括：声音检测单元，所述声音检测单元用于对音频信号进行检测，判断是否有打鼾的声音，当存在打鼾的声音，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块。

进一步地，所述声音检测单元对音频信号进行检测，判断是否有打鼾的声音，具体为：

步骤A1，获取以往m个已经确定是否打鼾的历史音频信号，所述将m个确定是否打鼾的历史音频信号转换形成一个历史信号数据矩阵X，所述历史信号数据矩阵X为m行n列，n代表历史音频信号数据的数据纬度，m个历史音频信号则含有m个判断结果，将m个判断结果形成一个历史结果矩阵Y，所述历史结果矩阵Y为m行1列，当所述音频信号检测出有打鼾声音，则对应的历史结果大于0，当所述音频信号检测出没有打鼾声音，则对应的历史结果小于0；

步骤A2，根据历史信号数据矩阵X和历史结果矩阵Y构建一个损失学习函数：

其中，J(X)代表构建的损失学习函数，Y_i,1代表历史结果矩阵Y第i行第1列的值，x_i代表历史信号数据矩阵X按行切分的矩阵中第i个矩阵，x_i为1行n列,θ₁代表预设的权重参数矩阵，θ₁为n行1列的零矩阵，θ₀代表预设的偏置值，初始值为0，tanh代表双曲正切函数，i＝1,2,3…m；

步骤A3，根据以下公式确定更新后的权重参数矩阵和偏置值：

其中，θ₁′代表更新后的权重参数矩阵，θ₀′代表更新后的偏置值，α代表学习率，初始值为0.001，

代表损失学习函数J(X)对预设的权重参数矩阵θ₁做偏导，

代表损失学习函数J(X)对预设的偏置值θ₀做偏导；

步骤A4，将获取的待检测的音频信号，并将其转化形成一个信号数据矩阵Z，Z为1行n列，根据以下公式进行判断待检测的音频信号是否有打鼾声音：

其中，

代表判断结果值，且当

时，则代表当前待检测的音频信号有打鼾声音，且当

时，则代表当前待检测的音频信号没有打鼾声音。

进一步地，所述还包括：助眠模块，用于通过控制灯光亮度的调节以及控制音乐声音的调节从而起到助眠的功能，帮助用户休息。

进一步地，所述助眠模块包括：

判断单元，用于判断按摩床灯光是否处于黄光状态，所述灯光包括黄光、白光和自然光三种状态；

亮度调节单元，用于当按摩床灯光为黄光时，自动控制灯光亮度逐渐变暗直至关灯；

声音调节单元，用于当按摩床灯光为黄光时，并随着灯光亮度的逐渐变暗至关灯自动控制音乐声音逐渐变小直至自动静音。

进一步地，所述亮度调节单元是一个渐变的过程，防止灯光突然熄灭，光环境变化太突然，反而惊醒浅睡的用户；在变化的同时，声音也逐渐变小，最后完全关机，防止声音环境的突变反差太大，反而惊醒浅睡的用户。

与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明提供了一种语音识别控制按摩床，包括按摩床本体，其特征在于，还包括设于按摩床本体上的语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块；所述按摩床本体，用于装载所述语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块，并受所述智能化执行模块的控制进行工作；所述语音采集模块，用于采集用户的控制指令语音，并将该指令语音信息转换成音频信号发送给所述语音识别模块；所述语音识别模块，用于对音频信号进行识别，并且识别该音频信号中的指令关键词；若识别出指令关键词，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块；所述智能化执行模块，用于接收所述语音识别信号，并按照所述语音识别信号产生对应的动作指令信息，根据所述动作指令信息控制所述按摩床本体工作，从而实现了语音智能化操作，操作简单，方便了用户的使用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下文中将对本发明实施例的附图进行简单介绍。其中，附图仅仅用于展示本发明的一些实施例，而非将本发明的全部实施例限制于此。

图1为本发明的框架结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明解决的技术问题是，提供一种语音识别控制按摩床，包括按摩床本体，其特征在于，还包括设于按摩床本体上的语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块；

所述按摩床本体，用于装载所述语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块，并受所述智能化执行模块的控制进行工作；

所述语音采集模块，用于采集用户的控制指令语音，并将该指令语音信息转换成音频信号发送给所述语音识别模块；

所述语音识别模块，用于对音频信号进行识别，并且识别该音频信号中的指令关键词；若识别出指令关键词，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块；

