CN113439446A - 具有动态参数的动态掩蔽 - Google Patents

Abstract

本公开的各方面提供了用于闭环睡眠保护和/或睡眠调控的方法、装置和系统。根据一个方面，预测睡眠干扰噪声并且测量生物信号参数以通过主动衰减动态地掩蔽睡眠环境中所预测的干扰环境噪声。基于在一段时间内收集的睡眠环境的历史数据来检测、输入或预测受试者睡眠环境中的环境噪声。使用生物信号参数来确定受试者的睡眠生理机能。基于睡眠环境中的环境噪声和所确定的睡眠生理机能，将噪声预测为干扰或非干扰噪声。对于预测的干扰噪声，通过在预测的干扰噪声出现之前或与之同时使用声音掩蔽来采取一项或多项措施以调控睡眠并避免睡眠中断。

Description

具有动态参数的动态掩蔽

本申请要求于2019年2月18日提交的美国非临时专利申请第16/278322号的优先权和权益，其内容全文以引用的方式并入本文中。

本公开的各方面整体涉及用于调节或保护受试者睡眠的闭环方法、设备和系统。

破坏受试者睡眠可导致睡眠不佳并且不利地影响受试者的健康。睡眠中断可能由受试者睡眠环境中打断受试者睡眠的环境或周围噪声引起。为了试图阻止或补偿此类睡眠干扰噪声，可在受试者的睡眠环境中输出静态或覆盖式掩蔽声音。然而，静态掩蔽声音通常在受试者处于睡眠的整个时间段内以恒定不变的音量和频率播放。根据环境噪声的变化音量和频率以及受试者的睡眠生理机能，静态掩蔽声音在补偿一些睡眠干扰噪声方面可能不起作用，或者本身可能破坏受试者的睡眠。因此，需要以针对受试者定制的方式动态掩蔽受试者睡眠环境中的各个环境噪声。

发明内容

本公开的各方面提供了用于闭环睡眠保护和/或睡眠调控的方法、装置和系统。根据一个方面，预测潜在睡眠干扰噪声并且测量受试者的生物信号参数以通过主动衰减动态地掩蔽睡眠环境中所预测的干扰噪声。基于所预测的干扰噪声和所测量的生物信号参数，通过在预测的干扰噪声出现之前或与之同时的声音掩蔽来采取一项或多项措施调控睡眠并避免睡眠中断。

根据一个方面，一种音频设备包括：至少一个生物传感器，该生物传感器用于测量受试者的至少一个生物信号参数；和处理单元。该处理单元被配置为预测环境噪声将出现的时间，以及基于该至少一个所测量的生物信号参数和该环境噪声的所预测时间来预测该环境噪声是否将干扰该受试者的睡眠，以识别预测的干扰噪声。该音频设备还包括至少一个扬声器，该至少一个扬声器用于在该预测的干扰噪声出现之前输出掩蔽声音。

该处理单元可被进一步配置为基于该至少一个所测量的生物信号参数和该预测的干扰噪声来调节掩蔽声音。调节该掩蔽声音可包括调节下述中的至少一者：该掩蔽声音的频谱内容或该掩蔽声音的声压级。该处理单元可被配置为基于该至少一个所测量的生物信号参数和该环境噪声的所预测时间来预测该环境噪声是否将干扰该受试者的睡眠，进一步识别对该受试者睡眠的非干扰噪声。该至少一个扬声器可被配置为避免在预期到所识别的非干扰噪声的情况下输出掩蔽声音。该至少一个扬声器可被配置为在该预测的干扰噪声出现之前逐渐增加输出该掩蔽声音，并且在该预测的干扰噪声已停止之后逐渐减少输出该掩蔽声音。

该音频设备还可包括至少一个麦克风，该至少一个麦克风用于监测该音频设备附近的环境噪声。该至少一个麦克风可被配置为在一段时间内监测该环境噪声以确定重复出现的噪声并确定该环境噪声的时间和频率。该处理单元可被进一步配置为接收来自该受试者的有关需掩蔽的已知干扰声音的输入。该扬声器可被进一步配置为在该已知干扰声音出现之前输出掩蔽声音。该至少一个生物信号参数可包括下述中的至少一者：所述受试者的心率、心率变异性、呼吸率、脑电图(EEG)、眼电图(EOG)、肌电图(EMG)或动作。

在另一方面，一种用于调节受试者睡眠模式的方法包括：当受试者在睡眠环境中处于睡眠时，测量该受试者的至少一个生物信号参数。该生物信号参数指示该受试者的当前睡眠状况。该方法还包括：基于该当前睡眠状况和潜在干扰噪声来预测该潜在干扰噪声是否将干扰该受试者，以识别预测的干扰噪声；以及在该预测的干扰噪声出现之前输出掩蔽声音。

