CN114762360A - 入耳检测 - Google Patents

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CN114762360A
CN114762360A CN202080084666.3A CN202080084666A CN114762360A CN 114762360 A CN114762360 A CN 114762360A CN 202080084666 A CN202080084666 A CN 202080084666A CN 114762360 A CN114762360 A CN 114762360A
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signal
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detecting
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J·P·莱索
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Cirrus Logic International Semiconductor Ltd
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Abstract

一种耳机上的传感器用于试图检测对应于心跳的信号。如果检测到心跳，则可以确定用户正佩戴着耳机。传感器可以是耳机的表面上的声学换能器，当正常佩戴耳机时，声学换能器位于佩戴者的耳道内。声学换能器可以采取用于检测声学信号的传声器或扬声器的形式。

Description

入耳检测
技术领域
本发明涉及一种耳机系统，并且尤其涉及一种允许检测耳机何时在用户的耳部内的系统。
背景技术
许多电子装置包括耳机，并且已知有利的是检测何时正佩戴着耳机，即耳机何时在用户的耳部上或耳部中。当确定没有佩戴着耳机时，可采取步骤来减少功耗，例如通过暂停通过耳机回放音频信号或使连接到耳机的扬声器的输出放大器掉电。
用于入耳检测的许多系统需要在耳机中提供额外部件，进而增加装置的成本和复杂度。
作为另一示例，可在包括两个传声器的耳机中提供声学入耳检测器，当正常佩戴耳机时，所述传声器中的一个传声器面向用户的耳道中，并且另一传声器面朝外以用于检测环境声音。此系统比较由两个传声器检测到的声音。然而，这意味着，当用户不说话时，或当未使用耳机来播放用户正在收听的声音时，入耳检测仍需要通过耳机的扬声器来播放声音(通常是用户不会听到的次声波或超声波音调)。这又要求对扬声器驱动放大器上电，并且这具有显著的功耗。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供了一种检测用户是否正佩戴着耳机的方法，所述方法包括：
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则确定用户正佩戴着耳机。
所述方法还可包括：
如果没有检测到心跳，则确定用户没有佩戴着耳机；以及
确定由耳机上的传声器检测到的语音信号可能并不是来自现场讲话者。
所述方法还可包括：
如果没有检测到心跳，则确定用户没有佩戴着耳机；以及
使连接到耳机的扬声器的输出放大器掉电。
所述方法还可包括：
如果没有检测到心跳，则确定用户没有佩戴着耳机；以及
暂停通过耳机回放音频信号。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括使用耳机上的加速度计来检测指示心跳的振动。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括使用耳机上的接触式传声器来检测指示心跳的振动。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括检测与心跳相关联的电信号。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括使用光学传感器来获得光电体积描记图。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括使用惯性测量单元，所述惯性测量单元被配置成在用户正佩戴着耳机的情况下检测用户的耳道中的移动。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括使用至少一个音频换能器来获得表示耳机附近的声音的信号。至少一个音频换能器可包括耳机上的传声器，或可包括耳机上的扬声器。
所述方法还可包括：
将表示耳机附近的声音的所述信号施加到模数转换器，其中模数转换器仅在检测用户是否正佩戴着耳机时接通。
所述方法可包括：
使用第一音频换能器来产生第一音频信号，其中第一音频换能器定位在耳机上，以便在正常佩戴耳机时检测用户的耳道中的声音；
使用第二音频换能器来产生第二音频信号，其中第二音频换能器定位在耳机上，以便在正常佩戴耳机时检测用户的耳部外的声音；
将第二音频信号施加到自适应滤波器以产生经滤波的第二音频信号，其中自适应滤波器被配置成表示声音从用户的耳部外行进到用户的耳道内所经历的传递函数；以及
从第一音频信号中减去经滤波的第二音频信号以产生表示耳机附近的声音的所述信号。
所述方法还可包括：
将表示耳机附近的声音的信号施加到减法器的第一输入端；
将要施加到耳机中的扬声器的信号施加到自适应滤波器以产生经滤波的信号；以及
将经滤波的信号施加到减法器的第二输入端，
其中自适应滤波器适于再现将信号施加到扬声器并且使用所述至少一个音频换能器检测所得声音的效果，使得在减法器的输出中最小化要施加到扬声器的信号的效果。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括：
