CN113854969A - 一种智能终端及睡眠监测方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种智能终端及睡眠监测方法，所述方法可以在用户启动睡眠监测功能后，获取呼吸、心跳等睡眠参数，并根据睡眠参数初步判断睡眠异常情况，当睡眠参数不满足预设健康条件时，再启动声音传感器以获取用户音频数据，从而根据音频数据校对睡眠异常状况，并计算出异常等级，以按照不同的异常等级播放不同的异常提醒。所述方法可以通过初步判断和二次校对的方式，准确的对睡眠异常状况进行检测，减少误报次数，并按照不同的异常等级播放不同的异常提醒，以提醒用户做出正确的处理措施，提高用户体验。

Description

一种智能终端及睡眠监测方法

技术领域

本申请涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种智能终端及睡眠监测方法。

背景技术

智能终端可以内置生命体征检测传感器，使智能终端可以检测用户的部分生命体征参数，如呼吸、心跳等。智能终端还可以针对检测获得的生命体征参数进行分析计算，从而通过不同的生命特征参数，反映用户身体健康状态，实现健康检测的目的。例如，智能终端可以通过检测呼吸频率、心率变化等参数，对用户的睡眠状态进行监测，以根据监测结果提示用户保持合理健康的睡眠习惯。

通常，智能终端在检测生命体征的过程中，可以在传感器检测到针对用户身体特定部位的目标信号后，提取目标信号的相位变化，从而根据相位变化估计目标的振动频率，以根据目标类型确定呼吸或心跳频率的检测结果数据。智能终端再对检测结果数据进行计算分析，判断用户是否存在健康问题。并根据判断结果向用户反馈提示信号，如提示界面、语音播报、振动反馈等。

但是，上述生命体征检测过程仅仅局限于对生理参数的监测，不能准确判断睡眠过程中的异常情况。例如，当用户出现阻塞性睡眠呼吸暂停时，单纯通过呼吸频率和心跳频率的检测方式，容易导致对睡眠异常情况的判断出现混淆，即产生误判的问题，因此上述生命体征检测过程极容易在用户未出现阻塞性睡眠呼吸暂停时，也产生反馈，影响用户的正常睡眠过程。

发明内容

本申请提供了一种智能终端及睡眠监测方法，以解决传统睡眠监测方法对睡眠异常判断不准确的问题。

一方面，本申请提供一种智能终端，包括显示器、生命体征检测器、声音采集器以及处理器。其中，所述显示器被配置为显示用户界面；所述生命体征检测器被配置为检测睡眠参数；所述声音采集器被配置为获取用户音频数据；所述处理器被配置为执行以下程序步骤：

获取用户输入的用于启动睡眠监测功能的控制指令；

响应于所述控制指令，通过所述生命体征检测器获取所述睡眠参数，所述睡眠参数包括呼吸参数和心跳参数；

如果所述睡眠参数不满足预设健康条件，通过所述声音传感器获取校对周期内的用户音频数据；

根据所述音频数据计算异常等级，以及按照所述异常等级播放异常提醒。

另一方面，本申请还提供一种睡眠监测方法，应用于上述智能终端，即所述智能终端包括显示器、生命体征检测器、声音采集器以及处理器，所述睡眠监测方法包括以下步骤：

获取用户输入的用于启动睡眠监测功能的控制指令；

响应于所述控制指令，通过所述生命体征检测器获取所述睡眠参数，所述睡眠参数包括呼吸参数和心跳参数；

如果所述睡眠参数不满足预设健康条件，通过所述声音传感器获取校对周期内的用户音频数据；

根据所述音频数据计算异常等级，以及按照所述异常等级播放异常提醒。

由以上技术方案可知，本申请提供的智能终端及睡眠监测方法可以在用户启动睡眠监测功能后，获取呼吸、心跳等睡眠参数，并根据睡眠参数初步判断睡眠异常情况，当睡眠参数不满足预设健康条件时，再启动声音传感器以获取用户音频数据，从而根据音频数据校对睡眠异常状况，并计算出异常等级，以按照不同的异常等级播放不同的异常提醒。所述方法可以通过初步判断和二次校对的方式，准确的对睡眠异常状况进行检测，减少误报次数，并按照不同的异常等级播放不同的异常提醒，以提醒用户做出正确的处理措施，提高用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中智能终端的结构示意图；

图2为本申请实施例中智能终端的软件架构示意图；

图3为本申请实施例中智能终端的用户界面示意图；

图4为本申请实施例中智能终端睡眠检测场景示意图；

图5为本申请实施例中服务器结构示意图；

图6为本申请实施例中智能终端侧睡眠监测方法流程示意图；

图7为本申请实施例中通过负一屏输入控制指令的操作示意图；

图8为本申请实施例中根据频率区间判断是否满足健康条件的流程示意图；

图9为本申请实施例中根据呼吸心跳比例判断是否满足健康条件的流程示意图；

图10为本申请实施例中根据场景信息检测睡眠参数的流程示意图；

图11为本申请实施例中根据图像数据生成推送消息的流程示意图；

图12为本申请实施例中计算呼吸间隔时间的流程示意图；

图13为本申请实施例中播放异常提醒的流程示意图；

图14为本申请实施例中服务器侧睡眠监测方法流程示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本申请实施例中的技术方案进行清除、详尽地描述。其中，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；文本中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，另外，在本申请实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为暗示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

图1示出了智能终端100的结构示意图。

下面以智能终端100为例对实施例进行具体说明。应该理解的是，图1所示智能终端100仅是一个范例，并且智能终端100可以具有比图1中所示的更多的或者更少的部件，可以组合两个或多个的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。

图1中示例性示出了根据示例性实施例中智能终端100的硬件配置框图。如图1所示，智能终端100包括：射频(radio frequency，RF)电路110、存储器120、显示单元130、摄像头140、传感器150、音频电路160、无线保真(Wireless Fidel ity，Wi-Fi)模块170、处理器180、蓝牙模块181、以及电源190等部件。