所述智能化执行模块，用于接收所述语音识别信号，并按照所述语音识别信号产生对应的动作指令信息，根据所述动作指令信息控制所述按摩床本体工作。

上述技术方案所述语音识别控制按摩床，还包括设于按摩床本体上的语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块，首先，语音采集模块采集用户的控制指令语音，并将该指令语音信息转换成音频信号发送给所述语音识别模块；其次，语音识别模块对音频信号进行识别，并且识别该音频信号中的指令关键词；若识别出指令关键词，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块；最后，智能化执行模块接收所述语音识别信号，并按照所述语音识别信号产生对应的动作指令信息，根据所述动作指令信息控制所述按摩床本体工作，从而实现了按摩床的语音智能化操作，从而今天不提高了按摩床的使用效果，不仅可以语音控制播放并调节音乐，而且还可以语音控制调节灯光，提高了按摩床的多用性，其中，按摩床还可以改变用户的睡姿，从而帮助其停止打鼾，从而体现了按摩床的智能化。

所述语音识别按摩床可以设定很多用户最容易记住的按摩需求菜单，譬如，客户说一句“今天有点头疼”、“按摩头部”，就可以直接调出头部按摩菜单，按照中国最有名的经络按摩中医师研究出来的一套最有效的方案，严格遵照该方案的程序，从放松肩膀开始，用合适的力度将各个重点穴位按摩疏通，逐渐到颈部、头部，这样就能快速地缓解用户的头疼症状，达到有效的保健目的；同样的，用户说一句“重点按摩腰部”或“重点按摩背部”之类的指令，也可快速有效地实现目的。

本发明提供的一个实施例中，所述还包括：无线通信模块，用于通过wifi连接智能设备，通过智能设备对所述按摩床本体进行控制操作。

以上技术方案中通过wi fi链接，用智能设备来控制，需要下载APP，通过智能设备的APP界面进行各种操作，从而解决了现有按摩床的控制主要通过带线的控制器，或者带有高频信号连接的无线遥控器，更先进的，也即所谓更智能。

本发明提供的一个实施例中，所述语音识别模块包括：信号处理单元、语音识别单元和信号传输单元；

所述信号处理单元，用于对接受到的音频信号进行预处理，获取有效的音频信号片段；

所述语音识别单元，用于从所述的有效的音频信号片段中提取特征参数向量，并与预存储的标准指令关键词的语音特征向量进行匹配，若匹配度大于设定的阈值，则识别出指令关键词，并根据指令关键词产生相应的语音识别信号；

所述信号传输单元，用于将所述产生的语音识别信号发送至所述智能化执行模块。

以上技术方案中首先，信号处理单元对接受到的音频信号进行预处理，获取有效的音频信号片段；其中信号处理单元包括：信号去噪子单元和信号端点检测子单元；所述信号去噪子单元，用于对接收到的音频信号进行去噪处理；所述语音端点检测子单元，用于对去噪后的音频信号进行端点检测，获取有效音频信号片段；其次，语音识别单元从所述的有效的音频信号片段中提取特征参数向量，并与预存储的标准指令关键词的语音特征向量进行匹配，若匹配度大于设定的阈值，则识别出指令关键词，并根据指令关键词产生相应的语音识别信号；最后，信号传输单元将所述产生的语音识别信号发送至所述智能化执行模块，实现对用户语音指令的识别，从而能够智能用户语音指令对应的按摩床的操作，使得操作更为简单，便捷，其中还在关键节点设置一些人机对话的环节，按摩床能主动询问用户“现在的力度合适不合适？会不会太轻或太重？”用户在人机对话的过程中可以对按摩力度、部位、频率、方向等进行最简单、最便捷的调整，用户使用过程中，可以用语音进行按摩时间的设定，中控系统会通过计算，自行确定每个环节的时间分配，保证用户在不同的时间段内都能享受到完整的按摩程序，用户使用过程中，还能用语音对按摩椅的局部温度进行调整，譬如“腰部加热”，用户使用过程中，还能用语音对音频进行选择，对音量大小、上一曲、下一曲、暂停播放、继续播放、语音点播等，全都可以用语音识别功能进行操作控制，达到智能操作。