从传感器接收信号；
获得所接收的信号的样本；
使用所接收的信号的样本来计算自相关度；
根据所计算的自相关度中的至少一个峰值来检测心跳。
所述方法可包括以低于1kHz的采样率获得所接收的信号的所述样本。
所述方法可包括以高于1kHz的采样率接收呈数字形式的信号，并且将所接收的信号下采样到低于1kHz的采样率。
根据所计算的自相关度中的至少一个峰值检测心跳的步骤可包括：
忽略对应于低于可能人类心率范围的频率的峰值；以及
忽略高度低于阈值高度的峰值。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括：
从传感器接收信号；以及
确定所述信号是否包含频率与心跳一致的分量，例如所述频率在0.75Hz至3Hz的区间内。
确定所述信号是否包含频率与心跳一致的分量可包括：
对信号进行带通滤波以使信号的在与心跳一致的频率范围内的分量通过，以及
检测带通滤波信号的峰值分量。
确定所述信号是否包含频率与心跳一致的分量可包括：
将所述信号施加到卡尔曼(Kalman)滤波器。
确定所述信号是否包含频率与心跳一致的分量可包括：
将所述信号施加到锁相环，以及确定锁定所述环时的频率。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括：
从传感器接收信号；以及
将所述信号施加到神经网络，所述神经网络已被训练以识别表示心跳的信号。
所述方法可包括：
使用耳机上的至少一个第一传感器来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则初步确定用户正佩戴着耳机，并且激活耳机上的至少一个第二传感器；
使用耳机上的至少一个第二传感器来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则确定用户正佩戴着耳机。
所述方法可包括：
从耳机上的至少一个第一传感器接收第一信号，其中至少一个第一传感器定位在耳机上，使得当以预期方式佩戴着耳机时，所述至少一个第一传感器能够检测心跳；
确定第一信号是否包括心跳的特征特性；
从耳机上的至少一个第二传感器接收第二信号，其中至少一个第二传感器定位在耳机上，以使得当以预期方式佩戴着耳机时，所述至少一个第二传感器无法检测心跳；
确定第二信号是否包括心跳的特征特性；
以及
如果确定第一信号包括心跳的特征特性，并且第二信号包括心跳的特征特性，则确定没有以预期方式佩戴着耳机；或者
如果确定第一信号包括心跳的特征特性，并且第二信号不包括心跳的特征特性，则确定正以预期方式佩戴着耳机。
根据本发明的另一方面，提供了一种系统，所述系统被配置用于执行根据第一方面的方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种包括处理器的系统，其中处理器被配置用于执行根据第一方面的方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括有形和/或非易失性计算机可读介质，所述有形和/或非易失性计算机可读介质包括用于促使处理器执行根据第一方面和第二方面的方法的计算机可读指令。
根据本发明的第二方面，提供了一种生物特征认证的方法，所述方法包括：
使用耳机上的至少一个传感器来检测佩戴着耳机的人的心跳；
获得关于所检测的心跳的性质的信息；以及
使用关于所检测的心跳的性质的信息作为生物特征标识符。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括：
使用至少一个音频换能器来获得表示声音的信号，所述方法还包括从表示声音的信号中获得关于所检测的心跳的性质的信息。
至少一个音频换能器可包括耳机上的扬声器。
所检测的心跳的所述特性可包括时序性质，并且/或者可包括振幅性质。
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳的步骤可包括：
从传感器接收信号；
获得所接收的信号的样本；
使用所接收的信号的样本来计算自相关度；
根据所计算的自相关度中的至少一个峰值来估计佩戴着耳机的人的心率。
所述方法可包括：
使用耳机上的至少一个第一传感器来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则初步确定用户正佩戴着耳机，并且激活耳机上的至少一个第二传感器；以及
使用至少一个第二传感器获得关于所检测的心跳的性质的所述信息。
根据本发明的另一方面，提供了一种系统，所述系统被配置用于执行根据第二方面的方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种包括处理器的系统，其中处理器被配置用于执行根据第二方面的方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括有形和/或非易失性计算机可读介质，所述有形和/或非易失性计算机可读介质包括用于促使处理器执行根据第二方面的方法的计算机可读指令。
根据本发明的第三方面，提供了一种操作耳机的方法，所述方法包括：
使用耳机上的至少一个传感器来产生传感器信号；
使用传感器信号来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则确定用户正佩戴着耳机；以及：
确定用户的心率；
获得关于所检测的心跳的性质的信息；以及
使用关于所检测的心跳的时序性质的信息作为用户的生物特征标识符。