RF电路110可用于在收发信息或通话过程中信号的接收和发送，可以接收基站的下行数据后交给处理器180处理；可以将上行数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等器件。

存储器120可用于存储软件程序及数据。处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序或数据，从而执行智能终端100的各种功能以及数据处理。存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。存储器120存储有使得智能终端100能运行的操作系统。本申请中存储器120可以存储操作系统及各种应用程序，还可以存储执行本申请实施例所述方法的代码。

显示单元130可用于接收输入的数字或字符信息，产生与智能终端100的用户设置以及功能控制有关的信号输入，具体地，显示单元130可以包括设置在智能终端100正面的触摸屏131，可收集用户在其上或附近的触摸操作，例如点击按钮，拖动滚动框等。

显示单元130还可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端100的各种菜单的图形用户界面(graphical user interface，GUI)。具体地，显示单元130可以包括设置在智能终端100正面的显示屏132。其中，显示屏132可以采用液晶显示器、发光二极管等形式来配置。显示单元130可以用于显示本申请中所述的各种图形用户界面。

其中，触摸屏131可以覆盖在显示屏132之上，也可以将触摸屏131与显示屏132集成而实现智能终端100的输入和输出功能，集成后可以简称触摸显示屏。本申请中显示单元130可以显示应用程序以及对应的操作步骤。

摄像头140可用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给处理器180转换成数字图像信号。

智能终端100还可以包括至少一种传感器150，比如加速度传感器151、距离传感器152、指纹传感器153、温度传感器154。智能终端100还可配置有陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器、光传感器、运动传感器等其他传感器。

音频电路160、扬声器161、麦克风162可提供用户与智能终端100之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出。智能终端100还可配置音量按钮，用于调节声音信号的音量。另一方面，麦克风162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出至RF电路110以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器120以便进一步处理。本申请中麦克风162可以获取用户的语音。

Wi-Fi属于短距离无线传输技术，智能终端100可以通过Wi-Fi模块170帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。

处理器180是智能终端100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序，以及调用存储在存储器120内的数据，执行智能终端100的各种功能和处理数据。在一些实施例中，处理器180可包括一个或多个处理单元；处理器180还可以集成应用处理器和基带处理器，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，基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述基带处理器也可以不集成到处理器180中。本申请中处理器180可以运行操作系统、应用程序、用户界面显示及触控响应，以及本申请实施例所述的处理方法。另外，处理器180与显示单元130和显示单元140耦接。

蓝牙模块181，用于通过蓝牙协议来与其他具有蓝牙模块的蓝牙设备进行信息交互。例如，智能终端100可以通过蓝牙模块181与同样具备蓝牙模块的可穿戴电子设备(例如智能手表)建立蓝牙连接，从而进行数据交互。

智能终端100还包括给各个部件供电的电源190(比如电池)。电源可以通过电源管理系统与处理器180逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电以及功耗等功能。智能终端100还可配置有电源按钮，用于终端的开机和关机，以及锁屏等功能。

图2是本发明实施例的智能终端100的软件结构框图。

分层架构将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，将Android系统分为四层，从上至下分别为应用程序层，应用程序框架层，安卓运行时(Android runtime)和系统库，以及内核层。

应用程序层可以包括一系列应用程序包。

如图2所示，应用程序包可以包括相机，图库，日历，通话，地图，导航，WLAN，蓝牙，音乐，视频，短信息等应用程序。

应用程序框架层为应用程序提供应用编程接口(application programminginterface，API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。

如图2所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器，内容提供器，视图系统，电话管理器，资源管理器，通知管理器等。

窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕等。内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频，图像，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。视图系统包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图系统可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。

电话管理器用于提供智能终端100的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通，挂断等)。资源管理器为应用程序提供各种资源，比如本地化字符串，图标，图片，布局文件，视频文件等等。

通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息，可以用于传达告知类型的消息，可以短暂停留后自动消失，无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成，消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在系统顶部状态栏的通知，例如后台运行的应用程序的通知，还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息，发出提示音，智能终端振动，指示灯闪烁等。

Android Runtime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓系统的调度和管理。

核心库包含两部分：一部分是java语言需要调用的功能函数，另一部分是安卓的核心库。

应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。

系统库可以包括多个功能模块。例如：表面管理器(surface manager)，媒体库(Media Libraries)，三维图形处理库(例如：OpenGL ES)，2D图形引擎(例如：SGL)等。

表面管理器用于对显示子系统进行管理，并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。

媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如:MPEG4，H.264，MP3，AAC，AMR，JPG，PNG等。三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图像渲染，合成，和图层处理等。2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。

内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动，摄像头驱动，音频驱动，传感器驱动。

下面结合捕获拍照场景，示例性说明智能终端100软件以及硬件的工作流程。

当触摸屏131接收到触摸操作，相应的硬件中断被发给内核层。内核层将触摸操作加工成原始输入事件(包括触摸坐标，触摸操作的时间戳等信息)。原始输入事件被存储在内核层。应用程序框架层从内核层获取原始输入事件，识别该输入事件所对应的控件。以该触摸操作是触摸单击操作，该单击操作所对应的控件为相机应用图标的控件为例，相机应用调用应用框架层的接口，启动相机应用，进而通过调用内核层启动摄像头驱动，通过摄像头140捕获静态图像或视频。

本申请实施例中的智能终端100可以为手机、平板电脑、可穿戴设备、笔记本电脑以及电视等。

图3是用于示出智能终端上的用户界面的示意图。在一些具体实施中，用户通过触摸用户界面上的应用图标可以打开相应的应用程序，或者通过触摸用户界面上的文件夹图标可以打开相应的文件夹。

在一些实施例中，智能终端100上还可以内置生命体征检测器155，生命体征检测器155可以作为传感器150的一种，用于检测用户的生命体征参数数据。例如，呼吸传感器、心跳传感器等。检测的生命体征参数可以用于判断用户的身体健康状态。在不同的检测时间段，或不同的检测状态下检测的生命体征参数可以作为不同类型的体征数据。例如，可以通过设置检测周期，使生命体征检测器155在夜间22:00至次日早晨6:00时间段检测到的生命体征参数作为睡眠数据，包括这一时间段内的呼吸数据和心跳数据等。

