CN114366986B - 一种辅助睡眠的方法、介质和可穿戴设备 - Google Patents

一种辅助睡眠的方法、介质和可穿戴设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种辅助睡眠的方法、介质和可穿戴设备，属于辅助睡眠技术领域。本技术方案包括如下步骤：收集用户数据，建立睡眠模型，形成多种睡眠状态标签；用户处于入睡状态时，开启助眠模式，进行语音播放，实时获取腕部运动数据和心率数据，获取信息输入睡眠模型，根据输出的睡眠状态标签不断调整播放内容、播放音量来辅助睡眠；用户进入持续睡眠状态时，停止语音播放，并继续获取腕部运动数据和心率数据；监测到用户进入睡眠中断状态时，重新开始语音播放。本发明可自动根据不同的睡眠状态来设置不同的播放内容、播放音量以及播放器的关闭、开启，无需用户参与，提高用户的体验，并有效的辅助用户睡眠。

Description

一种辅助睡眠的方法、介质和可穿戴设备
技术领域
本发明涉及辅助睡眠技术领域，具体涉及一种辅助睡眠的方法、介质和可穿戴设备。
背景技术
现阶段社会压力非常大，生活节奏非常快，所以越来越多的人受到焦虑和失眠的困扰。比如，有人长期处于高压状态而因焦虑反复失眠；也有人由于白天的奔波忙碌而报复性失眠，因为只有晚上的时间属于自己；还有人的失眠不断反复而变得顽固而很难再正常入睡。除了一部分因生物因素、神经影像学因素、神经化学因素等这些无法治疗或需药物治疗的导致失眠的因素外，还有相当一部分人因心理和社会因素而过度焦虑，进而导致失眠，这部分的失眠是可以通过缓解人的不良情绪而消除的。
随着失眠变得越来越家常便饭，因此而产生的健康问题提醒着人们，应该对自己的睡眠更加关心。针对睡前焦虑，很多人选择在音乐软件上定时播放白噪音、纯音乐、童话故事等语音信息，来转移注意力、缓解焦虑情绪，以帮助睡眠。此外，关注缓解不良情绪的软件业越来越多，比如有专门提供篝火、下雨、鸟鸣等白噪音的助眠软件，也有说书、讲故事等的助眠软件。但这些软件都是手机上的应用，无法为用户的助眠需要提供更加方便友好的服务。由于入睡是一个循序渐进的过程，在入睡的过程中，用户对语音播放的音量的要求会随着睡眠的深入等变化，对音乐播放的时长需求也会随着渐入睡眠而变短，但这些需求必定要求用户对手机进行操作。然而，对手机等播放设备的频繁操作会影响入睡过程，浅睡眠地过程中也可能会被音量过大、定时还未结束的语音吵醒。即使进入了睡眠，如果预设的语音播放时长还未到达、语音仍在播放，也会对睡眠质量造成影响。
随着可穿戴技术的发展，智能手环、智能手表等产品逐渐进入人们的日常生活，并记录着人们的日常行为习惯，目前市场上的智能手环主要是以计步，睡眠监测等功能为主。其中，以睡眠监测功能为主的设备只是将用户的睡眠质量形成报告分析、呈现给用户，并没有将监测结果作用于帮助睡眠。
发明内容
本发明专利目的是为了克服上述方案缺陷，而提供的一种帮助用户缓解不良情绪从而进入睡眠的方法。
本发明的技术方案为一种辅助睡眠的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)收集用户数据，根据困意程度、睡前情绪以及播放喜好建立睡眠模型；将所述用户困意程度与睡前情绪相结合，形成多种睡眠状态标签，包括多种睡前状态标签及一种进入睡眠状态标签；用所述多种睡眠状态标签对所述收集到的用户数据以及喜欢播放的内容进行分类；并通过神经网络学习获得最优模型；
(2)所述用户处于入睡状态时，开启助眠模式，实时获取腕部运动数据和心率数据，对应睡眠状态标签，进行语音播放；
(3)所述用户进入持续睡眠状态时，停止所述语音播放，持续获取所述腕部运动数据和心率数据；
(4)所述用户进入睡眠中断时，重新开始所述语音播放。
进一步的，所述建立睡眠模型包括如下步骤：
(1.1)数据收集