根据本发明的另一方面，提供了一种系统，所述系统被配置用于执行根据第三方面的方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种包括处理器的系统，其中处理器被配置用于执行根据第三方面的方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括有形和/或非易失性计算机可读介质，所述有形和/或非易失性计算机可读介质包括用于促使处理器执行根据第三方面的方法的计算机可读指令。
根据本发明的第四方面，提供了一种检测用户是否正佩戴着耳机的方法，所述方法包括当通过耳机中的扬声器播放声音时：
使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳；以及
如果没有检测到心跳，则确定用户没有佩戴着耳机，并且暂停通过所述扬声器播放所述声音。
所述方法还可包括：
如果在预定时间段内没有检测到心跳，则使所连接的用于向所述扬声器供应信号的驱动放大器掉电。
根据本发明的另一方面，提供了一种系统，所述系统被配置用于执行根据第四方面的方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种包括处理器的系统，其中处理器被配置用于执行根据第四方面的方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括有形和/或非易失性计算机可读介质，所述有形和/或非易失性计算机可读介质包括用于促使处理器执行根据第四方面的方法的计算机可读指令。
在一些实施方案中，这具有以下优点：可确定用户是否正佩戴着耳机，而不需要任何额外部件，或不产生专门用于该目的的任何信号。
在一些实施方案中，这具有以下优点：其提供了一种验证佩戴着耳机的人的身份的额外方法。
附图说明
为了更好地理解本发明并且展现如何可以实现本发明，现在将借助于示例参考附图，在附图中：
图1示出了耳部中的耳塞；
图2示出了在如图1中所展示的耳塞中使用扬声器作为传声器；
图3示出了应用于从如图1所示的耳塞中的传声器获得的信号的信号处理的形式；
图4示出了应用于从如图1所示的耳塞中的传声器获得的信号的信号处理的第二形式；
图5示出了用于进一步处理从如图1所示的耳塞中的传声器获得的信号的系统；
图6示出了由图5的系统产生的信号；以及
图7示出了心音图的形式；
图8是示出根据本公开的各方面的方法的流程图。
具体实施方式
以下描述阐述了根据本公开的示例性实施方案。其他示例性实施方案和实施方式对于本领域的普通技术人员而言将是显而易见的。此外，本领域的普通技术人员将认识到，可代替或结合下文论述的实施方案来应用各种等效技术，并且所有这类等效物应被视为由本公开涵盖。
图1是耳部中的耳塞的示意图。
具体地说，图1展示佩戴耳塞或入耳型耳机12的人的头部10的部分横截面视图。耳机的一部分延伸到佩戴者的耳道14中，而另一部分暴露在空气16中。
本公开的各方面涉及检测是否正佩戴着耳机，即耳机是否在人的耳部中，或者是否没有佩戴着耳机。具体地说，现在已认识到，可通过使用耳机上的至少一个传感器检测心跳来执行此检测。
例如，检测可包括使用耳机上的加速度计来检测振动，例如佩戴者的耳道的表面的指示心跳的振动。
作为另一示例，检测可包括使用电接触来检测佩戴者的耳道的内表面中与心跳相关联的电信号。
作为另一示例，检测可包括使用耳机上的光学传感器来获得可用于检测心跳的光电体积描记图。
作为另一示例，检测可包括使用惯性测量单元，所述惯性测量单元被配置成检测在正佩戴着耳机的情况下用户的耳道中将预期的移动。
在下文更详细描述的实施方案中，使用耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括使用至少一个音频换能器来获得表示耳机附近的声音的信号。
因此，可使用声学手段来检测心跳。因为所述检测通过被动检测心跳来工作，所以不需要对耳机中的扬声器驱动放大器上电，并且因此当装置不在耳朵中时节省了功率。
在最简单的情况下，位于佩戴着耳机的人的耳道内的换能器可用于检测声学信号，并且可识别由佩戴者的头部中的血流产生的声音。这些声音根本上是由佩戴者的心跳产生的，并且因此所述声音具有取决于佩戴者的心率的分量。因此，如果换能器检测到作为心跳的特性的声学信号，则可假设人正佩戴着耳机。对心脏发出的声音的记录被称为心音图。
因此，在其最简单形式中，入耳检测的方法可使用单个声学换能器来执行。
在图1中所展示的实施方案中，耳机12包括第一换能器18，所述第一换能器位于耳机的延伸到佩戴者的耳道14中的表面20上或内。
换能器18可以是传声器。然而，已认识到，许多传声器在低频下具有较差灵敏度。这是因为许多传声器被专门设计成衰减低频(例如低于100Hz)以便改善其对风噪的鲁棒性，以及因为与传声器相关联的封装噪声通常在低频下增加。
因为心跳具有非常低的频率，例如大部分时间在1至2Hz的区间内，所以一些实施方案使用通常用于向佩戴者的耳朵中播放声音的扬声器作为换能器18。这种扬声器在这些低频下可能比典型传声器具有更好的灵敏度。
在图1中所展示的实施方案中，耳机12还包括第二换能器22，所述第二换能器位于耳机的暴露在空气16中的表面24上或内。换能器22可例如采取传声器的形式，出于诸如检测佩戴者的语音或检测环境噪声的目的，所述传声器设置在耳机12上使得噪声可由噪声消除电路消除。
如下文更详细地描述，第二换能器的使用允许消除由第一换能器18检测到的声音，但所述声音是由环境声音而不是由源于佩戴者的头部的声音产生。
图2示出了在耳塞中使用扬声器作为传声器。
具体地，图2示出了扬声器30，当希望通过扬声器播放声音时，信号V输出被施加到该扬声器。另外，扬声器30对入射于扬声器的振膜上的压力u作出响应。
结果是扬声器30的输出端上的电流I尾不仅取决于信号V输出，还取决于由源于佩戴者的头部中的声音产生的压力u。
电流I尾被传递到感测框32，并且其输出被传递到心跳检测(HBD)框34。
