CN115206291A - 基于睡眠鼾声特征的osahs检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，包括：预处理模块，用于对睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗；特征提取模块，用于提取睡眠鼾声信号的声学特征，并根据睡眠鼾声信号的声学特征形成OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵；特征选择模块，用于计算睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择；高斯学习模块，用于分别建立OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型，并形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型；OSAHS识别模块，用于分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型的高斯似然度，并将两个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，将得分与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
Description
技术领域
本发明属于音频信号处理技术领域，具体地说，涉及一种基于受试者睡眠鼾声的声学特 征的OSAHS患者检测系统及检测方法。
背景技术
阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS，obstructive sleep apnea-hypopneasyndrome) 是一种普遍且危害大的睡眠呼吸障碍，其特点是在睡眠呼吸过程中容易发生的呼吸暂停与低 通气事件(呼吸紊乱事件)。呼吸紊乱事件中患者的气道阻塞，导致呼吸受阻。在医疗界多 以睡眠多导图(PSG)作为诊断的金标准，PSG诊断具有费用昂贵、对检测环境要求高、需 要受试者穿戴众多传感器等缺点。
由于鼾声信号携带了人呼吸道形状变化的信息，当发生呼吸紊乱事件时(呼吸暂停事件 与低通气事件)，呼吸道的形状发生变化，呼吸道的形状影响鼾声的特性。因此在呼吸紊乱 事件发生时以及发生前后，鼾声的性状也会发生变化，可以通过将普通鼾声与呼吸紊乱事件 相关鼾声进行分类。因此，针对受试者的整晚的鼾声声学特征分析以识别OSAHS患者与简 单打鼾者的研究是必要的。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提出一种基于鼾声特征的OSAHS检测系统， 该系统辅助诊断OSAHS患者与简单打鼾者，减少了辅助诊断OSAHS患者的成本。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，包括：
预处理模块，用于对受试者的睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗；
特征提取模块，用于提取受试者睡眠鼾声信号的声学特征，并根据受试者睡眠鼾声信号 的声学特征形成OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵；
特征选择模块，用于计算受试者睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择；
高斯学习模块，用于分别建立OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型， 并形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型；
OSAHS识别模块，用于分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型 的高斯似然度，将两个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类 模型的得分，将得分与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
进一步地，预加重公式为
y(n)＝x(n)-ax(n-1)
其中，a为预加重系数；加窗的窗函数采用汉明窗函数。
进一步地，鼾声信号的声学特征包括梅尔倒谱系数、Bark子带特征、梅尔倒谱系数(MFCC)、感知线性预测系数、共振峰、800Hz功率比、谱熵、gammatone倒谱系数、波峰 因数、共振峰、频谱质心。
进一步地，Bark子带特征的计算公式为
式中，
为经过傅里叶变化之后第k帧的谱线幅度绝对值，Km为总帧数，fi为谱线对 应的频率，BUj和BLj分别代表第j个Bark子带的下界与上界频率。
进一步地，800Hz功率比的计算公式为
式中，fc是截止频率，
表示傅里叶变化fi频率下第k帧的幅度绝对值。
进一步地，声学特征的费雪比值计算公式为
其中，mk (i)表示第k维度第i类的特征的均值，mk表示特征第k维度在所有类上的均值， c(i) k表示第i类样本的第k维度特征，ni表示样本对应类别的个数
进一步地，形成高斯混合模型的多个高斯分布叠加结果计算公式为
其中，X表示特征矩阵，
表示权重，∑k为协方差矩阵，μk为高斯模型的均值向量，高斯混合模型的参数λ由μk、∑k与φk组成。
进一步地，高斯似然度的计算公式为
式中，Xj表示第j个样本特征，N表示样本总个数，λ表示高斯混合模型的参数，P(Xj|λ) 表示Xj对应参数λ的高斯概率密度函数。
进一步地，计算OSAHS患者与简单打鼾者分类模型得分的公式为
其中，xt表示测试集第t个鼾声样本特征，T表示样本总数，θOSAHS和θHealth分别表示GMM_OSAHS的模型参数和GMM_Health的模型参数。
一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测方法，采用上述任一项的基于睡眠鼾声特征的 OSAHS检测系统，包括以下步骤：
S1.对受试者的睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗；
S2.提取受试者睡眠鼾声信号的声学特征，根据受试者睡眠鼾声信号的声学特征形成 OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵；
