CN114366983A - 一种改善睡眠质量的方法、系统、装置、电子设备及介质 - Google Patents

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Abstract

本申请属于助眠技术领域，公开了一种改善睡眠质量的方法、系统、装置、电子设备及介质，该系统包括头戴设备和用户终端。其中，头戴设备包括脑电波信号处理模块、通信模块和播放模块：脑电波信号处理模块采集和处理用户睡眠脑电波特征数据，通信模块接收用户终端的音频刺激实施方案，播放模块播放刺激音频，可使用户深睡眠脑电波得到增强，从而有效改善睡眠质量。用户终端基于算法对用户睡眠脑电特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案，另外，用户终端可将用户睡眠脑电波特征数据上传至服务器，服务器采用可学习的神经网络模型算法基于用户个性化的脑电数据进行训练，更新算法参数，优化用户终端算法，从而个性化提升睡眠改善效果。

Description

一种改善睡眠质量的方法、系统、装置、电子设备及介质
技术领域
本申请涉及助眠技术领域，具体而言，涉及一种改善睡眠质量的方法、系统、装置、电子设备及介质。
背景技术
当今世界睡眠健康和老龄化问题日益突出。睡眠科学理论确定人类的睡眠与衰老、记忆力等具有密切的联系，睡眠过程中主要是深睡眠期在记忆形成与巩固、身体机能恢复中起到重要作用，睡眠慢波脑电(δ波)是深睡眠期的主要脑电波形特征。随着年龄增长，睡眠中深睡眠的比例呈显著下降趋势，慢波脑电的活动也随之减弱。
大量临床研究证实，通过在睡眠中实施特定的经颅电刺激、经颅磁刺激、声音刺激可以激发慢波脑电增强、从而提高深睡眠的时长和深度、有效改善睡眠、提高记忆力，延缓机能下降和衰老。
现有助眠技术和方案主要都针对失眠和“入睡困难”问题，并没有针对深睡眠这一睡眠核心问题提出改善方案。
现有技术方案通常采用电刺激、磁刺激等方式对大脑实施刺激，这些方案对个人家庭使用没有安全性保障，无法广泛应用。
综上所示，在助眠技术领域，如何针对睡眠核心的深睡眠质量问题做出有效改善，并且提高方案的广泛应用和安全性，是一个需要解决的技术问题。
发明内容
本申请的目的在于提供一种改善睡眠质量的方法、系统、装置、电子设备及介质，用以在改善睡眠质量时，针对深睡眠核心问题，提高睡眠质量的改善效率，保障安全性。
一方面，提供一种改善睡眠质量的系统，包括：
头戴设备和用户终端；
其中，头戴设备包括脑电波信号处理模块、通信模块和播放模块，脑电波信号处理模块用于采集和处理用户睡眠脑电波特征数据，通信模块用于将用户睡眠脑电波特征数据发送至用户终端，并接收用户终端发送的音频刺激实施信号，播放模块用于播放刺激音频，使用户深睡眠脑电波得到增强，从而有效改善睡眠质量；
用户终端用于对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案。
在上述实现过程中，系统中的头戴设备采集用户睡眠脑电波特征数据，用户终端根据头戴设备发送的睡眠脑电波特征数据，确定针对该用户的音频刺激实施方案，并将音频刺激实施方案发送至头戴设备，使得头戴设备实施该刺激音频。
一种实施方式中，用户终端具体用于，基于算法对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案，系统还包括：服务器；
服务器用于采用神经网络模型算法，根据脑电波信号处理模块历史采集的刺激前的用户睡眠脑电波特征数据和刺激后的用户睡眠脑电波特征数据进行训练，更新算法参数，并针对用户个性化睡眠脑电波特征数据，优化所述用户终端中的算法。
一种实施方式中，脑电波信号处理模块包含有用于采集用户睡眠脑电波特征数据的至少一对脑电干电极；
播放模块采用骨传导声音刺激、入耳式耳机以及耳罩式耳机中的任意一种方式播放刺激音频。
在上述实现过程中，可以通过头戴设备中的至少两个脑电干电极采集用户睡眠脑电波特征数据，头戴设备可以通过骨传导声音刺激方式、入耳式耳机以及耳罩式耳机中的任意一种方式实施音频刺激。
一种实施方式中，用户终端还用于展示用户基于脑电特征分析的睡眠分期状况，或者，
展示经过音频刺激后用户深睡眠改善状况。
在上述实现过程中，通过用户终端，用户可以更加直观的了解自己的睡眠分期状况和深睡眠改善状况。
一种实施方式中，用户终端用于对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案，包括：
用户终端用于通过采用神经网络模型算法，或基于波形时频域特征的深睡眠脑电识别算法、锁相环算法对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案。
在上述实现过程中，通过采用一些算法分析用户睡眠脑电波特征数据，进一步确定针对该用户的特定的音频刺激实施方案，实现了针对不同用户设立个性化的音频刺激实施方案。
一方面，提供一种改善睡眠质量的头戴设备，包括：
脑电波信号处理模块，用于采集和处理用户睡眠脑电波特征数据；
通信模块，用于将用户睡眠脑电波特征数据发送至用户终端，并接收用户终端发送的音频刺激实施方案；
播放模块，用于播放刺激音频。
一种实施方式中，脑电波信号处理模块包含有用于采集和处理用户睡眠脑电波特征数据的至少一对脑电干电极；
播放模块采用骨传导声音刺激、入耳式耳机以及耳罩式耳机中的任意一种方式播放刺激音频。