该方法还可包括在输出该掩蔽声音之前基于该受试者的睡眠状况和该预测的干扰噪声调节该掩蔽声音。调节该掩蔽声音可包括调节下述中的至少一者：该掩蔽声音的频谱内容或该掩蔽声音的声压级。该掩蔽声音可在该预测的干扰噪声出现之前立即输出。输出该掩蔽声音可包括在该预测的干扰噪声出现之前在第一时间段内逐渐增加该掩蔽声音，以及在该预测的干扰噪声已停止之后在第二时间段内逐渐减少该掩蔽声音。

该方法还可包括在输出该掩蔽声音之前，从该受试者接收需掩蔽的至少一种已知干扰噪声。该方法还可包括在一段时间内监测该受试者的该至少一个生物信号参数以采集该受试者的历史睡眠数据。预测该噪声何时将干扰受试者还可基于该历史睡眠数据。该方法还可包括：经由麦克风在一段时间内监测该受试者的睡眠环境是否存在潜在干扰噪声。

在又一方面，一种音频系统包括至少一个生物传感器，该至少一个生物传感器用于在第一时间段内测量受试者的至少一个生物信号参数。该生物信号参数的一个或多个值指示该受试者在该第一时间段内的睡眠状况。该音频系统还包括处理单元，该处理单元被配置为：预测重复出现的周围噪声将出现的时间；基于该至少一个所测量的生物信号参数和该重复出现的周围噪声的所预测时间来预测该重复出现的周围噪声是否将干扰该受试者的睡眠，以识别预测的干扰噪声；以及基于该至少一个所测量的生物信号参数和该预测的干扰噪声来调节掩蔽声音。该音频系统还包括至少一个扬声器，该至少一个扬声器被配置为在该预测的干扰噪声出现之前逐渐增加输出该掩蔽声音，并且在该预测的干扰噪声完全之后逐渐减少输出该掩蔽声音。

第一设备可包括该至少一个生物传感器。该第一设备可以是可穿戴设备。该第一设备还可包括至少一个扬声器。该音频系统还可包括至少一个麦克风，该至少一个麦克风用于在第二时间段内监测周围噪声以确定重复出现的周围噪声。第二设备可包括该至少一个麦克风。该第二设备可以是床边单元。该第二设备还可包括该至少一个扬声器。

该音频系统还可包括收发器，该收发器被配置为接收来自该受试者的有关干扰该受试者睡眠的至少一种噪声的输入。该处理单元可被配置为预测该至少一种噪声将出现的时间，并且基于所预测的时间进一步调节该掩蔽声音。来自该受试者的输入可包括对该至少一种噪声的录制。

本文提及的所有示例和特征均可以任何技术上可能的方式组合。

附图说明

图1示出了作为刺激强度和EEG阿尔法脑波量的函数的睡眠脆弱性的示例。

图2示出了睡眠环境中的示例性音频系统。

图3示出了音频设备的示例性部件。

图4示出了用于动态且主动地掩蔽睡眠环境中的潜在睡眠干扰噪声的示例性方法。

具体实施方式

睡眠辅助设备可包括执行以下任一项的特征：使受试者准备入睡、启动受试者的睡眠、保护受试者的睡眠以及选择性地破坏受试者的睡眠。本公开的各方面提供了被配置为收集与受试者相关联的生物识别信息并且基于所收集的信息自适应地改变声音输出的方法、设备和系统。

图1示出了作为刺激强度和EEG阿尔法脑波量的函数的睡眠脆弱性的示例。虽然该示例例示了作为刺激强度和EEG阿尔法脑波量的函数的睡眠脆弱性，但可与EEG组合地或单独地使用其它机制来检测睡眠阶段，这些机制诸如EOG、加速度计、RPM、皮层唤醒、HRV、PAT/PPG等，如下文详述。受试者的睡眠中断概率部分地基于受试者睡眠的状况或生理机能。睡眠状况是指例如受试者处于睡眠的深度。如本文所用，睡眠状况可指睡眠生理机能、睡眠脆弱性、睡眠易损性、或涉及睡眠被破坏的可能性的术语。

在一个示例中，该状况可与睡眠阶段相关联。N3阶段睡眠是最深类型的非快速眼动(NREM)睡眠。N2阶段睡眠比N3阶段睡眠更浅且更脆弱。如图1所示，对于相同的声强，受试者处于N2阶段睡眠时比处于N3阶段睡眠时睡眠中断的可能性增加。

在一个方面，从受试者收集的生物识别信息用于近似受试者的睡眠状况。睡眠状况用于预测受试者的睡眠可能被破坏的可能性。周围或环境噪声对睡眠受试者的影响基于受试者的睡眠状况以及受试者对此类周围或环境噪声的个体敏感性而变化。与睡眠已受到损害的受试者相比，相同的声音不太可能干扰处于深度睡眠中的受试者。可响应于受试者的睡眠状况来调节声音，使得当受试者的睡眠受到损害时，可相比于受试者的睡眠受到较小损害时更多地掩蔽相同的声音。