感测框32可包括用于产生对应于电流I尾的数字信号的较小低带宽和低功耗模数转换器(ADC)36。为了节省功率，ADC 36可仅在需要使用换能器18来检测佩戴者的心跳时才接通。
使用扬声器30作为用于检测声音的换能器(即，有效地作为传声器)意味着本文中所描述的方法可在耳机的内向表面上未设置有专用传声器的耳机中使用。
当检测声音以获得人的耳道中的心音图时出现的一个问题是外部噪声将泄漏到耳道中，并且由声学换能器检测到。当人正佩戴着耳塞时，这在一定程度上被减弱，但对于未提供佩戴者的耳道与外界之间的气密密封的有泄漏的耳塞而言尤其相关。
图3示出了应用于从耳塞中的传声器获得的信号以便解决此外部噪声的信号处理的形式。
图3展示了基于图1的实施方案，其中在耳道内存在第一换能器18以及在耳塞外部上存在第二换能器22。第二换能器22检测外部噪声n，并且此外部噪声在由第一换能器18检测到之前经历声音泄漏路径的传递函数T和相关联的声学耦合。第一换能器还检测由佩戴者的心跳产生的声音P。因此，第一换能器18产生取决于(P+nT)的第一信号S1，并且第二换能器22产生取决于n的第二信号S2。
第二信号S2被施加到具有传递函数m的自适应滤波器40。第一信号S1被施加到减法器42的第一输入端，并且自适应滤波器40的输出(即，n.m)被施加到减法器42的第二输入端，在所述第二输入端中，所述输出从第一信号S1中减去。减法器42的输出表示为S输出。
减法器的输出S输出用作误差信号以控制自适应滤波器40的传递函数m。
因此，根据上文的论述：
S输出＝(P+nT)–nm
由佩戴者的心跳产生的声音P相对较慢地变化，并且因此有可能比P变化更快地使自适应滤波器40的传递函数m自适应。
因此，可假设，在自适应期间，P＝0，并且因此，根据上述等式：
S输出＝nT–nm
执行自适应程序使得误差信号S输出变成等于零，并且因而此等式变成：
nT＝nm
并且因此：
m＝T
如上文所论述，在自适应程序之后：
S输出＝(P+nT)–nm
因为自适应确保了
m＝T
这又意味着：
S输出＝(P+nT)-nT
即，
S输出＝P
因此，自适应意味着外部噪声的影响被消除，并且减法器的输出S输出准确地表示由佩戴者的心跳产生的声音P。这也去除了两个换能器18、22之间的任何共模噪声，例如有线头戴式耳机中的电缆噪声。
当检测声音以获得人的耳道中的心音图时出现的另一问题是耳塞中的扬声器所产生的声音将干扰测量。
图4示出了应用于从耳塞中的传声器获得的信号以便解决这一点的信号处理的第二形式。
图4展示了基于图1和图2的实施方案，其中信号V输出被施加到扬声器30以便产生耳塞的佩戴者想要听到的声音，诸如语音或音乐回放，或者电话呼叫。
耳道内的换能器18不仅检测由佩戴者的心跳产生的声音P，还检测由扬声器的输出产生的声音d。声音d通过与扬声器换能器和耳道相关联的传递函数R而与扬声器输入信号V输出相关，使得：
d＝R.V输出
因此，由换能器18检测到的信号S输入将是(P+R.V输出)的函数。
为了去除信号S输入中的声音d的影响，扬声器输入信号V输出被施加到自适应滤波器50，其中在减法器52中从换能器输出信号S输入中减去自适应滤波器50的输出。与扬声器换能器和耳道相关联的传递函数R是可变的，并且因此自适应滤波器50的传递函数TA随R变化而自适应，使得从信号S输入中去除声音d的影响，并且因此减法器52的输出信号仅表示由佩戴者的心跳产生的声音P，假设当时正佩戴着耳机。
返回图2，由音频换能器产生的输出信号被传递到心跳检测(HBD)框34，以用于确定输出信号是否表示作为人的心跳的特性的声音，并且因此确定是否可确定正佩戴着耳机。
心跳检测可通过几种手段来实现。通常，利用心率具有60至120bpm或1至2Hz的典型范围的事实。
例如，心跳检测可通过对带限信号进行峰值检测来执行。
作为另一示例，心跳检测可通过卡尔曼滤波器跟踪来执行，例如使用李等人在2008年1月在《Physiol Meas(生理学测量)》第29卷第1期第15至32页的“Robust heartrate estimation from multiple asynchronous noisy sources using signal qualityindices and a Kalman filter(使用信号质量指标和卡尔曼滤波器从多个异步噪声源进行稳健的心率估计)”中结合从心电图信号获得心率测量值所描述的技术。
作为另一示例，可使用锁定到心音图中的峰值的锁相环来执行心跳检测。
作为另一示例，所检测的声学信号可输入到神经网络中，所述神经网络已使用(a)表示心跳的输入和(b)不表示心跳的输入来训练，以便区分输入声学信号是否表示心跳。
作为另一示例，使用自相关度的系统可用于心跳检测。
图5是示出系统的框图，所述系统用于使用自相关度来进行心跳检测以检测心率的典型频率下信号分量的存在。本文中所描述的处理步骤中的任一处理步骤可由适当编程的处理器来执行，所述处理器例如耳机装置中或耳机所连接的主机装置中的数字信号处理器(DSP)或通用处理器。
因此，图5展示换能器，所述换能器设置在耳机上使得当人佩戴着耳机时，所述换能器位于人的耳部中(声学耦合到人的耳部)。如上文所描述，换能器可以是声学换能器18，例如传声器、用作传声器的扬声器、或惯性测量单元。
在任何初始处理之后，例如，如上文参考图3或图4所描述，输入信号可传递到模数转换器。如果这是采样率为比如192kHz的标准模数转换器，则此采样率不必较高，因为心音图中的重要信息的带宽为约500Hz。
因此，此信号可传递到下采样器70，所述下采样器可例如将声学信号下采样到1kHz的采样率。
下采样信号随后可传递到框72，其在所述框中被分成多个帧。帧的长度例如可以是至少1s，并且优选地足够长以包括2个心跳周期，其例如可以是1.5至2s。