一方面，提供一种改善睡眠质量的方法，应用于终端设备，包括：
获取用户睡眠脑电波特征数据；
对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案；
向头戴设备发送音频刺激实施信号，以便于头戴设备播放刺激音频。
上述实现过程中，用户终端通过对获取到的用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定针对该用户的音频刺激实施方案，并将该音频刺激实施方案发送至头戴设备，使得头戴设备实施刺激音频刺激，达到改善用户深睡眠质量的效果。
一种实施方式中，对用户个性化睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案，包括：
基于神经网络模型算法对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，并确定音频刺激实施方案，或者，
采用基于波形时频域特征的深睡眠脑电识别算法、锁相环算法，对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案；
方法还包括：
向服务器发送刺激前的用户睡眠脑电波特征数据和刺激后的用户睡眠脑电波特征数据；
接收由服务器发送的根据用户个性化睡眠脑电波特征数据，优化更新后的算法参数。
上述实现过程中，服务器就可以针对个性化的刺激前用户睡眠脑电波特征数据和刺激后用户睡眠脑电波特征数据实时更新算法参数，使系统可以针对不同的用户优化、提升睡眠改善效果。
一方面，提供一种改善睡眠质量的方法，应用于服务器，包括：
训练单元和更新单元，其中，
训练单元，用于对获取单元获取的用户个性化睡眠脑电波特征数据，基于可学习的神经网络模型算法进行训练，获得优化后的神经网络模型及算法参数；
更新单元，用于对确定单元中的算法参数进行更新。
上述实现过程中，服务器根据历史采集的个性化的刺激前用户睡眠脑电波特征数据和个性化的刺激后的用户睡眠脑电波特征数据进行训练，获得更新优化后的算法，并根据用户个性化睡眠脑电波特征数据，对确定单元中的算法参数进行更新，优化音频刺激实施方案，改进睡眠改善效果。
一方面，提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器存储有计算机可读取指令，当计算机可读取指令由处理器执行时，运行如上述任一种改善睡眠质量的各种可选实现方式中提供的方法的步骤。
一方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时运行如上述任一种改善睡眠质量的各种可选实现方式中提供的方法的步骤。
一方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如上述任一种改善睡眠质量的各种可选实现方式中提供的方法的步骤。
本申请实施例中，包括了头戴设备和用户终端。其中，头戴设备包括脑电波信号处理模块、通信模块和播放模块：脑电波信号处理模块采集和处理用户睡眠脑电波特征数据，通信模块接收用户终端的音频刺激实施方案，播放模块播放刺激音频，可使用户深睡眠脑电波得到增强，从而有效改善睡眠质量。用户终端基于算法对用户睡眠脑电特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案，另外，用户终端可将用户睡眠脑电波特征数据上传至服务器，服务器采用可学习的神经网络模型算法基于用户个性化的脑电数据进行训练，更新算法参数，优化用户终端算法，从而个性化提升睡眠改善效果。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的系统的架构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的系统的电路架构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的方法的实施流程图一；
图4为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的方法的实施流程图二；
图5为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的方法的交互流程图；
图6为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的装置的结构示意图一；
图7为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的装置的结构示意图二；
图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
21世纪以来，老龄化成为我国乃至全球的发展趋势和世界难题，睡眠与衰老和人类健康密切相关。本发明源于发明人长期对睡眠科学的理论和相关研究的技术积累，提出科学地可改善睡眠、特别是改善深睡眠质量、增强记忆力、延缓衰老的装置和系统，具有高的实用价值。
睡眠理论确定的睡眠质量、记忆力和衰老三者具有密切联系，改善其中一项就有可能同步改善其他两项。人类衰老伴随着大脑机能的衰退及睡眠质量的下降，睡眠理论认为睡眠质量的核心不在于睡眠总时间长短，而在于睡眠中“深睡眠期”的占比和质量。