基于受试者的所确定的睡眠状况和受试者附近的环境噪声来调节掩蔽声音。改变声音以试图自适应地调控和保护受试者的睡眠。如本文将更详细地描述的，声音通过下述中的一者或多者来改变：基于受试者的所确定的睡眠状况来调节掩蔽的声压级(SPL)、调节掩蔽的频谱内容、或调节主动降噪(ANR)带宽和水平以掩蔽环境噪声(即，尝试覆盖对环境噪声的感知)。根据各方面，即使掩蔽并未完全消除对环境噪声的感知，掩蔽也降低了来自环境的所感知响度。虽然通篇使用术语“掩蔽声音”，但所述方法、装置和系统不限于仅输出和调节掩蔽声音。如本文所用，术语“掩蔽声音”包括将在睡眠环境中播放的其他此类声音，诸如舒缓声音、音频疗法、放松配乐、夹带配乐等。

目前，静态掩蔽声音诸如成型的噪声或海洋音景试图帮助受试者进入并保持睡眠；然而，受试者在入睡时可能不喜欢听声音，并且受试者可能暴露于长时间的潜在有害声级中。此外，基于受试者在整个睡眠期内变化的睡眠状况，这些静态掩蔽声音可能破坏受试者的睡眠。在能够在给定时间基于睡眠状况、外部噪声或两者的情况下，基于睡眠状况和环境噪声来动态地调节掩蔽特性，通过播放掩蔽声音以降低的水平或改变的频谱进行掩蔽来减轻这些问题。由于掩蔽声音是根据睡眠状况以掩蔽外部噪音所需的声级而播放的，因此受试者暴露于较少的噪声，从而减少对听觉系统的潜在听觉创伤。呈现出合适的掩蔽量以帮助防止睡眠干扰。

图2示出了根据一个方面的睡眠环境中的示例性音频系统200。音频系统200可用于通过主动衰减动态地掩蔽睡眠环境中的所预测干扰环境噪声。在一个示例中，音频系统200被配置为预测受试者睡眠环境中的潜在干扰噪声，收集受试者的生物识别信息，以及基于潜在干扰噪声和所收集的生物识别信息输出经调节声音以试图在潜在干扰噪声发生之前或与之同时调控受试者的睡眠。经调节声音可为具有经调节的SPL和/或经调节的频谱内容的掩蔽声音。除此之外或另选地，该声音可能夹带呼吸以试图调控睡眠。除此之外或另选地，音频系统200可基于所确定的睡眠状况和环境噪声来调节ANR的量和时间以试图保护睡眠。

音频系统200包括被示出为由受试者穿戴的耳机204和智能手表206。耳机204是指装配在耳朵周围、耳朵上或耳朵内并将声能辐射到耳道中的设备。耳机204有时称为耳麦、听筒、头戴式耳机、耳塞或运动耳机，并且可以是有线或无线的。耳机204可包括下述中的一者或多者：处理单元、收发器、一个或多个生物传感器、一个或多个扬声器以及一个或多个麦克风。耳机204可包括被配置为接收来自受试者的输入的接口。智能手表206可以是被设计成穿戴在受试者的手腕上的任何类型的可穿戴计算机，诸如健身追踪器。智能手表206可包括下述中的一者或多者：处理单元、收发器、一个或多个生物传感器、一个或多个扬声器以及一个或多个麦克风。智能手表206可包括被配置为接收来自受试者的输入的接口。

音频系统200还包括床边单元208和智能电话202。智能电话202可以是移动电话、平板电脑、平板手机或膝上型计算机。智能电话202可包括下述中的一者或多者：处理单元、收发器、一个或多个生物传感器、一个或多个扬声器以及一个或多个麦克风。智能电话202可包括被配置为接收来自受试者的输入的接口。床边单元208可以是固定智能设备，诸如智能扬声器。床边单元208可具有能够装配在睡眠环境中的表面上诸如梳妆台、书桌或床头柜的任何形状和大小。例如，床边单元208可为正方形、圆形、矩形、棱锥形或椭圆形，以及矮的、高的、宽的、厚的或薄的。床边单元208可包括下述中的一者或多者：处理单元、收发器、一个或多个生物传感器、一个或多个扬声器以及一个或多个麦克风。床边单元208可包括被配置为接收来自受试者的输入的接口。

耳机204、智能手表206、床边单元208和智能电话202可各自包括适合与设置在睡眠环境中的任何其他设备202-208一起使用的任何有线或无线通信手段，诸如WiFi、蓝牙、近场通信(NFC)、USB、微型USB或本领域的普通技术人员已知的任何合适的有线或无线通信技术。例如，耳机204可包括一个或多个扬声器，而床边单元208包括与耳机204的一个或多个扬声器通信的一个或多个麦克风。此外，音频系统200可包括设备202-208中的一个或多个设备，并且无需包括所示的每个设备202-208。因此，可任选地包括音频系统200中的每个设备202-208，并且仅需要一个设备202-208来动态地掩蔽环境噪声。