生命体征检测器155可以内置在智能终端100中，作为智能终端100的一个功能模块，直接对用户的生命体征参数进行检测。例如，当智能终端100为智能手表、智能手环等可穿戴设备时，可以之间将心跳传感器设置在智能终端100中，从而直接在贴合佩戴位置检测心跳数据。生命体征检测器155还可以外接智能终端100上。

即如图4所示，在一些实施例中，智能终端100可以通过通信器或特定的外部装置接口连接生命体征检测器155，则生命体征检测器155可以佩戴在用户身上的多个部位，以分别检测多个部位的生命体征参数。生命体征检测器155再统一连接智能终端100，以使智能终端100可以接收生命体征检测器155检测的生命体征参数。智能终端100与外接的生命体征检测器155之间可以通过数据线或者无线传输等方式实现连接关系。例如，智能终端100可以配备智能手环或智能医疗器械等能够检测呼吸或心跳的器件，这些器件可以内置WiFi模块或者蓝牙模块，以通过无线网络或蓝牙连接传输生命体征参数。

生命体征检测器155的具体传感器形式，可以根据所要检测的生命体征参数类型以及智能终端100的类型确定。例如，为了检测用户的心跳数据，生命体征检测器155可以包括心跳传感器。心跳传感器可以基于压电式、压阻式、光电式检测元件，检测用户皮肤组织的压力变化，结合时间信息获得心跳参数。同理，在检测呼吸数据时，生命体征检测器155可以内置呼吸传感器。呼吸传感器可以基于图像式、压电式、流量式检测侧元件，对用户胸腔起伏变化、胸腔压力以及呼吸气体流量等参数进行检测，以获得呼吸参数。

显然，除上述心跳数据和呼吸数据外，智能终端100还可以对用户的其他生命体征参数进行检测，如体温、血压等。生命体征参数还可以是根据多个传感器检测的数据进行综合计算得出。例如，对于睡眠数据的检测，可以通过图像采集睡姿、通过心跳传感器采集心跳数据、通过呼吸传感器采集呼吸数据以及通过声音传感器采集鼾声参数等，这些数据可以用于综合评价用户的睡眠质量。

生命体征检测器155检测的参数在发送给智能终端100的处理器180以前，还可以通过内置的电路进行初步处理，如模数转换、降噪等初步处理，将检测获得的初始电信号转化为智能终端100的处理器180能够识别的生命体征参数数据。生命体征参数数据可以通过统一配置数据形式，形成数据表、数据帧等数据形式，从而按照实际采样频率逐一发送给处理器180。

在一些实施例中，生命体征参数可以通过特定的参数协议进行传输。参数协议可以约定生命体征参数的具体数据形式，以便通过较少的数据量完成数据传递。例如，由于心跳、呼吸等数据是通过检测信号相位确定，即相位表示呼吸和心跳幅度变化大小。因此在智能终端100中可以定义相位数据协议。相位数据协议包括：起始位、呼吸相位数据、心跳相位数据、停止位。数据总长度为66个字符，共占528bit。即：

“DSB150150150150150150150150150150H150150150150150150150150150150DE”；其中，起始位为固定“DS”占16bit；呼吸相位数据为“B+3×10位数字字符”占248bit；心跳相位数据为“H+3×10位数字字符”占248bit；停止位为固定“DE”占16bit。

处理器180可以针对获得的数据，逐一进行提取、分析以根据生命体征数据分析用户的健康状态。例如，智能终端100通过生命体征检测器检测用户在22:00至次日6:00的心跳数据和呼吸数据后，可以根据心跳数据和呼吸数据计算心跳频率、呼吸频率等分析结果，从而根据心跳频率和呼吸频率确定用户的睡眠状态。

在对睡眠状态检测的过程中，处理器180还可以根据心跳数据和呼吸数据及其相互关系，确定是否存在睡眠异常状态。例如，通过呼吸频率可以确定用户是否在睡眠过程中出现呼吸暂停障碍，即人在正常状态下的呼吸频率为12～20次/分钟，如果通过呼吸数据确定用户在睡眠过程中的呼吸频率小于12次/分钟，则可以确定用户可能存在呼吸暂停的睡眠异常状态。

当检测到睡眠异常状态时，智能终端100可以播放图像、声音等异常反馈，以通知用户及时采取相应的处理措施，缓解睡眠异常危机用户的人身健康。例如，当监测到用户睡眠过程中出现呼吸暂停时，智能终端100会发出预警声音，并显示用于表示呼吸暂停障碍的用户界面，以提示用户。

在一些实施例中，智能终端100还可以对睡眠监测结果进行保存，并进行统计分析形成睡眠监测结果。不同用户的睡眠监测结果可以单独进行存储，并且多个用户对应的睡眠监测结果还可以相互存在关联，形成用户组。例如，多个用户以家庭身份的形式建立用户组，则在建立用户组以后，作为父母的用户可以查看作为孩子或老人用户的睡眠监测数据。为此，智能终端100还可以与服务器200建立通信连接，以通过服务器200保存睡眠监测结果。对于形成用户组的情况，可以在用户组中任一用户使用的终端访问服务器200时，获取组内其余成员的睡眠监测结果。

需要说明的是，当智能终端100与服务器200建立通信连接关系以后，对用户睡眠参数的计算过程可以由智能终端100完成，也可以由服务器200完成。即在一些实施例中，智能终端100可以在检测到用户的睡眠参数后，将睡眠参数发送给服务器200，服务器200则在接收到睡眠参数后，按照睡眠检测要求，对睡眠参数执行分析计算，以确定当前用户是否出现睡眠异常状态。再根据睡眠异常状态的判断结果，向智能终端100反馈推送消息或者预警指令，以使智能终端100可以根据预警指令发出异常反馈。