短波睡眠期，即深睡眠期(Slow Wave Sleep)的缩短是睡眠结构随年龄衰减的最主要的表现，慢波脑电(频率范围为0.5Hz-4Hz)是评估短波睡眠期的关键指标。研究表明，睡眠调节机能的下降与个体衰老及记忆力降低密切相关，且重要表现为慢波脑电活动的减弱。
人类的记忆机制与睡眠的关系密切。记忆活动可分为三个阶段：“编码”、“巩固”、“提取”，在记忆编码阶段，记忆内容被同时储存在海马区和皮层区，此时的记忆容易被干扰或遗忘。在记忆巩固阶段，海马区的信息转移到皮层区保存下来，并与已有的知识网络进行整合。“睡眠”在记忆“巩固”阶段扮演重要的角色。
睡眠中执行记忆“巩固”过程主要由三种特征脑电参与：慢波脑电，纺锤波脑电和海马尖波纹波，其大致过程为：大脑在海马区中诱发海马尖波纹波，传至丘脑伴随慢波脑电上升阶段并孕育纺锤波，巩固下行阶段伴随尖波纹波的减低。该过程为记忆巩固机制起到关键作用。
发明人发现，虽然市面上有一些测量睡眠质量的设备或者方法，学者也普遍仅仅关注睡眠质量的测量方法。但是，目前还没有提升深度睡眠的产品或者设备，也很少有学者针对深度睡眠质量的提升给出有效的方案，例如，使用一些助眠仪，仅引导用户能够快速入睡，而非真正能改善用户睡眠质量，及改善深睡眠。
近年来，国外很多临床研究已经证实，在睡眠过程中通过电击、磁场和声音对大脑施加特定刺激有助于增强深睡眠慢波脑电，从而延长深睡眠时间，并有效改善记忆力。但是，发明人发现，现有方案中虽然已有一些刺激睡眠的方案，但是这些方案都存在一些不足。例如：经颅电刺激(tDCS)有助于增强慢波脑电和纺锤波，但刺激方式不同导致效果不稳定或不显著。同时，电击刺激方式给家庭个人使用并不安全，经颅磁刺激也可能增强睡眠慢波，且磁刺激对人体一般是安全的，但这类装置体积庞大，同样不适合家庭个人使用。因此，发明人提出了本方案旨在改善用户的睡眠质量。
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
首先对本申请实施例中涉及的部分用语进行说明，以便于本领域技术人员理解。
终端设备：可以是移动终端、固定终端或便携式终端，例如移动手机、站点、单元、设备、多媒体计算机、多媒体平板、互联网节点、通信器、台式计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本计算机、平板计算机、个人通信系统设备、个人导航设备、个人数字助理、音频/视频播放器、数码相机/摄像机、定位设备、电视接收器、无线电广播接收器、电子书设备、游戏设备或者其任意组合，包括这些设备的配件和外设或者其任意组合。还可预见到的是，终端设备能够支持任意类型的针对用户的接口(例如可穿戴设备)等。
服务器：可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
锁相环(Phase Locked Loop)算法：基于外部输入的参考信号控制环路内部振荡信号的频率和相位，通过改变输出信号的频率实现输出信号的相位对外部输入信号相位的自动锁定及跟踪。一般用于闭环跟踪电路。
神经网络模型算法(Neural Networks Model)：是借鉴了生物神经网络传递信号的结构原理，采用大量的、简单的算法单元组成广泛连接的分层网络结构，其包含大量的可利用数据进行学习优化的参数，通过反向传播梯度下降等算法实现参数的优化训练。总之，其是具有可基于数据进行学习特点的算法模型。在本申请中，神经网络模型算法包含深度学习(Deep Learning)卷积神经网络、循环神经网络、自注意力机制、强化学习等模型算法。
慢波脑电(Slow Wave Activity，SWA)：即δ波，是深睡眠的标志性波形特征，在人处于睡眠中的深睡眠时期(主要指睡眠III期及IV期)时，是慢波脑电活跃期。
脑电波(Electroencephalogram，EEG)是一种使用电生理指标记录大脑活动的方法，大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后形成的，主要记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。
为了在改善睡眠质量时，可以提高睡眠质量的改善效率以及安全性，本申请实施例提供了一种改善睡眠质量的方法、系统、装置、电子设备及介质。
参阅图1所示，为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的系统的架构示意图，系统包括头戴设备和用户终端；
其中，头戴设备包括脑电波信号处理模块、通信模块和播放模块，脑电波信号处理模块用于采集和处理用户睡眠脑电波特征数据，通信模块用于将用户睡眠脑电波特征数据发送至用户终端，接收用户终端发送的音频刺激实施方案，播放模块用于播放刺激音频，使用户深睡眠脑电波得到增强，从而有效改善睡眠质量。
一种实施方式中，头戴设备中的通信模块接收到用户终端发送的音频刺激实施方案后，头戴设备中的播放模块就可以在用户睡眠过程中播放能使睡眠脑电波增强的刺激音频，例如粉噪音，使用户深睡眠脑电波得到增强，从而有效改善睡眠质量。
用户终端，用于对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案。
可选的，头戴设备，可以具有一个弹性头环，内置有弹性金属骨架和电路连接线缆，外部与皮肤接触层采用具有良好亲肤性的全棉等织物材质，内衬可提高皮肤长期接触舒适性的棉花或海绵作为衬垫，头环两侧较窄段设计为具有一定长度伸缩性能，以适应不同头部大小。