入睡阶段：所述用户开启入睡阶段数据收集，每间隔第一时间询问所述用户困意程度、睡前情绪、播放喜好，所述用户自主选择播放内容；持续收集所述用户腕部运动数据和心率数据；当所述用户两次无响应时，则表明进入睡眠阶段；
睡眠阶段：每间隔第二时间询问一次，以静音页面的方式进行；同时在进入睡眠后，每间隔第二时间收集最后第三时间的所述腕部运动数据和心率数据，直至收集满N次或所述用户响应结束；
收集样本数：一次完整的入睡阶段和睡眠阶段数据收集为一个样本，所述样本数达到M次则完成数据收集。
(1.2)对数据进行分类和预处理
用户回执数据预处理：将所述用户困意程度与睡前情绪相结合，形成所述多种睡眠状态标签，包括多种睡前状态标签及一种进入睡眠状态标签；用所述多种睡眠状态标签对所述收集到的数据以及喜欢播放的内容进行分类；
腕部运动数据和心率数据预处理：将采集的所述腕部运动数据和心率数据减去静置数据，此外对所述腕部运动数据按照一定采样率进行低通滤波；
(1.3)将数据输入神经网络进行特征学习，产生最优模型
由于采集频率不同，收集的所述腕部运动数据和心率数据的数量不同，使用不同的双向长短时记忆神经网络分别进行特征学习，并不断调整网络模型并观察结果，直至网络达到其自身最好的预测结果；
(1.4)模型数据更新
每间隔第一更新周期，所述睡眠模型需要重复所述步骤1.1至1.3进行模型更新；若用户长期未使用或习惯改变，则由用户启动睡眠模型更新。
进一步的，所述困意程度包括清醒、稍困、很困；所述睡前情绪包括平缓、烦躁、伤心、焦虑和兴奋；所述多种睡前状态标签为所述困意程度和睡前情绪的结合，共形成15种用户睡前状态标签。
进一步的，所述播放内容包括：白噪音、纯音乐、歌曲、小说故事；所述第一时间为30分钟，所述第二时间为60分钟，所述第三时间为10分钟，所述第一更新周期为1个月。
进一步的，所述步骤2中，所述用户开启助眠时，按照历史音量播放历史助眠语音内容；每间隔第四时间，获取用于一次神经网络对睡前情况预测的数据，输入所述睡眠模型，根据输出的所述睡眠状态标签改变播放音量、播放内容，以及继续播放的时长；助眠过程中所述用户可语音控制切换语音播放内容。
进一步的，所述第四时间为10分钟。
进一步的，所述步骤3中，所述用户腕部数据保持稳定、极少变化，则自动停止语音播放，进入待机状态，持续获取所述腕部运动数据和心率数据，并进行存储及数据分析。
进一步的，所述步骤4中，一旦出现连续一段时间的腕部运动，开始所述语音播放，并根据运动状态改变语音音量；若发现数据持续、较大波动，则依据数据波动持续时间，定时、逐级增大音量，直至音量增大至用户设置的初始音量。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的辅助睡眠的方法。
本发明还公开了一种可穿戴设备，包括处理器、存储器、一个或多个传感器和语音识别和播放模块，所述存储器存储多条程序代码，其特征在于：
所述传感器用于用户腕部运动数据和心率数据的采集；
所述语音识别和播放模块用于语音识别和播放；
所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的辅助睡眠的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供了一种辅助睡眠的方案，通过建立睡眠模型，利用腕部运动及心率监测结果来判断用户当前所处的状态，并根据不同状态设置不同的播放内容、播放音量以及播放器的关闭、开启，保证用户的高质量睡眠。
附图说明
图1是本发明一种辅助睡眠的方法的流程示意图。
图2是本发明睡眠模型的数据采集流程示意图。
图3是本发明一种计算机可读存储介质结构示意图。
图4是本发明一种可穿戴设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
图1为本申请实施例提供的一种辅助睡眠的方法的流程示意图，包括如下步骤：
S101：收集用户数据，建立睡眠模型；
其中，建立睡眠模型包括以下步骤：
(1.1)用户数据收集