随后可在框74中例如使用小波对帧式信号进行去噪。
所得信号可传递到滤波器76，例如以去除与心跳无关的伪信号分量，所述伪信号分量例如源自佩戴者的移动(包括呼吸)。例如，信号可使用截止频率为(比如)20Hz的高通滤波器进行滤波，并且/或者可使用截止频率为(比如)200Hz的低通滤波器进行滤波。然而，此滤波可能不是必需的，因为当产生自相关度时，可以忽略伪分量。
在图5中所展示的实施方案中，信号随后传递到任选的包络提取框78。例如，这可以简单地取信号的绝对值，尽管使用希尔伯特(Hilbert)变换也是可能的。
所得信号传递到归一化框80，在所述归一化框中，对所得信号进行归一化，例如去除平均值。
归一化信号传递到框82，在所述框中，计算自相关度Rxx。在此实施方案中，仅需要计算正滞后的自相关度值。自相关度可随后被归一化，例如使得Rxx(0)＝1。
在框84中，分析自相关度，以便确定输入音频信号是否包含心跳的分量特性。
图6展示了在一个示例中由框82产生的自相关度函数100的形式。图6展示了用于比较目的的心电图(ECG)信号，并且还展示了心音图(PCG)。将指出，心音图是噪声相对多的信号，将难以从所述信号中直接导出心率值。然而，图6还展示了由框82从PCG产生的自相关度函数100的形式，并且可看出，此形式包含可用于确定心率的更清晰的峰值。如上文所提及，仅需要针对正滞后计算自相关度值，并且因此图6中针对负滞后展示的值仅仅是为了例示性目的。
在发送到分析框84的自相关度函数中，存在图6中所展示的峰值102、104、106、108、110、112、114、116。设置最小延迟时段dmin，所述最小延迟时段对应于非常短的时段，并且因此对应于太高而不被视为可能心率的频率。因此，忽略太接近延迟＝0点的自相关度峰值。
另外，设置峰值的阈值振幅，例如等于0.1，因为低于此振幅的峰值指示较差信号，并且因此忽略低于此振幅的自相关度峰值。
在图6中所展示的示例中，忽略对应于负滞后的峰值102、104、106、108。另外，因为所述峰值在最小延迟时段dmin内和/或低于阈值振幅，所以也忽略峰值110、112。
因此，仅考虑峰值114、116。这些峰值与延迟＝0点以824个样本的整数倍间隔。在采样率是1kHz的情况下，824个样本的延迟对应于824ms的脉冲时段，并且因此对应于72.77bpm(≈1.213Hz)的心率。
如果没有佩戴耳机，则所计算的自相关度将有可能不包含对应于任何可能心率的任何峰值。因此，当所计算的自相关度不包含对应于任何可能心率的任何显著峰值时，可确定没有佩戴耳机。
因此，自相关度可用于识别心跳的信号分量特性，并且因此可用于确定由换能器检测到的声音包括心跳声音，并且因此确定正佩戴着耳机。
此外，尽管在此示例中检测心跳的一个目的是确定是否正佩戴着耳机，但将指出，自相关度产生对佩戴耳机的人的心率的准确测量。这可以向用于健康相关用途(例如用于健康跟踪)的任何应用供应。
上述实施方案使用自相关度技术来检测心跳，但作为另一替代方案，可存在两阶段方法，其中将输入信号提供到简单的有损神经网络以对是否存在心跳进行快速初始确定，同时也如上文所描述来执行自相关，以便产生潜在的更准确的结果，这需要在更长的时间内收集数据。
如果使用位于佩戴耳机的人的耳道内的换能器检测到心跳，则可确定用户正佩戴着耳机。相比之下，如果没有检测到心跳，则可确定用户没有佩戴耳机。
在一些实施方案中，如上文所描述，用于检测心跳的程序也可应用于从另一换能器接收到的信号。例如，在图1中所展示的耳机12的情况下，所述方法可应用于从位于耳机的延伸到佩戴者的耳道14中的表面20上或内的第一换能器18接收到的信号，并且还可应用于从位于耳机的暴露在空气16中的表面24上或内的第二换能器22接收到的信号。在一些情形下，位于佩戴耳机的人的耳道内的换能器可能似乎检测到心跳，但第二换能器也可能似乎检测到心跳。第二换能器不位于将预期检测到由心跳产生的声音的位置。因此，如果这些信号似乎都检测到心跳，则可假设这是由于某种虚假原因，并且可以忽略由位于耳道内的换能器进行的检测，并且可假设不像所预期的佩戴着耳机。
因此，如果没有检测到心跳或以其他方式确定没有佩戴耳机，则系统可暂停通过耳机回放所记录的声音。这允许用户简单地通过移除耳机来有效地暂停回放所记录的声音，而不需要按下特定“暂停”或“停止”按钮。如果不存在心跳持续预定时间段，则系统可使扬声器驱动放大器掉电以便节省功率。
关于用户是否正佩戴着耳机的确定可用于检测对语音操作系统的重放攻击。例如，在基于语音命令操作的智能电话或其他装置的情况下，尤其是在使用讲话者识别来确定命令是否已由系统的注册用户说出的情况下，对这种系统的一种攻击是对注册用户的语音进行录音，并且在注册用户不在场时重放录音以获得对系统的访问。
当耳机上的传声器(例如图1中所展示的耳机12中的传声器22)检测到这种语音命令时，可确定用户是否正佩戴着耳机。如果用户没有佩戴耳机，则存在传声器所检测到的语音命令不是现场讲话者的语音而是录音的可能性。
如上文所提及，使用声音作为生物特征的系统被广泛使用。
在如参考上述实施方案描述的系统中，耳机上的至少一个传感器用于检测佩戴着耳机的人的心跳。根据本公开的另一实施方案，可获得关于所检测的心跳的性质的信息。关于所检测的心跳的性质的信息随后可用作佩戴着耳机的人的生物特征标识符。
在某些实施方案中，传感器是声学换能器，并且更具体地可以是能够在约20Hz至500Hz的有用带宽上产生信号的宽带传声器。在某些实施方案中，因为心跳检测仅需要几赫兹的带宽，所以使用能够产生具有所需灵敏度的低频信号的换能器(其可以是如图2中所展示的充当传声器的扬声器)来检测是否正佩戴着耳机。如果是，则可激活能够在较宽带宽上产生信号的换能器。结合传统传声器，能够在较宽带宽上产生信号的换能器可采取充当传声器的扬声器的形式。