S3.计算受试者睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择，分别建立OSAHS患者 高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型，形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型；
S4.分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型的高斯似然度，将两 个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，将得分 与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
与现有技术相比，本发明通过对OSAHS患者与简单打鼾者的睡眠鼾声进行分析，提取 了受试者睡眠鼾声信号的声学特征，使用高斯混合模型对受试者睡眠鼾声进行建模，将两个 高斯混合模型的高斯似然度差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，与设置的得 分阈值进行比较，辅助诊断OSAHS患者与简单打鼾者，减少了辅助诊断OSAHS患者的成本。
附图说明
图1为基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统的结构示意图。
图2为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统及方法作进 一步说明。
请参阅图1，本发明公开了一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，基于睡眠鼾声特 征的OSAHS检测系统包括预处理模块、特征提取模块、特征选择模块、高斯学习模块和OSAHS识别模块。预处理模块用于对受试者的睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗；特征提取模块用于提取受试者睡眠鼾声信号的声学特征，并根据受试者睡眠鼾声信号的声学特征 形成OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵；特征选择模块用于计算受试者睡眠鼾声 信号声学特征的费雪比值进行特征选择；高斯学习模块用于分别建立OSAHS患者高斯混合 模型和简单打鼾者高斯混合模型，并形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型；OSAHS识别模块用于分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型的高斯似然度，将两个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，将得分与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
本发明还公开了一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测方法，采用上述的OSAHS检测系 统，具体包括以下步骤：
S1.对受试者的睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗。
S2.提取受试者睡眠鼾声信号的声学特征，根据受试者睡眠鼾声信号的声学特征形成 OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵。
S3.计算受试者睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择，分别建立OSAHS患者 高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型，形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型。
S4.分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型的高斯似然度，将两 个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，将得分 与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
具体地，对受试者的睡眠鼾声信号进行预加重的公式为
y(n)＝x(n)-ax(n-1) (1)
其中，a为预加重系数，本发明中a取0.975，分帧时本发明中使用20ms帧长，加窗采用的 窗函数为汉明窗函数。
提取受试者睡眠鼾声信号的声学特征，声学特征包括梅尔倒谱系数、Bark子带特征、感 知线性预测系数、基频、共振峰、800Hz功率比、谱熵、gammatone倒谱系数、波峰因数、共振峰、频谱质心。
提取受试者睡眠鼾声信号的Bark子带特征(BSF)时，Bark子带特征(BSF)利用下式(2)计算
其中，
为经过傅里叶变化之后第k帧的谱线幅度绝对值，Km为总帧数，fi为谱线对应的 频率，BUj和BLj分别代表第j个Bark子带的下界与上界频率。分别计算每个子带内能量特 征，共计17维度特征，考虑到BSF特征需要更高的频域分辨率，计算中使用50ms帧长，50％ 帧移。
提取受试者睡眠鼾声信号的梅尔倒谱系数(MFCC)时，首先对鼾声信号进行预加重、 分帧和加窗，然后进行快速傅里叶变化，再对傅里叶变化后的信号计算谱线能量。将能量谱 通过梅尔滤波器组后取对数，进行离散反余弦变化获得MFCC系数，将13阶MFCC与13阶MFCC一阶差分、二阶差分合并作为最终的MFCC，本发明中按帧取均值作为特征。
提取受试者睡眠鼾声信号的感知线性预测系数(PLP)时，首先鼾声的音频信号经过分 帧加窗以及傅里叶变换取平方后获得短时功率谱，如式(3)：
P(f)＝Re[X(f)]2+Im[X(f)]2 (3)
然后将频谱的频率f映射到Bark频率Ω上，Bark频带的表达式为：
Ω(f)＝6ln{f/1200π+[(f/1200π)2+1]0.5} (4)
按照式(5)临界频带对Ω进行临界带变化：
通过式(6)与短时功率谱卷积获得临界带功率谱：
获得临界带功率谱后按照等响进行预加重，然后压缩幅值以近似模拟声音强度与人耳感受强 度的非线性关系，然后求线性预测系数得PLP特征，取13阶PLP特征与一阶差分和二阶差 分，共计39维度特征，按帧取均值作为特征。
