專利名稱：：數(shù)字式鼾聲信號識別的頭部睡眠姿勢矯正枕式裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種防止打鼾的裝置。
背景技術(shù)：
：目前現(xiàn)有的改善睡眠呼吸質(zhì)量，緩解打鼾癥狀的產(chǎn)品有2001年北京顧埃地科貿(mào)有限公司(ww.gidkm.com)開發(fā)的《顧埃地止鼾器》，獲得國家專利及醫(yī)療器械產(chǎn)品注冊證。采用在睡眠前在牙部安置一個硅膠軟支架，可在睡眠時使下頜向前伸出，從而防止舌根部下垂解除鼻塞達到順暢呼吸的目的，從而有效地消除或減輕打鼾，提高睡眠質(zhì)量。浙江奕盛電子科技公司(www.nbesheng.com)開發(fā)了安枕牌鼾必停的保健產(chǎn)品，它是利用中醫(yī)經(jīng)絡(luò)理論開發(fā)的一種微電流間歇刺激式的裝置，也具有一定的效果。臺灣弘健科技公司創(chuàng)立于2007年(www.hong-jian.com.tw)生產(chǎn)了智能型止鼾枕。自動感應(yīng)出鼾聲，然后輕輕左右移動枕頭推動調(diào)整頸部，使睡眠者脫離深度睡眠狀態(tài)中使打鼾次數(shù)逐漸降低，達到改善呼吸節(jié)奏提升睡眠質(zhì)量的目的。江蘇唇頰型止鼾器(實用新型專利號ZL03220828.6)采用口腔生理解剖的人體工學(xué)特征設(shè)計，讓使用者通過鼻孔和口腔兩個通道進行呼吸，從而緩解氣流通過咽腔和軟腭、懸雍垂粘膜產(chǎn)生的震動、渦流，進而消除鼾聲。但上述各種裝置，在性能、效果等方面仍多有不足。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種不對睡眠者施加電、機械刺激或附加器具的限制，保證了睡眠者的自然睡眠姿勢和深度，更有利于健康睡眠的數(shù)字式鼾聲信號識別的頭部睡眠姿勢矯正枕式裝置。本發(fā)明的技術(shù)解決方案是一種數(shù)字式鼾聲信號識別的頭部睡眠姿勢矯正枕式裝置，其特征是包括枕頭體，枕頭體中裝4個氣囊，各氣囊分別與一個微型充氣泵連接，各氣囊分別與一個氣壓傳感器連接，所述各氣壓傳感器分別與一個電動阻尼排氣閥連接；在枕頭體中設(shè)置采集聲音的聲音收集器，聲音收集器與對聲音信號進行預(yù)處理的放大和濾波電路連接，放大和濾波電路與數(shù)字信號處理裝置連接，數(shù)字信號處理裝置與各氣壓傳感器及各電動阻尼排氣閥連接。聲音收集器是電容式MIC。數(shù)字信號處理裝置是DSP組成的數(shù)字信號處理裝置。本發(fā)明結(jié)構(gòu)合理，不對睡眠者施加電、機械刺激或附加器具的限制，保證了睡眠者的自然睡眠姿勢和深度，更有利于健康睡眠。下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。圖1是本發(fā)明一個實施例的結(jié)構(gòu)示圖。圖2是數(shù)字信號處理裝置的DSP三層感知網(wǎng)絡(luò)模型圖。具體實施例方式一種數(shù)字式鼾聲信號識別的頭部睡眠姿勢矯正枕式裝置，包括枕頭體，枕頭體中裝4個氣囊1、2、3、4，氣囊l、2、3、4分別與微型充氣泵5、6、7、8連接，氣囊l、2、3、4分別與氣壓傳感器9、10、11、12連接，氣壓傳感器9、10、11、12分別與電動阻尼排氣閥13、14、15、16連接；在枕頭體中設(shè)置采集聲音的聲音收集器(電容式MIC)17，聲音收集器與對聲音信號進行預(yù)處理的放大和濾波電路18連接，放大和濾波電路與數(shù)字信號處理裝置19連接，數(shù)字信號處理裝置與各氣壓傳感器及各電動阻尼排氣閥連接。數(shù)字信號處理裝置是DSP組成的數(shù)字信號處理裝置。本發(fā)明工作原理是由電容式MIC(17)提取睡眠者的聲音信號，經(jīng)由放大和濾波電路(18)對聲音信號預(yù)處理，達到一定的信噪比后傳遞給電路(19)。電路(19)是由DSP組成的數(shù)字信號處理裝置，它首先對電路(18)輸出的模擬信號轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號然后傳輸?shù)紻SP內(nèi)部。DSP利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(也稱為多層感知網(wǎng)絡(luò))處理輸入的聲音信號，根據(jù)預(yù)先學(xué)習(xí)的鼾聲特征，識別出呼吸音中的鼾聲。當(dāng)鼾聲到達一定次數(shù)后，先判斷與氣囊(1、2、3、4)相通的氣壓傳感器(9、10、11、12)的氣體壓力，根據(jù)各氣囊的壓力控制微型氣泵(5、6、7、8)充氣或控制阻尼排氣閥(13、14、15、16)排氣。由于氣囊中壓力的改變使其充氣的體積發(fā)生變化，改變了睡眠者頭部的姿勢達到改善呼吸節(jié)奏提升睡眠質(zhì)量的目的。在DSP中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有三層結(jié)構(gòu)即輸入層20、隱含層21(也圖中的圓圈表示神經(jīng)元，相鄰層之間的各神經(jīng)元實現(xiàn)全連接，即下一層的每一個神經(jīng)元都與上一層的每個神經(jīng)元實現(xiàn)全連接，但是每層中各神經(jīng)元之間無連接。禾U用多層感知網(wǎng)絡(luò)進行模式識別必須要有"學(xué)習(xí)"的一個過程。既首先對每一種不同的鼾聲模式設(shè)定一個期望輸出值。然后對網(wǎng)絡(luò)輸入記憶模式，并由輸入層經(jīng)中間層向輸出層傳播，這一過程稱為"模式順傳播"。