本发明提供的一个实施例中，所述对接收到的音频信号进行去噪处理，具体为：

首先，对接收到的音频信号进行N层小波分解，得到各个分解层的小波系数w_ij,w_ij代表第i层第j个小波系数；

然后，根据以下公式对得到的小波系数进行阈值处理，得到小波系数的估计值：

其中，λ_i代表第i层小波系数的阈值，Q_ij代表第i层第j个小波系数的估计值,sgn()代表符号函数，其中，阈值λ_i根据以下公式进行获取：

其中，σ代表噪声的标准方差，

代表第i层小波系数的方法，α代表预设的参数值，取值为α>1,m_i代表第i层小波系数的数量，ln代表对数函数；

最后，对得到的小波系数估计值进行小波重构，得到阈值处理后的音频信号，即为去噪后的音频信号。

以上技术方案中首先，对接收到的音频信号进行N层小波分解，得到各个分解层的小波系数w_ij,w_ij代表第i层第j个小波系数；其次，计算得到小波系数；然后对得到的小波系数进行阈值处理，得到小波系数的估计值，最后，对得到的小波系数估计值进行小波重构，得到阈值处理后的音频信号，即为去噪后的音频信号，采用小波去噪可以使分布的音频信号熵降低，可以很好的刻画信号的非平稳性，同时也可以达到对音频信号去除相关性，且噪声在变换后有白化趋势，更有利于去噪，从而能够得到去噪后的音频信号，进而使的后期的语音识别更为精准。

本发明提供的一个实施例中，声音检测单元，所述声音检测单元用于对音频信号进行检测，判断是否有打鼾的声音，当存在打鼾的声音，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块。

以上技术方案中声音检测单元对音频信号进行检测，判断是否有打鼾的声音，当存在打鼾的声音，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块，所述声音检测单元对音频信号进行检测，判断是否有打鼾的声音，具体为：

步骤A1，获取以往m个已经确定是否打鼾的历史音频信号，所述将m个确定是否打鼾的历史音频信号转换形成一个历史信号数据矩阵X，所述历史信号数据矩阵X为m行n列，n代表历史音频信号数据的数据纬度，m个历史音频信号则含有m个判断结果，将m个判断结果形成一个历史结果矩阵Y，所述历史结果矩阵Y为m行1列，当所述音频信号检测出有打鼾声音，则对应的历史结果大于0，当所述音频信号检测出没有打鼾声音，则对应的历史结果小于0；

步骤A2，根据历史信号数据矩阵X和历史结果矩阵Y构建一个损失学习函数：

其中，J(X)代表构建的损失学习函数，Y_i,1代表历史结果矩阵Y第i行第1列的值，x_i代表历史信号数据矩阵X按行切分的矩阵中第i个矩阵，x_i为1行n列,θ₁代表预设的权重参数矩阵，θ₁为n行1列的零矩阵，θ₀代表预设的偏置值，初始值为0，tanh代表双曲正切函数，i＝1,2,3…m；

步骤A3，根据以下公式确定更新后的权重参数矩阵和偏置值：

其中，θ₁′代表更新后的权重参数矩阵，θ₀′代表更新后的偏置值，α代表学习率，初始值为0.001，

代表损失学习函数J(X)对预设的权重参数矩阵θ₁做偏导，

代表损失学习函数J(X)对预设的偏置值θ₀做偏导；

步骤A4，将获取的待检测的音频信号，并将其转化形成一个信号数据矩阵Z，Z为1行n列，根据以下公式进行判断待检测的音频信号是否有打鼾声音：

其中，

代表判断结果值，且当

时，则代表当前待检测的音频信号有打鼾声音，且当

时，则代表当前待检测的音频信号没有打鼾声音，从而达到了对用户是否打鼾进行了判断，并且根据判断结果，当存在打鼾时，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块，智能化执行模块进行产生对应的动作指令信息，从而自动调整按摩床的方式，改变用户的睡姿，从而帮助其停止打鼾，有助于用户的身心健康，以上算法采用机器学习算法，通过损失学习函数以往的音频信号和判断结果经验，从而对新的音频信号预测，通过根据损失学习函数中的权重矩阵和偏置值来衡量学习结果，通过迭代求解损失学习函数中的权重矩阵和偏置值，进而获得检测模型，利用检测模型进行智能化检测音频信号，从而判断是否有打鼾的声音，节省了人力物力，保证了检测速率和精确度，以上检测全部为计算机自动检测和计算，不需要额外的增加人工维护，从而大幅度的体现了智能化水平，此外以上算法通过学习历史判断结果和历史数据的特征，从而对打鼾声音更为敏感，进而大幅度的提升了检测的准确率。