在一些实施例中，对睡眠参数的计算过程还可以由智能终端100和服务器200协同完成。例如，如图5所示，智能终端100可以进行呼吸频率、心跳频率等数据的基础运算。而服务器200可以内置内容管理系统、后台编排系统、内容分发服务系统以及大数据异常分析系统等功能模块。其中，内容管理系统为运营人员提供创建和管理第三方应用程序接口(Application Programming Interface，API)媒资信息的功能，第三方API媒资信息包括媒资ID、标题、海报、提供方编号、提供方API的统一资源定位系统(Uniform ResourceLocator，URL)地址、参数规则等。媒资类型包括但不限于菜谱、音乐、健身、医疗、娱乐等。后台编排系统可以将创建完成的第三方API媒资编排到内容栏的推荐位上，并部署在内容分发服务系统中。内容分发服务系统则根据终端类型及需求，将内容服务推送给终端。大数据异常分析系统可以基于大数据分析理论结合历史数据等内容，更准确的分析呼吸、心跳异常。

显然，上述通过呼吸频率监测呼吸暂停的方式，会受到诸如呼吸检测方式、检测精度、用户意识等因素的影响，降低检测准确率。例如，当通过毫米波雷达检测呼吸数据时，由于用户的呼吸频率在有意识状态下是不规律的，因此当用户清醒后，毫米波雷达检测的呼吸频率会出现波动，有可能被误判为呼吸暂停而产生异常反馈。

为了提高对睡眠异常的检测准确度，智能终端100在根据生命体征参数分析出用户可能出现睡眠异常状态时，进一步通过校对程序对睡眠异常状态再进行确认，如果校对程序也确定用户出现睡眠异常状态时，再发出异常反馈，缓解状态误判对睡眠监测功能的影响。校对程序可以基于生命体征参数以外的其他参数实施校对过程。例如，在对用户是否出现呼吸暂停等睡眠异常状态进行检测时，由于呼吸暂停以睡眠打鼾伴呼吸暂停和日间嗜睡为主要临床表现，因此可以通过检测用户在睡眠过程中的声音数据对睡眠异常状态进行校对。

为此，在一些实施例中，智能终端100还可以内置声音采集器156，用于检测用户睡眠过程中的声音，以生成音频数据。声音采集器156可以是智能终端100内置的麦克风，也可以是智能终端100外接的麦克风。在启动检测后，声音采集器156可以实时接收当前环境中的声音，并将声音信号转化为音频数据发送给智能终端100的处理器180进行处理。通过处理器180对音频数据的处理，智能终端100可以从音频数据中提取与声波相关的信息，如频率、幅值、相位等，也可以提取出与声音相关的信息，如音量、音色、声音变化规律等。

在一些实施例中，智能终端100与其他关联设备之间建立通信连接关系，组成智能家居系统。当智能终端100与其他关联设备之间建立通信连接关系时，也可以利用关联设备上的麦克风实现声音采集功能。

声音采集器156检测的音频数据可以用于对睡眠异常状态的校对程序中，以提高智能终端100对睡眠异常状态的检测准确率。如图6所示，在一些实施例中，提供一种睡眠监测方法，具体包括以下内容：

获取用户输入的用于启动睡眠监测功能的控制指令。用户在使用智能终端100时，可以通过特定的交互动作控制智能终端100启动不同的功能。其中，部分交互动作可以触发生成用于启动睡眠监测功能的控制指令，用于控制智能终端100启动睡眠检测功能。例如，用户可以通过点击操作，控制选中应用界面中的“睡眠检测”应用程序，控制智能终端100启动运行“睡眠监测”应用程序，随着应用程序的启动，智能终端100将从应用界面切换到睡眠检测界面，以实现睡眠监测功能。

需要说明的是，上述“睡眠监测”应用程序可以是安装在智能终端100上的第三方应用，也可以是内置在智能终端100操作系统中的系统应用。当睡眠监测应用程序为系统应用时，睡眠监测界面还可以通过特定的触发条件触发显示。例如，用户可以预先设置自己的作息时间，如每天的22:00-6:00为睡眠时间，则在时间到达22:00时，智能终端100可以自动启用睡眠监测功能，即在满足时间条件时自动输入用于启动睡眠监测功能的控制指令，控制智能终端100运行所述“睡眠监测”应用程序。

为了确定触发条件，在一些实施例中，智能终端100可以通过收集用户的使用数据，并对使用数据进行分析，以通过分析结果确定用户的作息习惯。例如，智能终端100可以记录用户每天夜间关机或者关闭显示器的时间，并通过多天记录结果确定用户的平均入睡时间，并在时间到达确定的平均入睡时间时，自动启用睡眠监测功能。

在一些实施例中，对于支持触控操作、智能语音操作等特殊交互方式的智能终端100，用户可以基于这些特殊交互方式输入用于显示睡眠检测界面的控制指令。例如，如图7所示，当智能终端100是手机等手持终端设备时，用户可以通过在主界面上右滑进入负一屏，并在负一屏中点击选择“健康”选项，启动运行睡眠监测应用。又例如，用户可以通过调用语音助手程序后，输入语音“开始睡眠监测”、“我要睡觉了”等内容，控制智能终端100启动睡眠监测功能。

在接收到用于启动睡眠监测功能的控制指令后，智能终端100可以响应于该控制指令，通过生命体征检测器155获取睡眠参数，即在接收到控制指令后，智能终端100可以控制生命体征检测器155启动检测。生命体征检测器155中的传感器可以将睡眠相关的生命体征转化为电信号，并结合时间等因素形成睡眠数据。为了能够准确监测用户的睡眠状态，所述睡眠参数可以包括呼吸参数和心跳参数，其中，呼吸参数和心跳参数可以通过各自的传感器检测获得。例如，呼吸参数可以通过毫米波雷达检测用户胸腔的起伏规律，从而获得呼吸次数、呼吸时长、呼吸间隔、呼吸频率等数据。

在获取睡眠参数后，智能终端100可以对睡眠参数进行判断，确定检测的睡眠参数是否满足预设健康条件。例如，在安静状态下人的呼吸频率为12～20次/分钟，心跳频率为60～100次/分钟，则在检测到呼吸频率和/或心跳频率不在上述区间范围时，可以确定睡眠参数不满足预设健康条件。