提取受试者睡眠鼾声信号的基频时，因为基频反映了声带开闭的时间，本发明中使用归 一化自相关函数法求基频，按帧取均值、最大值、最小值、方差作为特征。
提取受试者睡眠鼾声信号的共振峰时，因为共振峰包含在音频信号的包络中，一般会提 取音频信号的前三个共振峰频率作为参数，分别为第一共振峰(F1)、第二共振峰(F2)与 第三共振峰(F3)，本发明中使用LPC法求共振峰，按帧提取均值作为特征。
提取受试者睡眠鼾声信号的800Hz功率比(PR800)时，800Hz功率比表示鼾声信号800Hz 以上与800Hz以下的功率比值，800Hz功率比利用下式(7)计算：
fc是截止频率，被设置为8000Hz，
表示傅里叶变化fi频率下第k帧的幅度绝对值，本发 明中按帧提取均值、最大值、最小值、方差作为特征。
提取受试者睡眠鼾声信号的谱熵时，谱熵利用下式(8)计算：
谱熵反映了鼾声的频域能量分布的混乱程度，f1与f2表示频率边界，本发明中按帧取均值、 最大值、最小值、方差作为特征。
提取受试者睡眠鼾声信号的gammatone倒谱系数(GTCC)时，gammatone倒谱系数与MFCC类似，区别在与gammatone倒谱系数将频谱通过gammatone滤波器组而非梅尔滤波器组，gammatone滤波器组是一种模拟人耳听觉系统的滤波器，本发明中使用特征维度为20的GTCC作为特征，计算每帧GTCC，然后在每段音频内按帧求均值作为特征。
提取受试者睡眠鼾声信号的波峰因数(Crest Factor)时，波峰因数反映了时域上声音信 号的变化幅度，波峰因数利用下式(9)计算：
其中，V90为一帧声音数据中幅度绝对值大小90％分位数，V为该段声音幅度绝对值片段中前 10％到90％之间的均方根值，本发明中按帧提取均值作为特征。
提取受试者睡眠鼾声信号的频谱质心时，频谱质心利用下式(10)计算：
其中fi表示频率，fi表示频谱成分，f1和f2表示频率边界，本发明中按帧取均值、最大值、 最小值、方差作为特征。
提取受试者睡眠鼾声信号的频谱其他相关特征，例如提取频谱分散度、频谱平坦度、频 谱通量、频谱波峰、频谱衰减、频谱峭度、频谱截止频率、频谱偏度、频谱斜率，并按帧计 算均值、最大值、最小值、方差作为特征。
每名受试者的鼾声按照上述系统提取梅尔倒谱系数、Bark子带特征、感知线性预测系数、 基频、共振峰、800Hz功率比、谱熵、Gammatone倒谱系数特征组合为特征矩阵。
计算受试者睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择，按照式(11)对上述特征 计算Fisher比值
其中mk (i)表示第k维度第i类的特征的均值，mk表示特征第k维度在所有类上的均值，c(i) k表示第i类样本的第k维度特征，ni表示样本对应类别的个数，按照Fsiher比值从大到小的 顺序进行排列，选取前100维度特征作为最终特征子集。
将OSAHS患者与简单打鼾者的特征矩阵分别组成总的OSAHS患者矩阵与简单打鼾者矩 阵，然后分别在OSAHS患者特征矩阵与简单打鼾者特征矩阵上建立两个高斯混合模型，高 斯混合模型阶数为32。高斯混合模型的核心为拟合高斯分布，多个高斯分布叠加结果如式(12)
其中，X表示特征矩阵，
表示权重，∑k为协方差矩阵，μk为高斯模型的均值向量，高斯 混合模型的参数λ由μk、∑k与φk组成。通过多个高斯分布拟合样本的数据分布，而高斯混 合模型的学习就是求解高斯分布的参数。
对高斯混合模型，对数似然函数为
式中，Xj表示第j个样本特征，N表示样本总个数，λ表示高斯混合模型的参数，P(Xj|λ)表 示Xj对应参数λ的高斯概率密度函数。对于该似然函数，高斯混合模型利用EM算法进行迭 代求解最优参数。
EM算法是一种迭代算法，首先需要初始化参数，从训练数据中随机抽取与GMM阶数相对应的特征矢量，求它们的均值与方差作为初始值，并让各分量具有相同的混合权重，随后是E-step：
γjk为第j个样本属于第k个高斯模型的可能性。
之后是M-step，根据式(15)、式(16)、式(17)迭代模型参数：
重复E-step与M-step两个步骤，直到收敛，估计得高斯混合模型的参数。分别在OSAHS患 者特征矩阵与简单打鼾者特征矩阵上建立两个高斯混合模型，记为GMM_OSAHS与GMM_Health，OSAHS患者与简单打鼾者分类模型由上述两个高斯混合模型组成。
对于测试受试者，按照上述相同系统提取特征矩阵，并且与两个高斯混合模型计算对数 似然，并按照式(18)计算OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的受试者得分：
其中，xt表示测试集第t个鼾声样本特征，T表示样本总数，θOSAHS与θHealth分别代表GMM_OSAHS与GMM_Health的模型参数。将每个受试者的得分与固定阈值进行比较，判 断受试者是否为OSAHS病人，本发明中选择的阈值为20。
应用实施例1
1.选取经过PSG诊断的30名受试者(AHI＝37.9±28.9)，其中简单打鼾者6名、OSAHS 患者24名，一共识别出48767个鼾声片段，对鼾声片段进行预加重与分帧加窗。
2.按照上述系统分别提取OSAHS患者与简单打鼾者的梅尔倒谱系数、Bark子带特征、感 知线性预测系数、基频、共振峰、800Hz功率比、谱熵、Gammatone倒谱系数，组成特征矩 阵。
3.计算每个特征的Fisher比值，Fisher比值计算方法见式(11)。按照Fisher比值大小进 行排序，选取前100维度作为最终特征子集。然后分别建立OSAHS患者与简单打鼾者的高 斯混合模型。按照式(18)计算受试者得分，将得分与阈值进行比较，预测受试者是否为OSAHS 患者，阈值设置为20。具体流程如附图2所示，在OSAHS患者与简单打鼾者上建立两个GMM 模型，分别为GMM_OSAHS与GMM_Health，N与M分别为OSAHS患者与简单打鼾者鼾 声总数，Ni与Mi分别代表第i个OSAHS患者与第i个简单打鼾者的鼾声样本个数，k为特征 维度。对于测试者，按照式(18)计算受试者得分，并与得分阈值比较判断是否为OSAHS 患者。
本应用实施例采取留一交叉验证的方法进行验证，即每次选择一个受试者作为测试集， 剩余29名受试者作为训练集，并重复30次。结果显示本发明所示系统准确率达到90％，精 确度达到95.65％，召回率达到91.67％，特异性为83.33％。具有良好的效果。