本发明提供的一个实施例中，所述还包括：助眠模块，用于通过控制灯光色温的调节以及控制音乐声音的调节从而起到助眠的功能，帮助用户休息。

以上技术方案中助眠模块，通过控制灯光亮度的调节以及控制音乐声音的调节从而起到助眠的功能，帮助用户休息，其中，所述助眠模块包括：判断单元，用于判断按摩床灯光是否处于黄光状态，所述灯光包括黄光、白光和自然光三种状态；3000K的色温灯光处于黄光状态，6000k的色温灯光处于白光状态，7500k的色温灯光处于为自然光状态，亮度调节单元，用于当按摩床灯光为黄光时，自动控制灯光亮度逐渐变暗直至关灯；声音调节单元，用于当按摩床灯光为黄光时，并随着灯光亮度的逐渐变暗至关灯自动控制音乐声音逐渐变小直至自动静音；其中用户通过语音指令将按摩床灯光调节为黄光状态，进行助眠模式，色温变化随着灯光状态的变化而变化，其中，亮度调节是一个渐变的过程，防止灯光突然熄灭，光环境变化太突然，反而惊醒浅睡的用户；在变化的同时，声音也逐渐变小，最后完全关机，防止声音环境的突变反差太大，反而惊醒浅睡的用户。

本发明提供的一个实施例中，所述色温变化随着灯光状态而变化，不会因为亮度的改变而改变，将色温300K的灯(黄光)命名为A，将色温6000K的LED(白光)命名为B，A和B的色温是固定的，不会因为亮度的高低而变化，A和B在灯板上按照如下方式排列：

当用户需要黄光时，A点亮，B熄灭，灯板上点亮的灯珠都是A，状态如下：

在此状态下，不管用户如何调整灯光的亮度，色温都3000K，也即黄光的黄色不会因为亮度调整而改变；

同样道理，当用户需要白光时，B点亮，A熄灭，灯板上点亮的灯珠都是B，状态如下：

在此状态下，不管用户如何调整灯光的亮度，色温都6000K，也即白光的白色不会因为亮度调整而改变；

当用户需要“自然光”的时候，A、B同时点亮，并且A和B的亮度同比例增加或降低，譬如最高亮度都是50％，合在一起就相当于A或B单独点亮时100％的总亮度。其工作状态示意图如下：

在此状态下，不管用户如何调整灯光亮度，A和B的亮度都是同比增加或减小的，因此色温变化随着灯光状态而变化，不会因为亮度的改变而改变。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则范围之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种语音识别控制按摩床，包括按摩床本体，其特征在于，还包括设于按摩床本体上的语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块；

所述按摩床本体，用于装载所述语音采集模块、语音识别模块和智能化执行模块，并受所述智能化执行模块的控制进行工作；

所述语音采集模块，用于采集用户的控制指令语音，并将该指令语音信息转换成音频信号发送给所述语音识别模块；

所述语音识别模块，用于对音频信号进行识别，并且识别该音频信号中的指令关键词；若识别出指令关键词，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块；

所述智能化执行模块，用于接收所述语音识别信号，并按照所述语音识别信号产生对应的动作指令信息，根据所述动作指令信息控制所述按摩床本体工作。

2.如权利要求1所述的一种语音识别控制按摩床，其特征在于，所述还包括：无线通信模块，用于通过wifi连接智能设备，通过智能设备对所述按摩床本体进行控制操作。

3.如权利要求1所述的一种语音识别控制按摩床，其特征在于，所述语音识别模块包括：信号处理单元、语音识别单元和信号传输单元；

所述信号处理单元，用于对接受到的音频信号进行预处理，获取有效的音频信号片段；

所述语音识别单元，用于从所述的有效的音频信号片段中提取特征参数向量，并与预存储的标准指令关键词的语音特征向量进行匹配，若匹配度大于设定的阈值，则识别出指令关键词，并根据指令关键词产生相应的语音识别信号；