实际应用中，该弹性头环可以佩戴于头部正前方，使得脑电干电极(即脑电传感器)紧贴在脑部前额叶区域，前额叶与负责听觉的颞叶邻接，并且与睡眠记忆处理的丘脑区域距离最近，可较好地捕捉慢波脑电特征。
应理解，上述弹性头环的形状和材质可以做适应性变形，只要能够使处理模块采集到脑电波即可。
这样，用户终端可以根据头戴设备发送的实时采集的睡眠脑电波特征数据，确定针对该用户音频刺激实施方案，并将上述音频刺激实施方案发送至头戴设备，使得头戴设备播放该刺激音频。
一种实施方式中，脑电波信号处理模块，包含有用于采集和处理用户睡眠脑电波特征数据的至少一对脑电干电极，该至少一对脑电干电极可以设置在上述弹性头环上。
可选的，一对脑电干电极包括一个信号端和一个接地端，脑电干电极可以是采用石墨烯及碳纳米化合物等材料制造的，相比于传统的脑电电极，脑电干电极不需要涂抹脑电膏、无液体漏电短路风险、适合家庭个人使用。
需要说明的是，脑电干电极的数量可以根据实际应用场景进行设置，在此不作限制。
这样，可以通过头戴设备中的脑电波信号处理模块实时采集和处理用户睡眠脑电波特征数据，提高了获取用户睡眠脑电波特征数据的效率。
一种实施方式中，通信模块，用于将用户睡眠脑电波特征数据发送至用户终端，并接收用户终端发送的音频刺激实施方案。
具体的，如图2所示，为本申请提供的一种改善睡眠质量的系统的电路架构示意图，头戴设备内部放置脑电干电极、脑电信号放大电路、数/模隔离电路以及信号处理电路。其中，放大电路芯片可采用型号为ADS1299，最大提供8通道，24bit和不超过8kHz采样频率，前级滤波器提供0.5Hz-100Hz一阶滤波。信号处理电路采用包含蓝牙5.1芯片的低功耗电路芯片，可选用型号为Si8462的芯片作为放大电路与信号处理电路之间的隔离屏障，避免数字电路和模拟电路之间串扰。
需要说明的是，实际应用中，放大电路芯片以及信号处理电路芯片可以根据实际应用场景进行设置，在此不作限制。
一种实施方式中，播放模块，采用骨传导声音刺激、入耳式耳机以及耳罩式耳机中的任意一种方式播放刺激音频。
可选的，播放模块可以采用骨传导声音刺激方式。骨传导方式相比于入耳式耳机或耳罩式耳机，在睡眠过程中长期佩戴不容易引起佩戴者不适，不会产生其他方式可能引发的耳廓和耳膜损伤问题。骨传导声音刺激单元可位于双耳后上方区域，具有一定面积可夹紧两侧颅骨。骨传导单元可以采用两侧各一块大型的动铁震动单元，可在睡眠中长期佩戴，并且不会阻挡双耳接收外界响动。
应理解，本领域技术人员可以基于上述方案进行各种变形，不限于上述形式。例如，上述处理模块、通信模块和播放模块可以通过上述头环连接在一起。可替代的，本申请实施例的头戴装置也可以不包括头环，例如，头戴设备中的处理模块和通信模块可以设置在枕头上，该通信模块可以通过有线或者无线的形式将信号发送至用户终端，播放设备可以佩戴在用户耳边或者直接设置在枕头上，这种情况下，头戴设备也可以称为其他名称，例如，头部端设备。
一种实施方式中，用户终端，用于通过采用基于波形时频域特征的深睡眠脑电识别算法、锁相环算法或基于用户个性化数据的神经网络模型算法，对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案。
作为另一实施例，用户终端还用于展示用户基于脑电特征分析的睡眠分期状况，或者，展示刺激后用户深睡眠改善状况。
这样，用户可以更加直观的了解自己的整晚的睡眠情况，以及睡眠改善情况。
可选的，作为另一实施例，用户终端通过采用用户睡眠脑电特征数据，发送至服务器，在服务器中对算法进行优化更新。相应得，系统还可以包括：服务器；
服务器用于采用可学习的神经网络模型算法，根据脑电波信号处理模块历史采集的刺激前的用户个性化睡眠脑电波特征数据和刺激后的用户个性化睡眠脑电波特征数据进行训练，更新算法参数，优化终端算法，从而个性化提升睡眠改善效果。
这样，通过服务器形成脑电识别-听觉刺激-脑电识别的自反馈训练系统，针对用户个体差异，基于个性化的脑电特征更新算法参数(如：神经网络模型参数)，并采用更新后的算法优化音频刺激实施方案，从而进一步提升睡眠质量改善效果。
本申请实施例中，包括了头戴设备和用户终端。其中，头戴设备包括脑电波信号处理模块、通信模块和播放模块：脑电波信号处理模块采集和处理用户睡眠脑电波特征数据，通信模块用于将用户睡眠脑电特征数据发送至用户终端，接收用户终端发送的音频刺激实施信号，播放模块播放刺激音频，可使用户深睡眠脑电波得到增强，从而有效提升深睡眠时长和深度，改善睡眠质量。用户终端基于算法对用户睡眠脑电特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案，另外，用户终端可将用户睡眠脑电波特征数据上传至服务器，服务器采用可学习的神经网络模型算法基于用户个性化的脑电数据进行训练，更新算法参数，优化用户终端算法，从而个性化提升睡眠改善效果。
可选的，本申请实施例还提供了一种改善睡眠质量的头戴设备，该设备，包括脑电波信号处理模块，用于采集和处理用户睡眠脑电波特征数据；通信模块，用于将所述用户睡眠脑电波特征数据发送至用户终端，并接收所述用户终端发送的音频刺激实施方案；播放模块，用于播放所述刺激音频。
该设备可以对应上述图1中的头戴设备，该头戴设备的结构和功能可以参见上述图1对于头戴设备的描述，此处不再赘述。