音频系统200的设备202-208单独地或组合地被配置为：监测睡眠环境是否存在潜在干扰噪声，收集关于受试者睡眠环境附近的潜在干扰噪声的历史数据，接收有关潜在干扰或非干扰噪声的输入，确定所述潜在干扰噪声的一个或多个声音参数，测量受试者的一个或多个生物信号参数，收集关于受试者的生物信号参数的历史数据，预测潜在干扰噪声将出现的时间；预测噪声何时将干扰受试者的睡眠，避免在预期到所识别的非干扰噪声的情况下输出掩蔽声音，在预期到所预测的干扰噪声的情况下基于所预测的干扰噪声和所测量的一个或多个生物信号参数调节掩蔽声音，并且在睡眠环境中发生所预测的干扰噪声之前或与之同时输出该掩蔽声音。

图3示出了根据本公开的某些方面的音频设备300的示例性部件。根据一个示例，音频设备300是无线可穿戴音频设备。音频设备300可用于音频系统诸如图2的音频系统200中。例如，音频设备300可以是图2的音频系统200中的任何设备202-208。在一个示例中，音频设备300是图2的耳机204。音频设备300可用于通过主动衰减动态地掩蔽睡眠环境中的所预测干扰环境噪声。在一个示例中，音频设备300被配置为预测受试者睡眠环境中的潜在干扰噪声，收集对象的生物识别信息，以及基于潜在干扰噪声和所收集的生物识别信息输出经调节的声音以试图在潜在干扰噪声发生之前或与之同时调控受试者的睡眠。经调节的声音可以是具有经调节的SPL、经调节的定时和/或经调节的频谱内容的掩蔽声音。除此之外或另选地，该声音可能夹带呼吸以试图调控或保护睡眠。除此之外或另选地，音频设备300可基于所确定的睡眠状况和环境噪声来调节ANR的量和时间以试图保护睡眠。

音频设备300包括存储器和处理器302、通信单元304、收发器306、生物传感器312和音频输出换能器或扬声器308。存储器可包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和/或闪存ROM。存储器存储用于控制存储器和处理器302的程序代码。存储器和处理器302控制音频设备300的操作。图3中的任何或所有部件可组合成多功能部件。

处理器302控制音频设备300的一般操作。例如，处理器302执行音频和/或数据通信的处理和控制。除了一般操作之外，处理器302还输出经调节的声音以试图调控受试者的睡眠。处理器302被配置为测量、接收、计算或检测受试者的至少一种生物信号参数。处理器302被配置为将生物信号参数与受试者的历史睡眠数据一起使用，以试图确定受试者的当前睡眠状况。处理器302被配置为确定、检测或接收与受试者附近的环境噪声相关联的信息。处理器302被配置为基于受试者的睡眠状况和环境噪声来调节声音。结合音频输出换能器308，处理器302被配置为输出经调节声音。处理器302可被进一步配置为接收来自受试者的输入，诸如有关需掩蔽的干扰噪声和需避免掩蔽的非干扰噪声两者的输入。在至少一个示例中，处理器302设置在音频系统中的另一个设备诸如智能电话上，并且与音频设备300通信。

在一个实施方案中，处理器302被进一步配置为确定何时达到或将很快达到预定的总噪声暴露水平。响应于达到总暴露水平，处理器302可被配置为响应于干扰噪声而停止输出或调节掩蔽声音，以试图保护受试者的听觉系统。在处理器302被配置为确定正接近或将很快达到总暴露水平的实施方案中，处理器302可被配置为响应于干扰噪声而减少输出或调节掩蔽声音，以防止达到总暴露水平并帮助保护受试者的听觉系统。

通信单元304促进与一个或多个其他无线设备诸如与音频系统中的其他设备的无线连接。例如，通信单元304可包括一个或多个无线协议引擎诸如蓝牙引擎。虽然蓝牙被用作示例性协议，但也可使用其他通信协议。一些示例包括蓝牙低功耗(BLE)、NFC、IEEE802.11、WiFi或其他局域网(LAN)或个域网(PAN)协议。音频设备300可经由通信单元304无线地接收音频文件。附加地或另选地，通信单元304可接收与经由非接触式传感器获得的受试者的生物信号参数相关联的信息。非接触式传感器的示例包括射频(RF)传感器或底架加速度计。

收发器306经由一个或多个天线发射和接收信息以与一个或多个其他无线设备交换信息。收发器306可用于与音频系统中的其他设备诸如床边单元、智能电话和/或智能手表进行通信。收发器306不一定是不同的部件。

音频设备300包括也可称为驱动器或扬声器的音频输出换能器308。在一些示例中，使用多于一个输出换能器。换能器308(其可以是麦克风的一部分)将电信号转换成声音并且将声音转换成电信号。换能器308被配置为动态地输出掩蔽声音。换能器308输出音频信号，包括经调节的音频信号，以试图保护受试者的睡眠。例如，换能器308可被配置为响应于受试者的生物信号参数来调节音频信号。在至少一个示例中，换能器308设置在音频系统中的另一个设备诸如床边单元上，并且与音频设备300通信。