因此，如图8所示，在一些实施例中，智能终端100可以在通过生命体征检测器155获取睡眠参数后，从睡眠参数中提取呼吸参数和心跳参数，并根据呼吸参数和心跳参数计算呼吸频率和心跳频率。再按照用户年龄、性别等信息查询符合当前用户的健康呼吸频率区间与健康心跳频率区间。再对比呼吸频率和健康呼吸频率区间以及对比心跳频率与健康心跳频率区间，以根据对比结果确定睡眠参数是否满足预设健康条件。如果呼吸参数不在健康呼吸频率区间内，或者，心跳参数不在健康心跳频率区间内，则确定睡眠参数不满足预设健康条件；如果呼吸参数在健康呼吸频率区间内，并且，心跳参数在健康心跳频率区间内，则确定睡眠参数满足预设健康条件。

例如，通过对呼吸频率与健康呼吸频率区间，以及心跳频率与健康心跳频率区间进行对比，可以确定用户在睡眠过程中出现的呼吸心跳异常状态包含如下情况：呼吸过缓，即呼吸频率小于12次/分钟(breath＜12)；呼吸过快，breath＞20；心跳过缓，heart＜60；心跳过快，heart＞100。

为了进一步提高对睡眠异常状况的判断准确率，智能终端100还可以对睡眠参数中的多个物理量之间的关系进行分析，从而确定用户是否出现睡眠异常问题。例如，在平静状态下，呼吸频率与心跳频率会保持在1/4的比例关系，即呼吸1次、心跳4次。而当睡眠过程中出现呼吸暂停异常时，呼吸频率与心跳频率的比例将会变小。为此，如图9所示，在一些实施例中，智能终端100可以在获取睡眠参数后，从睡眠参数中提取呼吸参数和心跳参数，并根据呼吸参数和心跳参数计算呼吸心跳比例。如果呼吸参数小于呼吸频率阈值，并且，呼吸心跳比例小于1/4，标记睡眠参数不满足预设健康条件。

例如，健康用户在平静状态下的呼吸与心跳比例为1：4，呼吸频率范围是12～20次/分钟；智能终端100在接收到睡眠数据后，可以对睡眠数据进行计算分析，并在检测到用户呼吸范围低于12次/分钟，并且呼吸与心跳比例小于1：4时，确定用户可能处于睡眠异常状态。

如果睡眠参数不满足预设健康条件，即通过睡眠数据确认用户可能处于睡眠异常状态时，智能终端100可以启动校对程序，以实现对用户是否处于睡眠异常状态进行二次判断。根据应用程序中设置的校对规则，智能终端100可以启用声音传感器156，以通过声音传感器156获取校对周期内的用户音频数据。

对于呼吸暂停等睡眠异常，由于其临床表现为睡眠打鼾，因此可以通过声音传感器156采集用户鼾声对应的声音信号，确定用户是否出现睡眠异常。声音传感器156可以通过“声-电”传感器，对所处环境中的声音信号进行采集，并将声音信号转化为电信号，形成音频数据。

音频数据可以包含一段或多段特定时长的声音，每段声音中应至少涵盖一个呼吸周期。例如，一般10s以上没有呼吸判断为一次呼吸暂停行为，所以在检测到呼吸频率低于12次/分钟，并且呼吸与心跳比例小于1：4时，可以启动声音传感器156检测3段15s的音频。即每次录制音频时间15s，间隔0.5s录制1次，则可以采样获得3个总时长为15s的音频样本。

在获取音频数据后，智能终端100可以根据音频数据校对用户是否处于睡眠异常状态，即智能终端100可以通过音频数据进一步检测当前呼吸状态数据，如呼吸间隔时间等，并判断呼吸状态数据是否符合呼吸暂停时间。例如，智能终端可以通过分析音频数据中音量变化规律，确定音量持续较小状态在音频数据中的持续时间，即用户未打鼾的持续时间，以作为呼吸间隔时长，当呼吸间隔时长大于10s时，可以校对出用户确实处于呼吸暂停状态。

为了有利于用户的睡眠健康，当通过校对程序确认用户确实存在呼吸暂停等睡眠异常问题时，智能终端100可以发出异常提醒。所述异常提醒可以通过图像、声音、振动等提醒方式进行表现，以起到提示效果。例如，在通过音频数据校对确定用户存在呼吸暂停等睡眠异常状态时，智能终端100可以在睡眠监测程序对应的用户界面中显示提示内容，包括文字“检测到您在睡眠过程中出现呼吸暂停，为了您的健康，请及时就医”。

由于部分睡眠异常状态对用户的健康影响较小，如用户在睡眠过程中仅出现偶尔的呼吸频率波动，而部分睡眠异常状态对用户的健康影响较大，如频繁的呼吸暂停症状可能导致用户窒息，甚至有危及生命的危险，因此智能终端100所发出的异常反馈也可以根据不同的睡眠异常类型或不同的睡眠异常程度具有不同的提示方式。

例如，对于偶发性的呼吸暂停，可能由感冒等其他疾病引起，则在监测到这种睡眠异常状态时，仅对用户进行提示性的消息推送，告知用户睡眠异常状态的存在即可。而对于严重的呼吸暂停障碍，则需要通过声音预警的方式告知用户，以减少用户窒息的风险。对于更为严重的呼吸暂停障碍，智能终端100还可以在发出预警信号后，联系医疗系统，以实现及时救治。

为了实现上述功能，智能终端100还可以根据音频数据计算出用户所处睡眠异常的等级，并按照异常等级播放异常提醒。其中，睡眠异常等级可以根据采集的音频数据与睡眠数据综合判断确定，可以通过对音频数据和睡眠数据中计算出判断指标，并根据判断指标确定用户当前的异常状态等级。例如，智能终端100可以根据音频数据和睡眠数据中确定呼吸间隔时间，并呼吸间隔时间的具体时长，确定用户的异常等级。即用户的呼吸间隔时长越长，则异常状态等级越高，相应的智能终端100应采取的异常提示效果越明显。