参阅图3所示，为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的方法的实施流程图一，对应于图1所示的改善睡眠质量系统中的终端设备，该方法的具体实施流程如下：
步骤300：获取用户睡眠脑电波特征数据。
具体的，用户终端通过无线通信与改善睡眠质量系统中的头戴设备进行连接，并通过指定连接协议获取用户的睡眠脑电波特征数据。
可选的，用户终端与头戴设备的连接方式可以为有线连接方式，也可以为无线连接方式。
实际应用中，用户终端与头戴设备的连接方式，可以根据实际应用场景进行设置，例如，WIFI连接，蓝牙连接等，在此不作限制。
需要说明的是，指定连接协议可以根据实际应用场景进行设置，例如，HTTP、RFCOMM通讯协议，在此不作限制。
一种实施方式中，一种自主的设计手机APP软件(包含有自主设计的脑电识别算法和听觉刺激算法)，通过手机上的WIFI或蓝牙的无线网络与头戴设备上的无线网络模块实现无线通讯，获取用户睡眠脑电波特征数据。
这样，就可以通过无线连接的方式，获取用户睡眠脑电波特征数据，提高了获取特征数据的效率。
步骤301：对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案。
具体的，脑电波分析和确定音频刺激方案可以采用以下方式：
方式1：通过采用基于波形时频域特征的深睡眠脑电识别算法、对所述用户睡眠脑电波特征数据进行分析，锁相环算法确定音频刺激实施方案。
一种实施方式中，用户终端采用基于波形时频域特征的深睡眠脑电识别算法，从用户睡眠初期获得的睡眠脑电波特征数据开始识别，计算睡眠脑电中深睡眠δ波成分(0.5Hz-4Hz)的均方能量值，当均方能量值超过预定均方能量阈值后，经过一个固定的冷静期时间，确认用户睡眠从N2进入N3阶段，可准备实施音频刺激。下一步即可实施特定音频刺激上述特定音频刺激应采用步骤302所述之锁相环算法，或采用步骤400中所述神经网络模型算法确定音频刺激实施方案。
需要说明的是，实际应用中，预定均方能量阈值和冷静期时间长度是人为定义的先验参数，该参数被预先设定如：冷静期时间75秒，但不确定是最优取值，该参数可以通过采集用户个性化数据，基于可学习的算法进行训练优化。
方式2：在用户终端实施特定神经网络模型的前馈网络计算，通过输入用户特性化睡眠脑电波特征数据，由神经网络模型输出最优音频刺激刺激方案。
具体的，基于已经经过大量睡眠脑电波特征数据及大量个性化睡眠脑电波特征数据，在服务器训练优化后的神经网络模型，将用户个性化特征数据输入神经网络模型计算获得最优的音频刺激实施方案。
进一步的，用户终端向服务器发送个性化的刺激前的用户睡眠脑电波特征数据和刺激后的用户睡眠脑电波特征数据，并接收服务器发送的更新后的网络模型参数或算法先验参数，以便于基于个性化用户数据优化算法，提高睡眠改善效果。
步骤302：向头戴设备发送音频刺激实施方案，以便于头戴设备播放刺激音频。
具体的，用户终端根据用户睡眠脑电波特征数据，确定音频刺激实施方案后，将方案发送至头戴设备，便于头戴设备播放刺激音频。
这样，头戴设备通过播放可以使用户深睡眠脑电波增强的刺激音频，使用户深睡眠脑电波得到增强，从而有效改善睡眠质量。
进一步的，用户终端展示用户基于脑电特征分析的睡眠分期状况，或者，展示刺激后用户深睡眠改善状况。
一种实施方式中，当确定睡眠可能进入N3阶段后，计时EEG每一次下行经过零点以及上行经过零点的间隔时间，如果时间在0.25S至2s内(即对应EEG频率为0.5Hz至4Hz)，可精确界定此时EEG为SWA波形态，计算经过下行至最低点的电压值，在任意下一个EEG周期中，当EEG达到最低点后上行至峰值的10％-30％时开始实施音频刺激，直至EEG穿过零点上行至最高点时停止。
需要说明的是，上述步骤中需连续监测SWA波的相位变化，并使刺激音频施放周期与SWA波相位保持同步，才能有增强慢波脑电的效果，否则不仅无睡眠改善效果，还可能适得其反。
因此，一种实施方式中，可以采用锁相环算法实施听觉刺激，具体的，
输入波形为信号S1:
Figure BDA0003388995230000151
其中，A1表示S1的振幅，ω表示S1的角速度，
Figure BDA0003388995230000152
表示S1的相位，t表示时间。
听觉刺激波形为信号S2:
Figure BDA0003388995230000153
其中，A2表示S2的振幅，ω表示S2的角速度，
Figure BDA0003388995230000161
表示S2的相位，t表示时间。
将两种波形对齐并混合得到S3：
Figure BDA0003388995230000162
对S3采用低通滤波器可以获得包含两者波形相位差信息的电压信号Se：
Figure BDA0003388995230000163
将Se作为输入电压，采用压控振荡器原理，将Se相位电压差信号转化为S2角速度的调整:
ωout＝ωc+KoSe(t)
通过角速度的不断校准，使得S2输出波形快速弥补Se的相位差，即通过不断调整听觉刺激的实施频率，使得听觉刺激的施放与S1输入信号周期同步。
Figure BDA0003388995230000164
需要说明的是，实施的听觉刺激的音频类型可以是粉噪音，声音刺激的响度也作为先验参数，它可以由根据用户个体听觉灵敏度调节，也可根据用户个性化脑电特征波形数据，并由神经网络模型算法进行训练优化调节。
这样，头戴设备就可以播放特殊刺激音频，增强睡眠慢波脑电、提高深睡眠，改善睡眠质量。