音频设备300任选地包括一个或多个麦克风310。在一个方面，麦克风310用于检测音频设备300附近的环境噪声，并且将所检测到的噪声转换为电信号。结合存储器和处理器302，麦克风310可被配置为在一段时间内录制、跟踪、存储和分析音频设备300附近的环境噪声。然后可确定环境噪声的声音参数或特性，诸如时间、分贝水平和频率，以收集在音频设备300或睡眠环境附近检测到的噪声的历史数据。在至少一个示例中，一个或多个麦克风310设置在音频系统中的另一个设备诸如床边单元上，并且与音频设备300通信。

音频设备300任选地包括用于确定、感测、测量、监测或计算穿戴音频设备300的受试者的生物信号参数的一个或多个生物传感器312。根据一个示例，生物传感器312是光电容积描记(PPG)传感器、脑电图(EEG)传感器、心电图(ECG)传感器、眼电图(EOG)传感器、肌电图(EMG)传感器、加速度计、麦克风或其他合适设备中的一者。生物传感器312可以是被配置为确定、感测、测量、监测或计算受试者的生物信号参数的任何传感器。生物信号参数可包括下述中的至少一者：受试者的心率、心率变异性、呼吸率、EEG、EOG、EMG、动作或其他合适参数。生物传感器312还可被配置为监测受试者在一段时间内的生物信号参数，以收集生物信号参数的历史数据。生物信号参数可用于确定受试者的睡眠状况或睡眠生理机能。基于睡眠状况，可确定唤醒阈值。睡眠状况可基于个性化睡眠数据或使用社会的子集收集的历史睡眠数据中的一者或多者或者该两者来确定。

根据一个方面，当音频设备300是耳机时，音频设备300的仅一个听筒(耳尖、耳杯)包括生物传感器312。在一个方面，两个听筒均不包括生物传感器312。相反，并不位于音频设备300上的生物传感器312可远程地检测受试者的生物信号参数。在一个示例中，生物传感器312利用例如位于手指上的传感器检测小动脉(即，小动脉)的波动以确定血管动态，这可有助于确定受试者的睡眠脆弱性。在一个示例中，生物传感器312用设置在手腕上的传感器诸如通过利用智能手表来检测受试者的心率或心率变异性(HRV)。在一个示例中，生物传感器312可以是非接触式生物传感器。非接触式生物传感器被配置为例如经由通信单元304将检测到的生物信号参数报告给处理器302。在至少一个示例中，生物传感器312设置在音频系统中的另一个设备诸如智能手表上，并且与音频设备300通信。

图3示出了示例性音频设备300的某些模块之间的通信；然而，本公开的各方面不限于具体示出的示例。根据各方面，任何模块302-312被配置为与音频设备300中的任何其他模块通信。在一个示例中，所有模块302-312彼此连接并通信。

图4示出了用于动态且主动地掩蔽睡眠环境中的潜在睡眠干扰噪声的示例性方法400。方法400可利用图2的音频系统200和/或图3的音频设备300来实现。

在402处，任选地监测睡眠环境是否存在潜在睡眠干扰噪声。可使用麦克风诸如图3的麦克风310来监测睡眠环境。可以在一段时间内监测睡眠环境以确定重复出现的噪声并确定所检测到的环境噪声的声音参数。麦克风可检测所检测到的噪声的各种声音参数，诸如分贝水平、起始和偏移、速率、时间和频率。与存储器和处理器结合，麦克风可检测一段时间内的环境噪声，从而允许收集和分析受试者睡眠环境中的噪声的历史数据。受试者睡眠环境中的噪声的历史数据可用于通过学习算法来细化动态掩蔽。

在404处，可选地将一个或多个潜在干扰噪声输入到处理单元中。处理单元(诸如图3的处理器302)或智能设备(诸如图2的智能电话202或智能手表206)可被配置为从受试者接收有关已知将干扰受试者睡眠的至少一种噪声的输入。受试者还可输入受试者不希望被掩蔽的一个或多个非干扰噪声。例如，受试者可能希望听到婴儿的哭声，并且可输入婴儿的哭声作为非干扰噪声以避免掩蔽。另外，受试者可输入何时掩蔽或避免掩蔽环境噪声的各种时间段。受试者输入需掩蔽的潜在干扰噪声和需避免掩蔽的非干扰噪声允许将受试者的个体敏感性和偏好考虑在内，从而允许受试者根据需要定制动态掩蔽。

来自受试者的此类输入可来自预先选择的选项列表、受试者录制的噪声、或已知大约在同一时间出现在受试者的睡眠环境附近的噪声。预先选择的选项可以是由制造商选择的已知将干扰或不干扰睡眠的噪声的列表、由受试者录制的干扰或非干扰噪声，或者基于受试者睡眠环境的位置产生的干扰或非干扰噪声的列表。例如，地理上位于受试者睡眠环境附近的其他用户可上传或输入干扰或不干扰该用户睡眠的噪声。然后，受试者可以浏览用户输入噪声的列表，并且选择受试者预测将干扰他们睡眠的一种或多种噪声来掩蔽，或者选择受试者预测将是非干扰噪声的一种或多种噪声来避免掩蔽。又如，如果受试者的睡眠环境位于火车轨道、火车站、机场、巴士路线等附近，则受试者可输入、选择或下载已知睡眠干扰噪声的时间表，诸如火车或航班时间表。