可见，在上述实施例中，智能终端100可以通过声音传感器156检测的音频数据对睡眠异常状态进行校对，并根据音频数据确定异常状态等级，以根据不同的异常状态等级采用不同的方式进行异常提醒。通过增加基于音频数据的校对过程，可以是智能终端100对睡眠异常状态的判断更加准确，既实现了对睡眠监测的目的，又避免频繁的提醒用户，打扰用户的睡眠过程，提高用户体验。

需要说明的是，通过音频数据对睡眠异常状态的校对过程，不仅可以通过对音频数据中打鼾声音的检测，以确定呼吸间隔时间，而且可以对环境声音进行判断，以确定用户是否清醒，从而区分呼吸暂停障碍与正常的起夜过程，提高对睡眠异常状态的检测准确度。

由于用户的睡眠过程可以发送在不同的场景中，但睡眠过程都可能出现呼吸暂停等睡眠异常状态。因此，智能终端100可以在不同的场景下进行睡眠监测。例如，用户可能在卧室进入睡眠状态，也可能在客厅进入睡眠状态。然而在不同的场景下，用户的作息习惯不同，例如在客厅场景内时，用户可能处于睡眠状态也可能不处于睡眠状态，而在不睡眠状态时，并不需要睡眠监测过程，也不会发出鼾声，因此智能终端100不能再根据睡眠数据和音频数据监测睡眠状态，以避免错误的数据对睡眠监测过程产生影响。

为此，如图10所示，在一些实施例中，智能终端199可以在获取睡眠参数前，获取当前场景信息。所述场景信息包括卧室场景和非卧室场景，其中，卧室场景为用户经常用于睡眠的场景，非卧室场景则为用户不经常用于睡眠的场景。对场景信息可以通过智能终端100或者生命体征检测器155所处的位置进行检测，即通过智能终端100内部的定位装置等确定智能终端100所处的位置，以根据智能终端100所处的位置，确定用户当前场景信息。

场景信息还可以通过图像处理的方式获得，即在一些实施例中，智能终端100可以获取当前场景的图像，并对场景图像中的特征目标进行识别。其中，特征目标可以用于区分不同场景，例如，当识别出场景图像中包括床、床头柜、床头灯等特征目标时，可以确定当前场景为卧室场景；而当识别出场景图像中包括沙发、茶几、家电等特征目标时，可以确定当前场景为客厅场景，即非卧室场景。

在获得场景信息后，智能终端100可以根据不同的场景执行不同的监测过程。如果场景信息为卧室场景，即用户较高概率处于睡眠状态，因此可以在用户输入睡眠监测控制指令后，接收生命体征检测器155检测的睡眠参数。如果场景信息为非卧室场景，即用户可能处于睡眠状态也可能不处于睡眠状态，因此智能终端100需要对用户是否处于睡眠状态进行检测。

智能终端100可以通过检测用户静止状态的方式，确定用户是否处于睡眠状态。即在一些实施例中，智能终端100可以获取用户图像数据。图像数据可以通过智能终端100内置的图像采集模块获取，或者，通过智能终端100所处智能家居系统内指定关联设备的图像采集模块获取。例如，当智能终端100内置图像采集模块且图像采集模块可以获取到包含用户人像的图像时，可以启动图像采集模块对当前场景进行拍摄。而当智能终端100没有内置或外接图像采集模块时，智能终端100可以向智能家居系统的人工智能物联网(ArtificialIntelligence&Internet of Things，AIoT)系统发送图像获取指令。AIoT系统中带有图像采集模块的关联设备，如智能电视等，则可以在接收到图像获取指令后，启动图像采集模块对当前场景进行图像拍摄，以获取用户图像数据。

在获取用户图像数据后，智能终端100可以在图像数据中识别用户人像目标，具体的识别方式可以通过图像处理模型完成。即可以通过带有标签的样本图像输入初始模型，并根据识别结果和标签对比确定误差函数，再基于误差函数反向调节模型参数，以通过多次模型训练的方式获得图像识别模型。再将获取的用户图像数据输入图像识别模型，从而获得模型识别结果，即确定图像中的人像目标位置。

用户图像数据可以由多帧图像组成，每帧图像可以设置特定的采样间隔。智能终端100可以对每帧图像进行人像目标识别，并对比多帧图像数据中的人像目标位置，以确定用户是否移动或产生睡眠时不会产生的动作。在多帧图像数据中的人像目标位置变化小于预设误差阈值时，则可以确定用户进入静止状态。

在确定用户进入静止状态，并保持一定时间后，智能终端100可以确定用户进入睡眠状态，此时再接收生命体征检测器155检测的睡眠参数，则可以使智能终端100获取的参数均为睡眠参数。

为了实现更加丰富的睡眠检测功能，较少智能终端100的数据处理量，智能终端100还包括通信器，所述通信器可以被配置为与服务器200建立通信连接。服务器200可以对智能终端100检测的睡眠参数和音频数据进行进一步分析，并根据分析结果生成推送消息、控制指令等内容，以使智能终端100可以实现更多的提示功能。

为此，当确定睡眠参数不满足预设健康条件时，智能终端100可以向服务器200发送睡眠参数。服务器200在接收到睡眠参数后，可以根据睡眠参数生成识别指令，并向智能终端100反馈识别指令。智能终端100则在接收到识别指令后，响应于所述识别指令获取图像数据。同样，所述图像数据可以通过智能终端100内置的图像采集模块获取，或者，通过智能终端100所处智能家居系统内指定关联设备的图像采集模块获取。

获取图像数据后，智能终端100可以将获取图像数据发送给服务器200，以使服务器200根据图像数据和睡眠参数生成推送消息，以反馈给智能终端100。推送消息可以用于提示用户采取处理措施，即智能终端100可以在接受到推送消息后，对推送消息进行显示，并根据推送消息采取检测措施。