参阅图4所示，为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的方法的实施流程图二，对应于图1所示的改善睡眠质量系统中的服务器，该方法的具体实施流程如下：
步骤400：对获取的用户个性化睡眠脑电波特征数据，基于可学习的神经网络模型算法进行训练，获得优化后的神经网络模型及算法参数。
具体的，服务器将接收到的个性化的刺激前的用户睡眠脑电波特征数据进行特征提取，并将特征提取后的特征数据输入至特定神经网络模型一，该模型将用户终端算法中的先验参数，包括：刺激声音响度、均方能量阈值、冷静期长度、峰值百分比等作为神经网络模型需要学习的参数，将刺激音频刺激后的脑电波数据增强效果作为模型输出，对神经网络模型进行训练，获得优化的用户终端中的算法先验参数。
或者，服务器将接收到的个性化的刺激前的用户睡眠脑电波特征数据进行特征提取，并将特征提取后的特征数据输入至特定神经网络模型二，将音频刺激实施方案作为神经网络模型的输出，将刺激音频刺激后的脑电波数增强效果作为强化奖励，对神经网络模型进行训练，获得优化的神经网络模型参数。该神经网络模型的前馈网络可以在所述用户终端中运行，由该神经网络模型前馈网络的输出可直接获得音频刺激实施方案。
上述两种方案，服务器都可以根据用户个性化的睡眠脑电特征数据优化算法，进而使系统可以针对用户个性化特征优化，提升睡眠改善效果。
步骤401：根据神经网络模型训练结果，对确定单元中的算法参数进行更新。
具体的，服务器将神经网络模型训练优化后的先验参数结果，或者神经网络模型的参数更新传给用户终端，由用户终端对其中的算法进行更新优化。
参阅图5所示，为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的方法的交互流程图，该方法的具体实施流程如下：
步骤500：头戴设备采集刺激前的用户睡眠脑电波特征数据。
步骤501：头戴设备将刺激前的用户睡眠脑电波特征数据发送至用户终端。
步骤502：用户终端将刺激前的用户睡眠脑电波特征数据发送至服务器。
步骤503：用户终端基于算法对刺激前的用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案。
步骤504：用户终端将音频刺激实施方案发送至头戴设备。
步骤505：头戴设备播放刺激音频。
步骤506：头戴设备采集刺激后的用户睡眠脑电波特征数据。
步骤507：头戴设备将刺激后的用户睡眠脑电波特征数据发送至用户终端。
步骤508：用户终端将刺激后的用户睡眠脑电波特征数据发送至服务器。
步骤509：服务器根据刺激前的用户睡眠脑电波特征和刺激后的用户睡眠脑电波特征数据训练模型，优化算法参数。
步骤510：服务器根据神经网络模型训练结果，对用户终端中的算法参数进行更新。
这样，用户终端就可以根据优化后的算法参数改良音频刺激方案，进而可以根据用户个性化的脑电波形数据，不断优化系统性能，提高睡眠改善的效果。
具体的，执行步骤503时，具体步骤参见上述步骤301，执行步骤504-步骤505时，具体步骤参见上述步骤302，执行步骤509-步骤510时，具体步骤参见上述步骤400-步骤401，在此不做赘述。
可选的，作为另一实施例，本申请中可以不设置服务器，即只设置头戴设备和用户终端，上述实施例中由服务器完成的动作和功能可以由用户终端来完成。
若不设置服务器，即只设置头戴设备和用户终端，用户终端可以直接根据获取到的用户睡眠脑电波特征数据，用算法对数据进行分析，确定音频刺激方案。该方式省去了用户终端与服务器之间交互过程，但无法依据大量数据进行算法优化，且由于用户终端有限的计算能力，无法实现复杂的实时性算法。
若设置服务器，服务器将根据用户终端发送的用户睡眠脑电波特征数据对算法参数进行个性化优化，并将优化后的算法参数发至用户终端，以便于用户终端更新算法，改进音频刺激方案，同时减少了用户终端的负荷，使其可以更加高效的运行。
本申请实施例中，包括了头戴设备和用户终端。其中，头戴设备包括脑电波信号处理模块、通信模块和播放模块：脑电波信号处理模块采集和处理用户睡眠脑电波特征数据，通信模块用于将用户睡眠脑电特征数据发送至用户终端，接收用户终端的音频刺激实施方案，播放模块播放刺激音频，可使用户深睡眠脑电波得到增强，从而有效提升深睡眠时长和深度，改善睡眠质量。用户终端基于算法对用户睡眠脑电特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案，另外，用户终端可将用户睡眠脑电波特征数据上传至服务器，服务器采用可学习的神经网络模型算法基于用户个性化的脑电数据进行训练，更新算法参数，优化用户终端算法，从而个性化提升睡眠改善效果。
基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种改善睡眠质量的装置，由于上述装置及设备解决问题的原理与一种改善睡眠质量的方法相似，因此，上述装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
参阅图6所示，为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的装置的结构示意图一，包括：
获取单元601：用于获取用户睡眠脑电波特征数据；