在某些实施方案中，关于所检测的心跳的时序性质的信息可用作佩戴着耳机的人的生物特征标识符。
如上文所描述，对心音的声学测量被称为心音图(PCG)，所述心音图具有与更广为人知的心电图(ECG)大不同的结构。
图7示出了心音图的形式。具体地说，图7(a)展示了心音图(PCG)的形式，并且图7(b)展示对应心电图的形式。
在健康的心脏中，存在两个关键声学标志，即，对应于心缩或心肌收缩的第一心音S1，以及对应于心舒或心肌舒张的第二心音S2。这些声音表示心脏周围的血液流动，但如上文所提及，所述声音可在耳道中进行测量。
图8是示出根据本公开的这方面的方法的流程图。本文中所描述的处理步骤中的任一处理步骤可由适当编程的处理器来执行，所述处理器例如在耳机装置中，或在耳机所连接的主机装置中。
具体地说，图8展示生物特征认证。
所述方法包括：在步骤130中，使用耳机上的至少一个传感器来检测佩戴着耳机的人的心跳。如上文所提及，在某些实施方案中，传感器是声学换能器，并且更具体地可以是能够在约20Hz至500Hz的有用带宽上产生信号的宽带传声器。
如参考图2所描述，扬声器可用作传声器以检测低频信号。为了检测在20Hz至500Hz的有用带宽内的信号，可能需要使用扬声器和另一换能器(例如传统传声器)两者来检测信号，并且组合由两个装置产生的信号。
在一个实施方案中，扬声器用于检测声学信号。因为心跳具有非常低的频率，所以扬声器能够检测到检测心跳并且因此确定用户是否正佩戴着耳机所必需的信号。在这一个实施方案中，这可以被视为关于是否正佩戴着耳机的初步确定。
如果确定正佩戴着耳机，则可激活第二换能器，以便以较高频率产生信号。所得信号随后可任选地用于参考图5所描述的更详细的入耳检测方法中。
当已经激活第二换能器时，这允许确定图7(a)中所展示的心音图波形，并且这允许详细研究心跳的性质，如下文所描述。
在步骤132中，所述方法包括获得关于所检测的心跳的性质的信息。
在ECG的情况下，如图7(b)中所展示，在事件之间的相对时序信息中包含区别信息。图7(b)将连续R事件之间的时间间隔展示为rr1、rr2、rr3等。相对于连续R事件之间的时段对两个事件(例如任何给定周期中的P事件和T事件)之间的时间差进行归一化，所述时段可以是最后一个周期的时段，或可在多个周期内求平均值。
在心音图或PCG的情况下，如图7(a)中所展示，一般来说，存在两类信息，即，基于时间的信息和基于振幅的信息。对于S1事件和S2事件两者，存在开始(α)、峰值(β)和结束(γ)事件。图7(a)将S1事件中的连续峰值之间的时间间隔展示为RR1、RR2、RR3等。
在基于时间的信息的情况下，PCG中包含的生物特征信息由PCG中的事件的相对时序给出。例如，如果S1事件的开始、峰值和结束的时序分别被指定为Tα1、Tβ1和Tγ1，并且S2事件的开始、峰值和结束分别被指定为Tα2、Tβ2和Tγ2，则相对于这些时序的另一对之间的时间，或相对于RR1、RR2、RR3等的持续时间，这些时序的任何一对之间的时间值中可包含有用生物特征信息。所使用的RR1、RR2、RR3的值可以是当前周期中的时段或在多个周期内的平均时段。
例如，作为周期时段RR的一部分的S1事件的持续时间(从Tα1到Tγ1)可提供有用的生物特征信息。替代地，仅借助于示例，作为S2事件与S1事件之间的时段(从Tγ2到Tα1)的一部分的S2事件的持续时间(从Tα2到Tγ2)可提供有用的生物特征信息。
在基于振幅的信息的情况下，S1事件的正峰值和负峰值振幅可分别被指定为A1P和A1N，而S2事件的正峰值和负峰值振幅可分别被指定为A2P和A2N。
PCG中包含的基于振幅的生物特征信息随后可例如采取任何两个这类振幅之比(例如A1P与A2N之比)的形式。
在实践中，为了改善性能，可融合这些基于时间和/或基于振幅的值中的若干者，以形成包含高度区别性生物特征信息的向量。
因此，获得关于所检测的心跳的性质的信息的步骤可包括获得关于所检测的心跳的时序性质的信息，并且/或者可包括获得关于所检测的心跳的振幅性质的信息。
图8的方法随后包括步骤134，即使用关于所检测的心跳的性质的信息作为生物特征标识符。
因此，在注册阶段，当已知的注册用户正佩戴着耳机时，提取所选生物特征信息，并且将所述生物特征信息存储在数据库中。例如，特征可在存储之前经历特征压缩或缩减，诸如线性区别分析(LDA)。
在验证阶段期间，当人正佩戴着耳机时，提取所选生物特征信息，并且将生物特征信息的向量与存储在数据库中的注册用户的信息进行比较。在特征于注册阶段中在存储之前经历特征压缩或缩减的情况下，可在验证阶段中应用相同特征压缩或缩减。随后应用相似度测试，以确定佩戴着耳机的人是否是注册用户。例如，可使用余弦相似度来计算在注册期间获得的所存储的特征与在验证期间获得的特征之间的距离。
因此，描述了一种用于检测用户是否正佩戴着耳机的系统，以及一种使用由耳机上的传感器检测到的关于心跳性质的信息作为生物特征标识符的方法。
实施方案可被实施为集成电路，所述集成电路在一些示例中可以是编解码器或类似物。实施方案可在主机装置中实施，尤其是便携式和/或电池供电式主机装置，诸如移动计算装置(例如膝上型计算机、笔记本或平板计算机)、游戏控制台、远程控制装置、包括家庭温度或照明控制系统的家庭自动化控制器或家用电器、玩具、机器(诸如机器人)、音频播放器、视频播放器或移动电话(例如智能电话)。所述装置可以是可穿戴装置，诸如智能手表。将理解，实施方案可被实施为在家庭电器或者车辆或交互式显示器中提供的系统的部分。放大器电路可以是用于驱动诸如扬声器或表面音频系统的音频换能器的音频放大器，但将理解，放大器可用于驱动其他换能器，例如振动换能器，诸如用于产生触觉效果的线性谐振致动器。还提供了一种并入有上述系统的主机装置。