用户在第一次计划入睡的时刻，开始入睡数据的收集。开始时刻询问用户困意程度、睡前情绪、音乐喜好，记录用户自主选择播放内容和音量用户自主选择播放内容。每隔30分钟询问一次，直至用户两次未响应询问，表示用户已进入睡眠；用户入眠后每小时询问一次，询问以静音页面方式进行。腕部运动数据和心率数据从开始时刻开始，到用户进入睡眠后1小时，持续收集；从用户入睡一小时之后，每一小时收集该段时间后面十分钟的数据，直到收集满5次或用户响应询问为止。用户响应后，重复前述过程。用户需重复多次睡前数据收集过程，直至达到足够的训练神经网络的数据。
播放类型包括：白噪音、纯音乐、歌曲、小说故事。
(1.2)对数据进行分类和预处理
腕部运动数据和心率数据预处理：将采集的所述腕部运动数据和心率数据减去静置数据，此外对所述腕部运动数据按照一定采样率进行低通滤波；
用户回执数据预处理。将用户困意程度与睡前情绪相结合，形成15种用户睡前状态标签及一种“进入睡眠”状态标签。用这16种标签对所收集到的传感器数据以及喜欢播放的内容进行分类并标记。分类如下表所示：
表1
(1.3)将用户数据输入神经网络进行特征学习，产生最优模型；
由于采集频率不同，收集的腕部运动数据和心率数据的数量不同，使用不同的双向长短时记忆神经网络分别进行特征学习，并不断调整网络模型并观察结果，直至网络达到其自身最好的预测结果；
(1.4)模型数据更新
每间隔1个月，睡眠模型需要重复上述步骤1.1至1.3进行模型更新；若用户长期未使用或习惯改变，则由用户启动睡眠模型更新。
S102：用户处于入睡状态时，开启助眠模式，进行语音播放，实时获取腕部运动数据和心率数据；
需要助眠时，开启助眠模式，立即开始收集数据，按照历史音量播放历史助眠语音内容。每10分钟，收集用于一次神经网络对睡前情况预测的数据，输入睡眠模型，根据模型输出的睡眠状态标签改变音量、音乐类型，以及继续播放的时长。播放过程中可语音控制切换语音播放类别，如由播放纯音乐切换为播放睡前故事。根据用户的腕部运动情况，判断用户的入睡情况。若用户腕部运动数据变化频繁、剧烈，则保持语音播放音量不变；随着用户腕部运动数据变化趋于偶尔、平缓，则逐渐减小语音播放音量。
S103：用户进入持续睡眠状态，停止语音播放，持续获取腕部运动数据和心率数据；
用户腕部运动数据保持稳定、极少变化，则自动停止语音播放，进入待机状态。在待机状态下，无语音播放，保持数据采集，并进行存储及腕部运动数据分析。
S104：用户进入睡眠中断状态，重新开始所述语音播放。
一旦出现连续一段时间的腕部运动，开始语音播放，并由运动状态改变语音音量。若腕部运动数据发现持续、较大波动，则依据数据波动持续时间，定时、逐级增大音量，直至音量增大至用户设置的初始音量。
本申请实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可执行如上所述的辅助睡眠的操作。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
本申请实施例还提供了一种可穿戴设备，包括处理器、存储器和一个或多个传感器，语音识别和播放模块，存储器用于存储多条程序代码，传感器用于用户腕部运动数据和心率数据的采集；处理器执行如上所述的辅助睡眠的操作。
本发明中没有具体展开说的部分，是本领域的常规技术手段。以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种辅助睡眠的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)收集用户数据，根据困意程度、睡前情绪以及播放喜好建立睡眠模型；将所述用户困意程度与睡前情绪相结合，形成多种睡眠状态标签，包括多种睡前状态标签及一种进入睡眠状态标签；用所述多种睡眠状态标签对所述收集到的用户数据以及喜欢播放的内容进行分类；并通过神经网络学习获得最优模型；