在406处，测量受试者的一个或多个生物信号参数。可使用生物传感器诸如图3的生物传感器312来测量或监测生物信号参数。一个或多个生物信号参数可包括下述中的至少一者：受试者的心率、心率变异性、呼吸率、EEG、EOG、EMG、动作或其他合适参数。生物信号参数的一个或多个值可指示受试者在一段时间内的睡眠状况或睡眠生理机能。基于睡眠状况或生理机能，可确定唤醒阈值。睡眠状况或生理机能可基于个性化睡眠数据或使用社会的子集收集的历史睡眠数据中的一者或多者或者该两者来确定。

在至少一个示例中，在一段时间内监测并分析受试者的一个或多个生物信号参数以收集受试者的历史睡眠数据。例如，每当受试者在睡眠环境中睡眠数日(例如一周或一个月)时，可测量受试者的生物信号参数。每当测量或上传生物信号参数时，可通过学习算法分析受试者的生物信号参数。所分析的生物信号参数可提供有关受试者对不同种类的环境噪声或掩蔽声音的阈值的信息，从而允许针对受试者独特地定制或微调动态掩蔽。所分析的生物信号参数还可提供有关受试者睡眠模式的信息，诸如清醒或睡眠阶段周期或在受试者睡眠周期期间大致同一时间发生的重复出现的事件，这可用于帮助预测环境噪声何时将干扰受试者的睡眠。另外，受试者的历史睡眠数据可与在操作402中采集到的历史环境噪声数据和/或与在操作404中接收的输入结合使用。因此，可考虑受试者相对于睡眠环境中不同声音的独特睡眠阶段。

在408处，预测将出现潜在干扰噪声的时间。预测将出现潜在干扰噪声的时间可以基于操作402的所确定的重复出现的噪声或基于操作404的输入。另外，预测该时间可包括预测潜在干扰噪声的模式、间隔、频率、音量或分贝水平和/或起始/偏移。预测潜在干扰噪声的时间使得潜在干扰噪声能够被预期，并且因此使得掩蔽噪声能够是动态的。在一个方面，预测潜在干扰噪声已经开始，在这种情况下，方法400前进至410。

在410处，基于潜在干扰噪声的预测时间和所测量的一个或多个生物信号参数来预测噪声何时将干扰受试者的睡眠。该预测还可基于受试者的睡眠状况和受试者的历史睡眠数据。如上文参考图1所述，受试者的睡眠状况用于预测受试者的睡眠可能被破坏的可能性，并且环境噪声对睡眠受试者的影响基于受试者的睡眠状况而变化。因此，根据生物信号参数和睡眠状况，环境噪声可能在某一时间被预测为非干扰噪声，但在另一时间被预测为干扰噪声。如果噪声未被预测为睡眠干扰噪声，则该噪声被识别为非干扰噪声，并且方法400前进至412。在412处，在预期到所识别的非干扰噪声的情况下，避免掩蔽声音被输出。在一个实施方案中，在噪声被识别为非干扰的情况下，避免掩蔽声音的音量增加，但可继续以较低的音量或水平输出。

如果预测噪声将干扰受试者的睡眠，则方法400前进至414。在414处，基于所预测的干扰噪声的参数和所测量的一个或多个生物信号参数动态地调节掩蔽声音。还可基于受试者的睡眠状况、唤醒阈值和/或受试者的历史睡眠数据来调节掩蔽声音。调节掩蔽声音可包括调节已在睡眠环境中输出的掩蔽声音，或者调节或设置将在睡眠环境中输出的掩蔽声音的参数。调节掩蔽声音可包括调节下述中的至少一者：掩蔽声音的频谱内容或掩蔽声音的SPL。调节掩蔽噪声还可包括调节掩蔽声音的频率、音量、时间和速率。例如，如果干扰噪声相对安静，诸如约40dB，并且受试者处于深度睡眠阶段，诸如N3阶段睡眠，则可将掩蔽噪声调节至较低音量以补偿干扰噪声。因此，即使每晚在同一时间出现相同的预测干扰噪声，掩蔽噪声输出也可能根据生物信号参数、受试者在该特定时间的睡眠状况/唤醒阈值以及通过学习算法学习或采集的数据而不同。

在416处，在预测的干扰声音出现之前或与之同时输出经调节的掩蔽声音。扬声器可用于输出经调节的掩蔽声音，诸如图3的音频输出换能器308。扬声器可被配置为在预测的干扰噪声出现之前逐渐增加输出掩蔽声音，并且在预测的干扰噪声已停止之后逐渐减少输出掩蔽声音。如果干扰噪声是波动、振荡或脉动噪声，则扬声器可被进一步配置为动态并且连续地调节掩蔽噪声的输出。扬声器可被进一步配置为在出现预测的干扰噪声之前或与之同时立即输出掩蔽声音。例如，如果预测的干扰噪声安静地开始并且声响越变越大，诸如驶过的火车，则扬声器可被配置为在开始预测的干扰噪声之前或与之同时立即输出掩蔽声音。扬声器可被进一步配置为响应于在睡眠环境中实时发生的干扰噪声而动态并且连续地调节掩蔽噪声的输出，诸如响应于干扰噪声的变化音量或频率而调节掩蔽噪声。