技术人员将认识到，上述设备和方法(例如发现和配置方法)的一些方面可体现为例如非易失性载体介质(诸如磁盘、CD-ROM或DVD-ROM、已编程的存储器(诸如只读存储器(固件)))上或数据载体(诸如光学信号载体或电信号载体)上的处理器控制代码。对于许多应用，实施方案将在DSP(数字信号处理器)、ASIC(专用集成电路)或FPGA(现场可编程门阵列)上实施。因此，代码可包括常规程序代码或微代码，或者例如用于设置或控制ASIC或FPGA的代码。代码还可包括用于动态配置可再配置设备(诸如可再编程逻辑门阵列)的代码。类似地，代码可包括用于硬件描述语言(诸如VerilogTM或VHDL(超高速集成电路硬件描述语言))的代码。如技术人员将了解，代码可分布在彼此通信的多个耦合部件之间。在适当的情况下，实施方案还可使用在现场可(再)编程模拟阵列或类似装置上运行的代码来实施，以便配置模拟硬件。
应指出，上文提及的实施方案示出而非限制本发明，并且本领域的技术人员将能够在不脱离所附权利要求的范围的情况下设计许多替代实施方案。词语“包括”不排除存在除权利要求中列出的元件或步骤之外的元件或步骤，“一”或“一个”不排除多个，并且单个特征或其他单元可执行权利要求中所叙述的若干单元的功能。权利要求中的任何附图标记或标号不应解释为限制权利要求的范围。

Claims (42)

1.一种检测用户是否正佩戴着耳机的方法，所述方法包括：
使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则确定用户正佩戴着所述耳机。
2.根据权利要求1所述的方法，其还包括：
如果没有检测到心跳，则确定用户没有佩戴着所述耳机；以及
确定由所述耳机上的传声器检测到的语音信号可能并不是来自现场讲话者。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其还包括：
如果没有检测到心跳，则确定用户没有佩戴着所述耳机；以及
使连接到所述耳机的扬声器的输出放大器掉电。
4.根据权利要求1、2或3所述的方法，其还包括：
如果没有检测到心跳，则确定用户没有佩戴着所述耳机；以及
暂停通过所述耳机回放音频信号。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
使用所述耳机上的加速度计来检测指示心跳的振动。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
使用所述耳机上的接触式传声器来检测指示心跳的振动。
7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
检测与心跳相关联的电信号。
8.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
使用光学传感器来获得光电体积描记图。
9.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
使用惯性测量单元，所述惯性测量单元被配置成在所述用户正佩戴着所述耳机的情况下检测所述用户的耳道中的移动。
10.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
使用至少一个音频换能器来获得表示所述耳机附近的声音的信号。
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述至少一个音频换能器包括所述耳机上的传声器。
12.根据权利要求10所述的方法，其中所述至少一个音频换能器包括所述耳机上的扬声器。
13.根据权利要求10、11和12中任一项所述的方法，其还包括：
将表示所述耳机附近的声音的所述信号施加到模数转换器，其中所述模数转换器仅在检测用户是否正在佩戴着所述耳机时接通。
14.根据权利要求10至13中任一项所述的方法，其包括：
使用第一音频换能器来产生第一音频信号，其中所述第一音频换能器定位在所述耳机上，以便在正常佩戴所述耳机时检测用户的耳道中的声音；
使用第二音频换能器来产生第二音频信号，其中所述第二音频换能器定位在所述耳机上，以便在正常佩戴所述耳机时检测用户的耳部外的声音；
将所述第二音频信号施加到自适应滤波器以产生经滤波的第二音频信号，其中所述自适应滤波器被配置成表示声音从用户的所述耳部外行进到所述用户的所述耳道内所经历的传递函数；以及
从所述第一音频信号中减去所述经滤波的第二音频信号以产生表示所述耳机附近的声音的所述信号。
15.根据权利要求10至14中任一项所述的方法，其还包括：
将表示所述耳机附近的声音的所述信号施加到减法器的第一输入端；
将要施加到所述耳机中的扬声器的信号施加到自适应滤波器以产生经滤波的信号；以及
将所述经滤波的信号施加到所述减法器的第二输入端，
其中所述自适应滤波器适于再现将所述信号施加到所述扬声器并且使用所述至少一个音频换能器检测所得声音的效果，使得在所述减法器的输出中最小化要施加到所述扬声器的所述信号的效果。
16.根据任一前述权利要求所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
从所述传感器接收信号；
获得所接收的信号的样本；
使用所接收的信号的所述样本来计算自相关度；
根据所计算的自相关度中的至少一个峰值来检测所述心跳。
17.根据权利要求16的方法，其包括以低于1kHz的采样率获得所接收的信号的所述样本。
18.根据权利要求17所述的方法，其包括以高于1kHz的采样率接收呈数字形式的所述信号，以及将所接收的信号下采样到低于1kHz的采样率。
19.根据权利要求16至18中任一项所述的方法，其中根据所计算的自相关度中的至少一个峰值来检测所述心跳包括：
忽略对应于低于可能人类心率范围的频率的峰值；以及
忽略高度低于阈值高度的峰值。