所述信号传输单元，用于将所述产生的语音识别信号发送至所述智能化执行模块。

4.如权利要求3所述的一种语音识别控制按摩床，其特征在于，所述信号处理单元包括：信号去噪子单元和信号端点检测子单元；

所述信号去噪子单元，用于对接收到的音频信号进行去噪处理；

所述语音端点检测子单元，用于对去噪后的音频信号进行端点检测，获取有效音频信号片段。

5.如权利要求4所述的一种语音识别控制按摩床，其特征在于，所述对接收到的音频信号进行去噪处理，具体为：

首先，对接收到的音频信号进行N层小波分解，得到各个分解层的小波系数w_ij,w_ij代表第i层第j个小波系数；

然后，根据以下公式对得到的小波系数进行阈值处理，得到小波系数的估计值：

其中，λ_i代表第i层小波系数的阈值，Q_ij代表第i层第j个小波系数的估计值,sgn()代表符号函数，其中，阈值λ_i根据以下公式进行获取：

其中，σ代表噪声的标准方差，

代表第i层小波系数的方法，α代表预设的参数值，取值为α>1,m_i代表第i层小波系数的数量，ln代表对数函数；

最后，对得到的小波系数估计值进行小波重构，得到阈值处理后的音频信号，即为去噪后的音频信号。

6.如权利要求1所述的一种语音识别控制按摩床，其特征在于，所述语音识别模块还包括：声音检测单元，所述声音检测单元用于对音频信号进行检测，判断是否有打鼾的声音，当存在打鼾的声音，则产生相应的语音识别信号，并将对应该语音识别信号发送至所述智能化执行模块。

7.如权利要求6所述的一种语音识别控制按摩床，其特征在于，所述声音检测单元对音频信号进行检测，判断是否有打鼾的声音，具体为：

步骤A1，获取以往m个已经确定是否打鼾的历史音频信号，所述将m个确定是否打鼾的历史音频信号转换形成一个历史信号数据矩阵X，所述历史信号数据矩阵X为m行n列，n代表历史音频信号数据的数据纬度，m个历史音频信号则含有m个判断结果，将m个判断结果形成一个历史结果矩阵Y，所述历史结果矩阵Y为m行1列，当所述音频信号检测出有打鼾声音，则对应的历史结果大于0，当所述音频信号检测出没有打鼾声音，则对应的历史结果小于0；

步骤A2，根据历史信号数据矩阵X和历史结果矩阵Y构建一个损失学习函数：

其中，J(X)代表构建的损失学习函数，Y_i,1代表历史结果矩阵Y第i行第1列的值，x_i代表历史信号数据矩阵X按行切分的矩阵中第i个矩阵，x_i为1行n列,θ₁代表预设的权重参数矩阵，θ₁为n行1列的零矩阵，θ₀代表预设的偏置值，初始值为0，tanh代表双曲正切函数，i＝1,2,3…m；

步骤A3，根据以下公式确定更新后的权重参数矩阵和偏置值：

其中，θ₁′代表更新后的权重参数矩阵，θ₀′代表更新后的偏置值，α代表学习率，初始值为0.001，

代表损失学习函数J(X)对预设的权重参数矩阵θ₁做偏导，

表损失学习函数J(X)对预设的偏置值θ₀做偏导；

步骤A4，将获取的待检测的音频信号，并将其转化形成一个信号数据矩阵Z，Z为1行n列，根据以下公式进行判断待检测的音频信号是否有打鼾声音：

其中，

代表判断结果值，且当

时，则代表当前待检测的音频信号有打鼾声音，且当

时，则代表当前待检测的音频信号没有打鼾声音。

8.如权利要求1所述的一种语音识别控制按摩床，其特征在于，所述还包括：助眠模块，用于通过控制灯光亮度的调节以及控制音乐声音的调节从而起到助眠的功能，帮助用户休息。

9.如权利要求8所述的一种语音识别控制按摩床，其特征在于，所述助眠模块包括：

判断单元，用于判断按摩床灯光是否处于黄光状态，所述灯光包括黄光、白光和自然光三种状态；

亮度调节单元，用于当按摩床灯光为黄光时，自动控制灯光亮度逐渐变暗直至关灯；

声音调节单元，用于当按摩床灯光为黄光时，并随着灯光亮度的逐渐变暗至关灯自动控制音乐声音逐渐变小直至自动静音。

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