通过利用上述用于动态并且主动地掩蔽睡眠环境中的潜在睡眠干扰噪声的方法和装置，可通过减少睡眠中断来调控和/或保护受试者的睡眠。基于预测的干扰噪声的参数和受试者的生物信号参数来调节掩蔽噪声允许针对受试者的需要单独并且独特地定制掩蔽。此外，在出现预测的干扰噪声之前或与之同时动态地掩蔽环境噪声使得能够以有效并且高效的方式掩蔽噪声。

根据各方面，基于受试者的选择来中断或停止保护睡眠的方法。受试者可选择将不被掩蔽或将被识别为非干扰噪声的一种或多种声音、通知或警报。例如，受试者可能希望听到火灾警报、安全系统通知、电话铃声、婴儿哭泣、门铃和/或任何其他可听通知或警报。受试者可对音频设备或音频系统进行编程以识别这些期望的声音。音频设备或音频系统可避免掩蔽这些检测到的声音或避免在出现这些检测到的声音的情况下应用ANR。

根据各方面，受试者可对音频设备或音频系统进行编程以识别可特定于受试者的环境的非期望声音。在一个示例中，受试者可对音频设备或音频系统进行编程以识别婴儿哭泣、同伴打鼾或垃圾车。音频设备或音频系统可掩蔽这些检测到的声音或对其进行噪声消除(在示例中，部分地噪声消除)。

根据一个方面，可通过从库中选择这些声音或录制声音的现实示例以输入到音频设备或音频系统的任何组合来编程期望声音和非期望声音。受试者可将声音分类为期望的/非干扰的或非期望的/干扰的。音频设备或音频系统被配置为分析周围噪声的部件以识别所选择的声音，并且基于受试者的选择将它们分类为期望声音或非期望声音。音频设备或音频系统掩蔽非期望声音或针对非期望声音应用较高级别的ANR，并且不掩蔽期望声音或针对期望声音应用较低级别的ANR。因此，周围噪声的所选择部分选择性地被掩蔽或不被掩蔽。

除了将声音分类为期望的和非期望的之外，受试者还可识别应当增强的声音。例如，受试者可能需要在某些时间听到婴儿哭泣或任何其他可听通知或警报。受试者可对音频设备或音频系统进行编程以识别这些声音并在检测到这些声音时对其进行增强。

在前述内容中，参考了本公开中呈现的各方面。然而，本公开的范围不限于具体描述的方面。本公开的各方面可采取完全硬件化实施方案、完全软件化实施方案(包括固件、常驻软件、微代码等)或组合软件和硬件方面的实施方案的形式，软件和硬件方面在本文中可统称为“部件”、“电路”、“模块”或“系统”。此外，本公开的各方面可采取体现在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该一个或多个计算机可读介质具有体现在其上的计算机可读程序代码。

可利用一个或多个计算机可读介质的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是，例如但不限于，电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、装置或设备，或前述的任何合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的示例包括：具有一条或多条导线的电连接件、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存存储器)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光学存储设备、磁存储设备或前述的任何合适组合。在当前上下文中，计算机可读存储介质可以是可包含或存储程序的任何有形介质。

附图中的流程图和框图示出了根据各个方面的系统、方法和计算机程序产品的可能具体实施的架构、功能和操作。就这一点而言，流程图或框图中的每个框可表示模块、代码的部分，其包括用于实现一个或多个指定逻辑功能的一个或多个可执行指令。在一些具体实施中，框中所述的功能可不按照附图中所述的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能，连续示出的两个框实际上可基本上同时执行，或者框有时可以相反的顺序执行。框图和/或流程图图示中的每个框以及框图和/或流程图图示中的框的组合可由执行指定功能或动作的基于专用硬件的系统或专用硬件和计算机指令的组合来实现。

Claims (22)

1.一种音频设备，包括：

至少一个生物传感器，所述至少一个生物传感器用于测量受试者的至少一个生物信号参数；

处理单元，所述处理单元被配置为：

预测将出现环境噪声的时间；以及

基于至少一个所测量的所述生物信号参数和所述环境噪声的所预测时间来预测所述环境噪声是否将干扰所述受试者的睡眠，以识别预测的干扰噪声；和

至少一个扬声器，所述至少一个扬声器用于在所述预测的干扰噪声出现之前输出掩蔽声音。

2.根据权利要求1所述的音频设备，其中所述处理单元被进一步配置为基于所述至少一个所测量的生物信号参数和所述预测的干扰噪声来调节所述掩蔽声音，并且其中调节所述掩蔽声音包括调节下述中的至少一者：所述掩蔽声音的频谱内容或所述掩蔽声音的声压级。

3.根据权利要求1所述的音频设备，其中：

被配置为基于至少一个所测量的所述生物信号参数和所述环境噪声的所预测时间来预测所述环境噪声是否将干扰所述受试者的睡眠的所述处理单元进一步识别对所述受试者的睡眠的非干扰噪声，并且