20.根据任一前述权利要求所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
从所述传感器接收信号；以及
确定所述信号是否包含频率与心跳一致的分量，例如所述频率在0.75Hz至3Hz的区间内。
21.根据权利要求20所述的方法，其中确定所述信号是否包含频率与心跳一致的分量包括：
对所述信号进行带通滤波以使所述信号的在与心跳一致的频率范围内的分量通过，以及
检测所述带通滤波信号的峰值分量。
22.根据权利要求20所述的方法，其中确定所述信号是否包含频率与心跳一致的分量包括：
将所述信号施加到卡尔曼滤波器。
23.根据权利要求20所述的方法，其中确定所述信号是否包含频率与心跳一致的分量包括：
将所述信号施加到锁相环，以及确定锁定所述环时的频率。
24.根据任一前述权利要求所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
从所述传感器接收信号；以及
将所述信号施加到神经网络，所述神经网络已被训练以识别表示心跳的信号。
25.根据任一前述权利要求所述的方法，其包括：
使用所述耳机上的至少一个第一传感器来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则初步确定用户正佩戴着所述耳机，并且激活所述耳机上的至少一个第二传感器；
使用所述耳机上的所述至少一个第二传感器来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则确定用户正佩戴着所述耳机。
26.根据任一前述权利要求所述的方法，其包括：
从所述耳机上的至少一个第一传感器接收第一信号，其中所述至少一个第一传感器定位在所述耳机上，使得当以预期方式佩戴着所述耳机时，所述至少一个第一传感器能够检测心跳；
确定所述第一信号是否包括心跳的特征特性；
从所述耳机上的至少一个第二传感器接收第二信号，其中所述至少一个第二传感器定位在所述耳机上，使得当以所述预期方式佩戴着所述耳机时，所述至少一个第二传感器无法检测心跳；
确定所述第二信号是否包括心跳的特征特性；
以及
如果确定所述第一信号包括心跳的特征特性，并且所述第二信号包括心跳的特征特性，则确定没有以所述预期方式佩戴着所述耳机；或者
如果确定所述第一信号包括心跳的特征特性，并且所述第二信号不包括心跳的特征特性，则确定正以所述预期方式佩戴着所述耳机。
27.一种系统，其被配置用于执行根据权利要求1至26中任一项所述的方法。
28.一种包括处理器的系统，其中所述处理器被配置用于执行根据权利要求1至26中任一项所述的方法。
29.一种计算机程序产品，其包括有形和/或非易失性计算机可读介质，所述有形和/或非易失性计算机可读介质包括用于促使处理器执行根据权利要求1至26中任一项所述的方法的计算机可读指令。
30.一种生物特征认证，其包括：
使用耳机上的至少一个传感器来检测佩戴着所述耳机的人的心跳；
获得关于所检测的心跳的性质的信息；以及
使用关于所检测的心跳的所述性质的所述信息作为生物特征标识符。
31.根据权利要求30所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
使用至少一个音频换能器来获得表示声音的信号，所述方法还包括从表示所述声音的所述信号中获得关于所检测的心跳的性质的信息。
32.根据权利要求31所述的方法，其中所述至少一个音频换能器包括所述耳机上的扬声器。
33.根据权利要求30至32中的一项所述的方法，其中所检测的心跳的所述性质包括时序性质。
34.根据权利要求30至33中的一项所述的方法，其中所检测的心跳的所述性质包括振幅性质。
35.根据权利要求30至34中的一项所述的方法，其中使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳包括：
从所述传感器接收信号；
获得所接收的信号的样本；
使用所接收的信号的所述样本来计算自相关度；
根据所计算的自相关度中的至少一个峰值来估计佩戴着所述耳机的所述人的心率。
36.根据权利要求30至35中的一项所述的方法，其包括：
使用所述耳机上的至少一个第一传感器来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则初步确定用户正佩戴着所述耳机，并且激活所述耳机上的至少一个第二传感器；以及
使用所述至少一个第二传感器获得关于所检测的心跳的性质的所述信息。
37.一种系统，其被配置用于执行根据权利要求30至36中任一项所述的方法。
38.一种包括处理器的系统，其中所述处理器被配置用于执行根据权利要求30至36中任一项所述的方法。
39.一种计算机程序产品，其包括有形和/或非易失性计算机可读介质，所述有形和/或非易失性计算机可读介质包括用于促使处理器执行根据权利要求30至36中任一项所述的方法的计算机可读指令。
40.一种操作耳机的方法，所述方法包括：
使用所述耳机上的至少一个传感器来产生传感器信号；
使用所述传感器信号来检测心跳；以及
如果检测到心跳，则确定用户正佩戴着所述耳机；以及：
确定所述用户的心率；
获得关于所检测的心跳的性质的信息；以及
使用关于所检测的心跳的时序性质的信息作为所述用户的生物特征标识符。
41.一种检测用户是否正佩戴着耳机的方法，所述方法包括当通过所述耳机中的扬声器播放声音时：
使用所述耳机上的至少一个传感器来检测心跳；以及
如果没有检测到心跳，则确定用户没有佩戴着所述耳机，并且暂停通过所述扬声器播放所述声音。
42.根据权利要求41所述的方法，其还包括：
如果在预定时间段内没有检测到心跳，则使所连接的用于向所述扬声器供应信号的驱动放大器掉电。
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