鼾声识别方法、系统、装置及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115778324A(43)申请公布日2023.03.14(21)申请号202211466185.6(22)申请日2022.11.22(71)申请人深圳市迈迪加科技发展有限公司地址518000广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区兴科一街万科云城一期七栋A座1201研发用房（12整层）(72)发明人黄锦锋沈劲鹏戴鹏(74)专利代理机构广东普润知识产权代理有限公司44804专利代理师寇闯(51)Int.Cl.A61B5/00(2006.01)A61B5/0205(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称鼾声识别方法、系统、装置及存储介质(57)摘要本发明实施例公开了一种鼾声识别方法、系统、装置及存储介质，属于信号识别技术领域。其方法包括获取识别对象产生的压电信号和声音信号；对根据所述压电信号确定的周期性信号进行识别，得到压电识别结果；利用预设的声音网络模型对所述声音信号进行计算，得到声音识别结果；在所述压电识别结果和所述声音识别结果与预设的识别条件匹配时，生成打鼾识别结果。通过压电信号单独对打鼾进行识别，得到压电识别结果；同时通过声音信号单独对打鼾进行识别，得到声音识别结果。而后利用压电识别结果和声音识别结果综合对打鼾进行判定，有助于提高识别准确度，降低误识别几率，从而提高了鼾声识别结果的精准度。CN115778324ACN115778324A权利要求书1/2页1.一种鼾声识别方法，其特征在于，包括：获取识别对象产生的压电信号和声音信号；对根据所述压电信号确定的周期性信号进行识别，得到压电识别结果；利用预设的声音网络模型对所述声音信号进行计算，得到声音识别结果；在所述压电识别结果和所述声音识别结果与预设的识别条件匹配时，生成打鼾识别结果。2.如权利要求1所述的鼾声识别方法，其特征在于，所述对根据所述压电信号确定的周期性信号进行识别，得到压电识别结果的步骤包括：对所述压电信号进行第一滤波，得到呼吸信号；根据所述呼吸信号计算得到呼吸周期；对所述压电信号进行第二滤波，得到与所述呼吸周期匹配的周期性信号；对所述周期性信号进行识别，得到所述压电识别结果。3.如权利要求2所述的鼾声识别方法，其特征在于，所述对所述周期性信号进行识别，得到所述压电识别结果的步骤包括：利用预设的频域分析模型对所述周期性信号进行处理，得到频谱结果；判断所述频谱结果上是否识别到与预设的点位值匹配的点值；若是，则判断相邻两次识别到与所述点位值匹配的点值之间的第一间隔是否与所述呼吸周期匹配；若与所述呼吸周期匹配，则生成为打鼾的所述压电识别结果。4.如权利要求2所述的鼾声识别方法，其特征在于，所述对所述周期性信号进行识别，得到所述压电识别结果的步骤包括：利用预设的时域分析模型对所述周期性信号进行处理，得到时域结果；判断所述时域结果上是否识别到大于预设的幅度阈值的幅度参数，且过零次数大于预设的次数阈值；若识别到大于所述幅度阈值的所述幅度参数，且所述过零次数大于所述次数阈值，则判断相邻两次识别之间的第二间隔是否与所述呼吸周期匹配；若与所述呼吸周期匹配，则生成为打鼾的所述压电识别结果。5.如权利要求2所述的鼾声识别方法，其特征在于，所述对所述周期性信号进行识别，得到所述压电识别结果的步骤包括：利用预设的频域分析模型对所述周期性信号进行处理，得到频谱结果；判断所述频谱结果上是否识别到与预设的点位值匹配的点值；若是，则判断相邻两次识别到与所述点位值匹配的点值之间的间隔是否与所述呼吸周期匹配；若与所述呼吸周期匹配，则生成为打鼾的第一识别结果；且，利用预设的时域分析模型对所述周期性信号进行处理，得到时域结果；判断所述时域结果上是否识别到大于预设的幅度阈值的幅度参数，且过零次数大于预设的次数阈值；若识别到大于所述幅度阈值的所述幅度参数，且所述过零次数大于所述次数阈值，则判断相邻两次识别之间的间隔是否与所述呼吸周期匹配；2CN115778324A权利要求书2/2页若与所述呼吸周期匹配，则生成为打鼾的第二识别结果；在所述第一识别结果和所述第二识别结果均表征打鼾时，生成为打鼾的所述压电识别结果。6.如权利要求1所述的鼾声识别方法，其特征在于，在所述获取声音信号之前，所述方法还包括：判断所述压电信号的幅度是否小于预设的第一阈值；若小于所述第一阈值，则利用所述压电信号计算得到体动密度、心率和呼吸率；在所述体动密度小于预设的第二阈值，且所述心率和所述呼吸率的波动均小于预设的第三阈值，同时所述心率和所述呼吸率小于预设的第四阈值时，判定所述识别对象进入睡眠状态；输出用于控制声音收集设备启动的启动指令，以获得所述声音信号。7.如权利要求1所述的鼾声识别方法，其特征在于，所述在所述压电识别结果和所述声音识别结果与预设的识别