综上所述，本发明通过对OSAHS患者与简单打鼾者的睡眠鼾声进行分析，提取了受试者 睡眠鼾声信号的声学特征，使用高斯混合模型对受试者睡眠鼾声进行建模，将两个高斯混合 模型的高斯似然度差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，与设置的得分阈值进 行比较，辅助诊断OSAHS患者与简单打鼾者，减少了辅助诊断OSAHS患者的成本。
上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明，但实施例并非用以限定本发明的专 利申请范围，凡本发明所揭示的技术精神下所完成的同等变化或修饰变更，均应属于本发明 所涵盖专利范围。
Claims (10)
1.一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，其特征在于，包括：
预处理模块，用于对受试者的睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗；
特征提取模块，用于提取受试者睡眠鼾声信号的声学特征，并根据受试者睡眠鼾声信号的声学特征形成OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵；
特征选择模块，用于计算受试者睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择；
高斯学习模块，用于分别建立OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型，并形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型；
OSAHS识别模块，用于分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型的高斯似然度，将两个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，将得分与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
2.如权利要求1的基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，其特征在于，预加重公式为
y(n)＝x(n)-ax(n-1)
其中，a为预加重系数；加窗的窗函数采用汉明窗函数。
3.如权利要求1的基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，其特征在于，鼾声信号的声学特征包括梅尔倒谱系数、Bark子带特征、梅尔倒谱系数(MFCC)、感知线性预测系数、共振峰、800Hz功率比、谱熵、gammatone倒谱系数、波峰因数、共振峰、频谱质心。
4.如权利要求3的基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测方法，其特征在于，Bark子带特征的计算公式为
式中，
为经过傅里叶变化之后第k帧的谱线幅度绝对值，Km为总帧数，fi为谱线对应的频率，BUj和BLj分别代表第j个Bark子带的下界与上界频率。
5.如权利要求3的基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，其特征在于，800Hz功率比的计算公式为
式中，fc是截止频率，
表示傅里叶变化fi频率下第k帧的幅度绝对值。
6.如权利要求1的基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，其特征在于，声学特征的费雪比值计算公式为
其中，mk (i)表示第k维度第i类的特征的均值，mk表示特征第k维度在所有类上的均值，c(i) k表示第i类样本的第k维度特征，ni表示样本对应类别的个数。
7.如权利要求1的基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，其特征在于，形成高斯混合模型的多个高斯分布叠加结果计算公式为
其中，X表示特征矩阵，
表示权重，∑k为协方差矩阵，μk为高斯模型的均值向量，高斯混合模型的参数λ由μk、∑k与φk组成。
8.如权利要求1的基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，其特征在于，高斯似然度的计算公式为
式中，Xj表示第j个样本特征，N表示样本总个数，λ表示高斯混合模型的参数，P(Xj|λ)表示Xj对应参数λ的高斯概率密度函数。
9.如权利要求1的基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，其特征在于，计算OSAHS患者与简单打鼾者分类模型得分的公式为
其中，xt表示测试集第t个鼾声样本特征，T表示样本总数，θOSAHS和θHealth分别表示GMM_OSAHS的模型参数和GMM_Health的模型参数。
10.一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测方法，其特征在于，采用权1至权9任一项的基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，包括以下步骤：
S1.对受试者的睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗；
S2.提取受试者睡眠鼾声信号的声学特征，根据受试者睡眠鼾声信号的声学特征形成OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵；
S3.计算受试者睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择，分别建立OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型，形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型；
S4.分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型的高斯似然度，将两个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，将得分与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
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