例如，智能终端100将睡眠数据实时上报给服务器200后，服务器200可以根据睡眠数据监测到呼吸心跳异常时，通过AIoT系统判断当前客厅内带有图像采集模块的智能电视是否开机。如果智能电视已经开机，则可以通过控制指令控制打开电视的摄像头，识别用户信息。再将用户信息与呼吸心跳数据进行匹配，同时在终端推送相关注意事项与改善建议，其中，具体的推送内容支持后台配置。

如果智能电视未开机，服务器200可以分析呼吸心跳异常之后给智能终端100进行异常信息提醒，引导用户在智能电视端进行详细的健康检测，如可以在智能电视端的心率健康研究程序中体检心率，血氧，血压，微循环等身体参数指标。

在一些实施例中，智能终端100可以呼吸暂停指数计算异常等级。其中，所述呼吸暂停指数(Apnea–Hypopnea Index，AHI)也称为呼吸紊乱指数，即单位时间(每小时)内的呼吸暂定和低通气的次数。为了通过呼吸暂停指令计算睡眠异常等级，智能终端100可以在根据音频数据计算异常等级时，先在音频数据中提取呼吸间隔时间。

呼吸间隔时间可以通过记录音频数据中的波形变化周期获得，也可以通过遍历采样点音量参数获得。即如图12所示，在一些实施例中，智能终端100可以在音频数据中提取呼吸间隔时间，并按照设定采样频率对音频数据执行采样。例如，智能终端100可以每20ms对录制的声音进行采样，每个采样点记为n，则针对15s的音频数据，智能终端100可以采样count＝15000/20＝750个采样点，即n＝1,2,…,750。

再获取每个采样点对应的音量，记为kn，以通过遍历每个采样点的声音音量，统计目标采样点数量。其中，所述目标采样点数量为声音音量小于音量阈值的连续采样点累加数量。例如，相对于打鼾声音音量，呼吸间隔期间的音量明显小于打鼾声音音量，则在将音量小于最大音量10％的采样点确定为静音采样点，则在多个静音采样点连续出现时，确定其为目标采样点。

再计算目标采样点数量和设定采样频率的乘积，以得到呼吸间隔时间。例如，当遍历获得600个连续静音采样点时，可以根据采样点数量600和采样频率0.02s计算静音时间为600×0.02＝12s。

在计算得到呼吸间隔时间后，智能终端100可以对呼吸间隔时间与呼吸暂停判断值进行对比，当呼吸间隔时间大于呼吸暂停判断值时，认为用户存在呼吸暂停问题。例如，在10s以上没有呼吸则判断为一次呼吸暂停行为，因此呼吸暂停判断值为10s，则当检测到一段音频只能够呼吸间隔时间为12s大于呼吸暂停判断值10s时，记录用户出现一次呼吸暂停行为。

再通过遍历音频数据中呼吸间隔时间大于或等于呼吸暂停判断值的次数，以生成呼吸暂停指数，从而按照呼吸暂停指数查询异常等级。如图13所示，在一些实施例中，智能终端100在根据呼吸暂停指数查询异常等级时，可以获取危险判断阈值。其中，所述危险判断阈值包括第一阈值和第二阈值，并且第一阈值大于第二阈值。如果呼吸暂停指数大于第一阈值，即用户可能处于严重的呼吸暂停障碍中，此时，智能终端100可以播放第一预警信号以及生成高危预警指令。为了获得更好的提示效果，所述第一预警信号包括图像和声音提示内容，所述高危预警指令提示用户与医疗系统建立通信连接。

在一些实施例中，在生成高危预警指令后，响应于高危预警指令，控制显示器显示通信确认界面。接收用户基于通信确认界面输入的确认指令。如果在预设等待时间内未接收到确认指令，自动与医疗系统建立通信连接。

例如，第一阈值为30，当AHI≥30时，认为用户处于比较严重的呼吸暂停异常中，此时，可以在智能终端100中进行声音预警的同时，提示用户是否联动社区医院，并且30s内用户没有确认时自动拨打社区医院电话。

如果呼吸暂停指数小于第一阈值，且大于第二阈值，播放第一预警信号。例如，第二阈值为15，当AHI＜30，且AHI≥15时，在智能终端100进行声音预警，同时显示预警信息。此外，当被监测用户处于用户组中时，还可以将异常信息推送给该用户关联的其它终端。

如果呼吸暂停指数小于第二阈值，播放第二预警信号，所述第二预警信号包括图像提示内容。例如，当AHI＜15，同时AHI≥5时，可以仅给出预警，以减少频繁提示信息对用户睡眠过程造成干扰。

基于上述睡眠监测方法，在本申请的部分实施例中还提供一种智能终端100，所述智能终端100包括显示器、生命体征检测器155、声音采集器156以及处理器180。其中，所述显示器用于显示用户界面；所述生命体征检测器155用于检测睡眠参数；所述声音采集器156用于获取用户音频数据；所述处理器180被配置为执行以下程序步骤：

获取用户输入的用于启动睡眠监测功能的控制指令；

响应于所述控制指令，通过所述生命体征检测器获取所述睡眠参数，所述睡眠参数包括呼吸参数和心跳参数；

如果所述睡眠参数不满足预设健康条件，通过所述声音传感器获取校对周期内的用户音频数据；

根据所述音频数据计算异常等级，以及按照所述异常等级播放异常提醒。

由以上技术方案可知，上述智能终端100可以在用户启动睡眠监测功能后，获取呼吸、心跳等睡眠参数，并根据睡眠参数初步判断睡眠异常情况，当睡眠参数不满足预设健康条件时，再启动声音传感器以获取用户音频数据，从而根据音频数据校对睡眠异常状况，并计算出异常等级，以按照不同的异常等级播放不同的异常提醒。所述智能终端100可以通过初步判断和二次校对的方式，准确的对睡眠异常状况进行检测，减少误报次数，并按照不同的异常等级播放不同的异常提醒，以提醒用户做出正确的处理措施，提高用户体验。

需要说明的是，上述实施例提供的睡眠监测方法中，除获取用户输入的用于启动睡眠监测功能的控制指令的步骤，以及按照所述异常等级播放异常提醒的步骤外的其他步骤，可以由服务器200执行，并将执行结果反馈给智能终端100。为此，如图14所示，在一些实施例中，还提供一种服务器200，所述服务器200被配置为：

