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申请/专利权人：上海诺斯清生物科技有限公司
申请日：2020-07-03
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN111938650B
主分类号：A61B5/08
分类号：A61B5/08;A61B5/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.11#授权;2020.12.04#实质审查的生效;2020.11.17#公开
摘要：本申请公开了一种监测睡眠时呼吸暂停的方法及装置。该方法包括：构建卷积神经网络；训练卷积神经网络，得到第一神经网络；采集待识别的音频数据；利用第一神经网络对待识别的音频数据进行处理，得到打鼾声音段和非打鼾声音段；从打鼾声音段中提取出非打鼾片段；初始化第一神经网络并进行重新训练，得到第二神经网络；利用第二神经网络处理所述非打鼾片段，得到呼吸暂停数据。本申请的方法通过卷积神经网络识别打鼾声音段，从打鼾声音段中提取出时间较短的非打鼾片段，然后再次通过卷积神经网络处理非打鼾片段得到呼吸暂停数据，可以避免遗漏时间较短的非打鼾片段，避免遗漏打鼾声音段中的呼吸暂停数据，提高了呼吸暂停数据的检测准确率。
主权项：1.一种监测睡眠时呼吸暂停的方法，其特征在于，包括：构建卷积神经网络；训练所述卷积神经网络，得到第一训练完成的卷积神经网络；采集待识别的音频数据；利用所述第一训练完成的卷积神经网络对所述待识别的音频数据进行处理，得到打鼾声音段和非打鼾声音段；从所述打鼾声音段中提取出非打鼾片段；初始化所述第一训练完成的卷积神经网络并进行重新训练，得到第二训练完成的卷积神经网络；利用所述第二训练完成的卷积神经网络处理所述非打鼾片段，得到呼吸暂停数据；所述从所述打鼾声音段中提取出非打鼾片段，包括：运用高斯混合模型从所述打鼾声音段中提取出非打鼾片段；所述运用高斯混合模型从所述打鼾声音段中提取出非打鼾片段，包括：从所述打鼾声音段中获取各音频帧的梅尔频域向量；利用k均值聚类算法将所述梅尔频域向量进行二聚类，迭代后得到两个质心；将所述两个质心分别作为高斯混合模型中高斯成分的初始均值点，利用最大期望算法，对混合权重及各成分均值方差进行迭代更新，得到更新后的高斯混合模型；使用所述更新后的高斯混合模型对各帧梅尔频域向量进行预测；将各帧以之前预设的帧移为长度扩充后，得到整个声音序列完整的标签序号；依据所述标签序号，分离得到所述打鼾声音段中的非打鼾片段。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海诺斯清生物科技有限公司 监测睡眠时呼吸暂停的方法及装置
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