(2)所述用户处于入睡状态时，开启助眠模式，实时获取腕部运动数据和心率数据，对应睡眠状态标签，进行语音播放；
(3)所述用户进入持续睡眠状态时，停止所述语音播放，持续获取所述腕部运动数据和心率数据；
(4)所述用户进入睡眠中断时，重新开始所述语音播放。
2.根据权利要求1所述的辅助睡眠的方法，其特征在于，所述建立睡眠模型包括如下步骤：
(1.1)数据收集
入睡阶段：所述用户开启入睡阶段数据收集，每间隔第一时间询问所述用户困意程度、睡前情绪、播放喜好，所述用户自主选择播放内容；持续收集所述用户腕部运动数据和心率数据；当所述用户两次无响应时，则表明进入睡眠阶段；
睡眠阶段：每间隔第二时间询问一次，以静音页面的方式进行；同时在进入睡眠后，每间隔第二时间收集最后第三时间的所述腕部运动数据和心率数据，直至收集满N次或所述用户响应结束；收集样本数：一次完整的入睡阶段和睡眠阶段数据收集为一个样本，所述样本数达到M次则完成数据收集；
(1.2)对数据进行分类和预处理
用户回执数据预处理：将所述用户困意程度与睡前情绪相结合，形成所述多种睡眠状态标签，包括多种睡前状态标签及一种进入睡眠状态标签；用所述多种睡眠状态标签对所述收集到的数据以及喜欢播放的内容进行分类；
腕部运动数据和心率数据预处理：将采集的所述腕部运动数据和心率数据减去静置数据，此外对所述腕部运动数据按照一定采样率进行低通滤波；
(1.3)将数据输入神经网络进行特征学习，产生最优模型
由于采集频率不同，收集的所述腕部运动数据和心率数据的数量不同，使用不同的双向长短时记忆神经网络分别进行特征学习，并不断调整网络模型并观察结果，直至网络达到其自身最好的预测结果；
(1.4)模型数据更新
每间隔第一更新周期，所述睡眠模型需要重复所述步骤1.1至1.3进行模型更新；若用户长期未使用或习惯改变，则由用户启动睡眠模型更新。
3.根据权利要求1所述的辅助睡眠的方法，其特征在于：所述困意程度包括清醒、稍困、很困；所述睡前情绪包括平缓、烦躁、伤心、焦虑和兴奋；所述多种睡前状态标签为所述困意程度和睡前情绪的结合，共形成15种用户睡前状态标签。
4.根据权利要求2所述的辅助睡眠的方法，其特征在于，所述播放内容包括：白噪音、纯音乐、歌曲、小说故事；所述第一时间为30分钟，所述第二时间为60分钟，所述第三时间为10分钟，所述第一更新周期为1个月。
5.根据权利要求1所述的辅助睡眠的方法，其特征在于，所述步骤2中，所述用户开启助眠时，按照历史音量播放历史助眠语音内容；每间隔第四时间，获取用于一次神经网络对睡前情况预测的数据，输入所述睡眠模型，根据输出的所述睡眠状态标签改变播放音量、播放内容，以及继续播放的时长；助眠过程中所述用户可语音控制切换语音播放内容。
6.根据权利要求5所述的辅助睡眠的方法，其特征在于，所述第四时间为10分钟。
7.根据权利要求1所述的辅助睡眠的方法，其特征在于，所述步骤3中，所述用户腕部数据保持稳定、极少变化，则自动停止语音播放，进入待机状态，持续获取所述腕部运动数据和心率数据，并进行存储及数据分析。
8.根据权利要求1所述的辅助睡眠的方法，其特征在于，所述步骤4中，一旦出现连续一段时间的腕部运动，开始所述语音播放，并根据运动状态改变语音音量；若发现数据持续、较大波动，则依据数据波动持续时间，定时、逐级增大音量，直至音量增大至用户设置的初始音量。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的辅助睡眠的方法。
10.一种可穿戴设备，包括处理器、存储器、一个或多个传感器和语音识别和播放模块，所述存储器存储多条程序代码，其特征在于：所述传感器用于用户腕部运动数据和心率数据的采集；
所述语音识别和播放模块用于语音识别和播放；
所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的辅助睡眠的方法。
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