接收智能终端100发送的睡眠参数，所述睡眠参数包括呼吸参数和心跳参数；

如果所述睡眠参数不满足预设健康条件，获取校对周期内的用户音频数据，所述音频数据通过智能终端100的声音采集器检测获得；

根据所述音频数据计算异常等级；

根据所述异常等级向智能终端100反馈推送消息，所述推送消息包括所述异常等级，用于触发所述智能终端100按照所述异常等级播放异常提醒。

本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可，以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例，并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种智能终端，其特征在于，包括：

显示器，被配置为显示用户界面；

生命体征检测器，被配置为检测睡眠参数；

声音采集器，被配置为获取用户音频数据；

处理器，被配置为：

获取用户输入的用于启动睡眠监测功能的控制指令；

响应于所述控制指令，通过所述生命体征检测器获取所述睡眠参数，所述睡眠参数包括呼吸参数和心跳参数；

如果所述睡眠参数不满足预设健康条件，通过所述声音传感器获取校对周期内的用户音频数据；

根据所述音频数据计算异常等级，以及按照所述异常等级播放异常提醒。

2.根据权利要求1所述的智能终端，其特征在于，所述处理器被进一步配置为：

通过所述生命体征检测器获取所述睡眠参数的步骤后，从所述睡眠参数中提取所述呼吸参数和心跳参数；

查询健康呼吸频率区间与健康心跳频率区间；

如果所述呼吸参数不在健康呼吸频率区间内，或者，所述心跳参数不在健康心跳频率区间内，标记所述睡眠参数不满足预设健康条件；

如果所述呼吸参数在健康呼吸频率区间内，并且，所述心跳参数在健康心跳频率区间内，所述睡眠参数满足预设健康条件。

3.根据权利要求1所述的智能终端，其特征在于，所述处理器被进一步配置为：

通过所述生命体征检测器获取所述睡眠参数的步骤后，从所述睡眠参数中提取所述呼吸参数和心跳参数；

根据所述呼吸参数和心跳参数计算呼吸心跳比例；

如果所述呼吸参数小于呼吸频率阈值，并且，所述呼吸心跳比例小于1/4，标记所述睡眠参数不满足预设健康条件。

4.根据权利要求1所述的智能终端，其特征在于，所述处理器被进一步配置为：

在通过所述生命体征检测器获取所述睡眠参数的步骤中，获取当前场景信息，所述场景信息包括卧室场景和非卧室场景；

如果所述场景信息为卧室场景，接收所述生命体征检测器检测的所述睡眠参数；

如果所述场景信息为非卧室场景，检测用户静止状态；

在用户进入静止状态后，接收所述生命体征检测器检测的所述睡眠参数。

5.根据权利要求1所述的智能终端，其特征在于，还包括通信器，被配置为与服务器建立通信连接，所述处理器被进一步配置为：

如果所述睡眠参数不满足预设健康条件，向所述服务器发送所述睡眠参数；

接收所述服务器反馈的识别指令；

响应于所述识别指令获取图像数据，所述图像数据通过所述智能终端内置的图像采集模块获取，或者，通过所述智能终端所处智能家居系统内指定关联设备的图像采集模块获取；

向所述服务器发送所述图像数据，以使所述服务器根据所述图像数据和所述睡眠参数生成推送消息；

接收所述服务器反馈的所述推送消息。

6.根据权利要求1所述的智能终端，其特征在于，所述处理器被进一步配置为：

在根据所述音频数据计算异常等级的步骤中，在所述音频数据中提取呼吸间隔时间；

遍历音频数据中所述呼吸间隔时间大于或等于呼吸暂停判断值的次数，以生成呼吸暂停指数，所述呼吸暂停指数为单位时间内的呼吸暂定次数；

根据所述呼吸暂停指数查询所述异常等级。

7.根据权利要求6所述的智能终端，其特征在于，所述处理器被进一步配置为：

在所述音频数据中提取呼吸间隔时间的步骤中，按照设定采样频率对所述音频数据执行采样；

遍历每个采样点的声音音量；

统计目标采样点数量，所述目标采样点数量为所述声音音量小于音量阈值的连续采样点累加数量；

计算所述呼吸间隔时间，所述呼吸间隔时间为所述目标采样点数量和所述设定采样频率的乘积。

8.根据权利要求6所述的智能终端，其特征在于，所述处理器被进一步配置为：

在根据所述呼吸暂停指数查询所述异常等级的步骤中，获取危险判断阈值，所述危险判断阈值包括第一阈值和第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值；

如果所述呼吸暂停指数大于所述第一阈值，播放第一预警信号以及生成高危预警指令，所述第一预警信号包括图像和声音提示内容，所述高危预警指令提示用户与医疗系统建立通信连接；

如果所述呼吸暂停指数小于所述第一阈值，且大于所述第二阈值，播放所述第一预警信号；

如果所述呼吸暂停指数小于所述第二阈值，播放第二预警信号，所述第二预警信号包括图像提示内容。

9.根据权利要求8所述的智能终端，其特征在于，所述处理器被进一步配置为：

在生成高危预警指令后，响应于所述高危预警指令，控制所述显示器显示通信确认界面；

接收用户基于通信确认界面输入的确认指令；

如果在预设等待时间内未接收到所述确认指令，自动与医疗系统建立通信连接。

10.一种睡眠监测方法，其特征在于，应用于智能终端，所述智能终端包括显示器、生命体征检测器、声音采集器以及处理器，所述睡眠监测方法包括：

获取用户输入的用于启动睡眠监测功能的控制指令；

响应于所述控制指令，通过所述生命体征检测器获取所述睡眠参数，所述睡眠参数包括呼吸参数和心跳参数；

如果所述睡眠参数不满足预设健康条件，通过所述声音传感器获取校对周期内的用户音频数据；

根据所述音频数据计算异常等级，以及按照所述异常等级播放异常提醒。

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