所述至少一个扬声器被配置为避免在预期到所识别的非干扰噪声的情况下输出掩蔽声音。

4.根据权利要求1所述的音频设备，其中所述至少一个扬声器被配置为在所述预测的干扰噪声出现之前逐渐增加输出所述掩蔽声音，并且在所述预测的干扰噪声已停止之后逐渐减少输出所述掩蔽声音。

5.根据权利要求1所述的音频设备，还包括至少一个麦克风，所述至少一个麦克风用于监测所述音频设备附近的环境噪声，

其中所述至少一个麦克风被配置为在一段时间内监测所述环境噪声以确定重复出现的噪声并确定所述环境噪声的时间和频率。

6.根据权利要求1所述的音频设备，其中：

所述处理单元被进一步配置为接收来自所述受试者的有关需掩蔽的已知干扰声音的输入，并且

所述扬声器被进一步配置为在所述已知干扰声音出现之前输出掩蔽声音。

7.根据权利要求1所述的音频设备，其中所述至少一个生物信号参数包括所述受试者的下述中的至少一者：心率、心率变异性、呼吸率、脑电图(EEG)、眼电图(EOG)、肌电图(EMG)或动作。

8.一种用于调控受试者睡眠模式的方法，所述方法包括：

当所述受试者在睡眠环境中处于睡眠时，测量所述受试者的至少一个生物信号参数，其中所述生物信号参数指示所述受试者的当前睡眠状况；

基于所述当前睡眠状况和潜在干扰噪声来预测所述潜在干扰噪声是否将干扰所述受试者，以识别预测的干扰噪声；以及

在所述预测的干扰噪声出现之前输出掩蔽声音。

9.根据权利要求8所述的方法，还包括：

在输出所述掩蔽声音之前基于所述受试者的睡眠状况和所述预测的干扰噪声调节所述掩蔽声音，其中调节所述掩蔽声音包括调节下述中的至少一者：所述掩蔽声音的频谱内容或所述掩蔽声音的声压级。

10.根据权利要求8所述的方法，其中所述掩蔽声音是在所述预测的干扰噪声出现之前立即输出的。

11.根据权利要求8所述的方法，其中输出所述掩蔽声音包括在所述预测的干扰噪声出现之前在第一时间段内逐渐增加所述掩蔽声音，以及在所述预测的干扰噪声已停止之后在第二时间段内逐渐减少所述掩蔽声音。

12.根据权利要求8所述的方法，还包括：

在输出所述掩蔽声音之前，从所述受试者接收需掩蔽的至少一种已知干扰噪声。

13.根据权利要求8所述的方法，还包括：

在一段时间内监测所述受试者的所述至少一个生物信号参数以采集所述受试者的历史睡眠数据，其中预测所述噪声何时将干扰所述受试者还基于所述历史睡眠数据。

14.根据权利要求8所述的方法，还包括：针对潜在干扰噪声，经由麦克风在一段时间内监测所述受试者的睡眠环境。

15.一种音频系统，包括：

至少一个生物传感器，所述至少一个生物传感器用于在第一时间段内测量受试者的至少一个生物信号参数，其中所述生物信号参数的一个或多个值指示所述受试者在所述第一时间段内的睡眠状况；

处理单元，所述处理单元被配置为：

预测重复出现的周围噪声将出现的时间；

基于所述至少一个所测量的生物信号参数和所述重复出现的周围噪声的所预测时间来预测所述重复出现的周围噪声是否将干扰所述受试者的睡眠，以识别预测的干扰噪声；以及

基于所述至少一个所测量的生物信号参数和所述预测的干扰噪声来调节掩蔽声音；和

至少一个扬声器，所述至少一个扬声器被配置为在所述预测的干扰噪声出现之前逐渐增加输出所述掩蔽声音，并且在所述预测的干扰噪声完成之后逐渐减少输出所述掩蔽声音。

16.根据权利要求15所述的音频系统，其中第一设备包括所述至少一个生物传感器，并且其中所述第一设备是可穿戴设备。

17.根据权利要求16所述的音频系统，其中所述第一设备还包括所述至少一个扬声器。

18.根据权利要求16所述的音频系统，还包括至少一个麦克风，所述至少一个麦克风用于在第二时间段内监测周围噪声以确定重复出现的环境噪声。

19.根据权利要求18所述的音频系统，其中第二设备包括所述至少一个麦克风，并且其中所述第二设备是床边单元。

20.根据权利要求19所述的音频系统，其中所述第二设备还包括所述至少一个扬声器。

21.根据权利要求15所述的音频系统，还包括：

收发器，所述收发器被配置为接收来自所述受试者的有关干扰所述受试者睡眠的至少一种噪声的输入，

其中所述处理单元被配置为预测所述至少一种噪声将出现的时间，并且基于所预测的时间进一步调节所述掩蔽声音。

22.根据权利要求21所述的音频系统，其中来自所述受试者的输入包括对所述至少一种噪声的录制。

Images