确定单元602：用于对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案；
收发单元603：用于向头戴设备发送音频刺激实施方案，以便于头戴设备播放刺激音频。
一种实施方式中，确定单元602用于：
通过神经网络模型对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案；
收发单元603还用于：
向服务器发送刺激前的用户睡眠脑电波特征数据和刺激后的用户睡眠脑电波特征数据；
接收服务器发送的根据刺激前的用户睡眠脑电波特征数据和刺激后的用户睡眠脑电波特征数据训练优化后的算法参数。
一种实施方式中，装置还包括展示单元，展示单元具体用于：
展示用户基于脑电特征分析的睡眠分期状况，或者，
展示经过声音刺激后用户深睡眠改善状况。
一种实施方式中，确定单元602用于：
通过采用基于波形时频域特征的深睡眠脑电识别算法、锁相环算法对用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案。
参阅图7所示，其为本申请实施例提供的一种改善睡眠质量的装置的结构示意图二，包括：
训练单元701：用于对获取单元获取的用户个性化睡眠脑电波特征数据，基于神经网络模型算法进行训练，获得优化后的神经网络模型及算法参数。
更新单元702：用于根据神经网络模型训练结果，对确定单元中的算法参数进行更新。
参阅图8所示，为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
电子设备8000包括：处理器8010以及存储器8020，可选的，还可以包括电源8030、显示单元8040、输入单元8050。
处理器8010是电子设备8000的控制中心，利用各种接口和线路连接各个部件，通过运行或执行存储在存储器8020内的软件程序和/或数据，执行电子设备8000的各种功能，从而对电子设备8000进行整体监控。
本申请实施例中，处理器8010调用存储器8020中存储的计算机程序时执行如图3所示的实施例提供的改善睡眠质量的方法。
可选的，处理器8010可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器8010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8010中。在一些实施例中，处理器、存储器、可以在单一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。
存储器8020可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、各种应用等；存储数据区可存储根据电子设备8000的使用所创建的数据等。此外，存储器8020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等。
电子设备8000还包括给各个部件供电的电源8030(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器8010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。
显示单元8040可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备8000的各种菜单等，本发明实施例中主要用于显示电子设备8000中各应用的显示界面以及显示界面中显示的文本、图片等对象。显示单元8040可以包括显示面板8041。显示面板8041可以采用液晶显示屏(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置。
输入单元8050可用于接收用户输入的数字或字符等信息。输入单元8050可包括触控面板8051以及其他输入设备8052。其中，触控面板8051，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触摸笔等任何适合的物体或附件在触控面板8051上或在触控面板8051附近的操作)。
具体的，触控面板8051可以检测用户的触摸操作，并检测触摸操作带来的信号，将这些信号转换成触点坐标，发送给处理器8010，并接收处理器8010发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板8051。其他输入设备8052可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关机按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
当然，触控面板8051可覆盖显示面板8041，当触控面板8051检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器8010以确定触摸事件的类型，随后处理器8010根据触摸事件的类型在显示面板8041上提供相应的视觉输出。虽然在图8中，触控面板8051与显示面板8041是作为两个独立的部件来实现电子设备8000的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板8051与显示面板8041集成而实现电子设备8000的输入和输出功能。
电子设备8000还可包括一个或多个传感器，例如压力传感器、重力加速度传感器、接近光传感器等。当然，根据具体应用中的需要，上述电子设备8000还可以包括摄像头等其它部件，由于这些部件不是本申请实施例中重点使用的部件，因此，在图8中没有示出，且不再详述。
本领域技术人员可以理解，图8仅仅是电子设备的举例，并不构成对电子设备的限定，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。
本申请实施例中，一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得通信设备可以执行上述实施例中的各个步骤。
为了描述的方便，以上各部分按照功能划分为各模块(或单元)分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块(或单元)的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

Claims (10)

1.一种改善睡眠质量的系统，其特征在于，包括：
头戴设备和用户终端；
其中，所述头戴设备包括脑电波信号处理模块、通信模块和播放模块，所述脑电波信号处理模块用于采集和处理用户睡眠脑电波特征数据，所述通信模块用于将所述用户睡眠脑电波特征数据发送至所述用户终端，并接收所述用户终端发送的音频刺激实施方案，所述播放模块用于播放所述刺激音频；
所述用户终端用于对所述用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户终端具体用于，基于算法对所述用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案，所述系统还包括：服务器；
所述服务器用于采用神经网络模型算法，根据所述脑电波信号处理模块历史采集的刺激前的所述用户睡眠脑电波特征数据和刺激后的所述用户睡眠脑电波特征数据进行训练，更新算法参数，并针对用户个性化睡眠脑电波特征数据，优化所述用户终端中的算法。
3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，
所述脑电波信号处理模块包含有用于采集所述用户睡眠脑电波特征数据的至少一对脑电干电极；
所述播放模块采用骨传导声音刺激、入耳式耳机以及耳罩式耳机中的任意一种方式播放所述刺激音频。
4.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，
所述用户终端还用于展示用户基于脑电特征分析的睡眠分期状况，或者，
所述用户终端还用于展示经过音频刺激后用户深睡眠改善状况。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户终端用于对所述用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定所述音频刺激实施方案，包括：
所述用户终端用于通过采用神经网络模型算法，或基于波形时频域特征的深睡眠脑电识别算法、锁相环算法对所述用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定所述音频刺激实施方案。
6.一种改善睡眠质量的头戴设备，其特征在于，包括：
脑电波信号处理模块，用于采集和处理用户睡眠脑电波特征数据；
通信模块，用于将所述用户睡眠脑电波特征数据发送至用户终端，并接收所述用户终端发送的音频刺激实施方案；
播放模块，用于播放所述刺激音频。
7.根据权利要求6所述的头戴设备，其特征在于，
所述脑电波信号处理模块包含有用于采集和处理所述用户睡眠脑电波特征数据的至少一对脑电干电极；
所述播放模块采用骨传导声音刺激、入耳式耳机以及耳罩式耳机中的任意一种方式播放所述刺激音频。
8.一种改善睡眠质量的方法，其特征在于，应用于终端设备，包括：
获取单元、确定单元以及收发单元，其中，
所述获取单元，用于获取用户睡眠脑电波特征数据；
所述确定单元，用于对所述用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案；
所述收发单元，用于向头戴设备发送音频刺激实施信号，以便于所述头戴设备播放所述刺激音频。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定单元对所述用户个性化睡眠脑电波特征数据进行分析，确定音频刺激实施方案，包括：
基于神经网络模型算法对所述用户睡眠脑电波特征数据进行分析，并确定所述音频刺激实施方案，或者，
采用基于波形时频域特征的深睡眠脑电识别算法、锁相环算法，对所述用户睡眠脑电波特征数据进行分析，确定所述音频刺激实施方案；
所述方法还包括：
向服务器发送刺激前的所述用户睡眠脑电波特征数据和刺激后的所述用户睡眠脑电波特征数据；
接收由服务器发送的根据用户个性化睡眠脑电波特征数据，优化更新后的算法参数。
10.一种改善睡眠质量的方法，其特征在于，应用于服务器，包括：
训练单元和更新单元，其中，
所述训练单元，用于对获取单元获取的用户个性化睡眠脑电波特征数据，基于神经网络模型算法进行训练，获得优化后的神经网络模型及算法参数；
所述更新单元，用于根据神经网络模型训练结果，对所述确定单元中的算法参数进行更新。
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