實際輸出與期望輸出的差是學(xué)習(xí)誤差。按照"最小平方誤差"的規(guī)則，由輸出層往中間層逐層修正連接權(quán)值，此過程稱為"誤差逆?zhèn)鞑?。隨著"模式順傳播"和"誤差逆?zhèn)鞑?過程的交替反復(fù)進行。網(wǎng)絡(luò)的實際輸出逐漸向各自所對應(yīng)的期望輸出逼近，網(wǎng)絡(luò)對輸入模式的響應(yīng)的正確率也不斷上升。通過此學(xué)習(xí)過程，確定和保存各層間的連接權(quán)值之后就可以從聲音信號中識別出鼾聲了。BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法是最小均方差的學(xué)習(xí)方式。先假設(shè)BP網(wǎng)絡(luò)每層有N個處理單元，每個處理單元為非線性輸入輸出關(guān)系，采用的輸出函數(shù)為<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>訓(xùn)練集包含M個樣本模式對(A,K)(*=l,2「,m)，對第P個樣本單元j的輸入總和記為""w，單元i的輸出記作O紐，貝U:<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table>其中^,為神經(jīng)元i，j間聯(lián)系的權(quán)值。若任意設(shè)置網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值，那么對每個輸入模式P，網(wǎng)絡(luò)的實際輸入與期望輸出之間有一定誤差，定義網(wǎng)絡(luò)誤差<formula>formulaseeoriginaldocumentpage7</formula>式中^表示第P個輸入模式，輸出單元j的期望輸出?；谶@種基本原理，本發(fā)明的鼾聲識別過程主要由"學(xué)習(xí)訓(xùn)練"和"識別"兩個階段實現(xiàn)，1、"學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程"輸入樣本——預(yù)處理——特征提取——BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸入樣本:首先將己采集的鼾聲樣本變成數(shù)字信號輸入計算機。預(yù)處理:然后對樣本信號進行去噪聲、幅度調(diào)整、歸一化等預(yù)處理。特征提取對數(shù)字聲音信號取出它的特征值樣本對(4乂)，作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入值。BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程分為"模式順傳播""誤差逆?zhèn)鞑?-"模式順傳播"的前向訓(xùn)練開始工作時，先初始化"輸入層——隱含層"和"隱含層——輸出層"等權(quán)值參數(shù)。對樣本逐個掃描，對樣本中的聲音提取特征向量，將它們輸送到輸入層，根據(jù)神經(jīng)元間連接的權(quán)值^'計算"""、^^'，得到該層的理想輸出；該數(shù)據(jù)作為隱含層的輸入，同樣得到隱含層的理想輸出；再從隱含層傳到輸出層，得到結(jié)果。"誤差逆?zhèn)鞑?是將輸出層的結(jié)果與理想輸出比較，計算輸出層每個結(jié)點上的權(quán)值誤差，根據(jù)輸出層結(jié)點上的誤差計算隱層每個節(jié)點上的誤差；再分別計算隱含層、輸入層的誤差，對每一個神經(jīng)元間的權(quán)值修正。誤差逆?zhèn)鞑ブ幸獙φ`差進行統(tǒng)計，計算出均方誤差，如果均方誤差滿足期望值，而且不超過最大循環(huán)次數(shù)則跳出循環(huán)。如果達不到預(yù)期的誤差值，或者超過了最大的循環(huán)次數(shù)，需要改變訓(xùn)練參數(shù)。直到訓(xùn)練結(jié)束。訓(xùn)練結(jié)束后，會生成多組數(shù)據(jù)既輸入層與隱層之間的權(quán)值、隱層與輸出層間的權(quán)值和各層結(jié)點的個數(shù)信息，分別存儲在DSP的ROM中供后面的識別使用。2、"識別過程"步驟待識別聲音——預(yù)處理——特征提取——BP網(wǎng)絡(luò)識別經(jīng)過前期的預(yù)處理和樣本訓(xùn)練工作，找到了比較合適的權(quán)重等值后，就可以進行識別了。首先，系統(tǒng)采集睡眠者的呼吸音。讀取訓(xùn)練時d。{呆絲顧巾白勺翻，M就終舒員f言，齡挪。媚前面提到的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中特性提前方法一樣，構(gòu)成特征值樣本對。把提取到的特征向量輸送到輸入層，根據(jù)權(quán)值信息激活模式順傳播的前向輸入處理通道，在神經(jīng)元輸出結(jié)點上得到判別輸出結(jié)果。即完成了該呼吸音信號的識別。基于鼾聲識別的枕式壓區(qū)自動調(diào)節(jié)系統(tǒng)的具體實踐方法為-(1)把圖1中的各部分分別放置在睡眠者的枕頭中(具體位置可根據(jù)個人的情況試驗調(diào)節(jié)確定)。(2)由電容式MIC(17)采集睡眠者的呼吸音，經(jīng)電路(18)預(yù)處理后傳送到電路(19)中。(3)利用本發(fā)明的DSP識別軟件對獲取的呼吸音信號進行識別處理。(4)對識別出的鼾聲進行程度判斷，并對睡眠者頭頸部的氣囊充氣或放氣，改變其睡眠姿勢，達到降低或消除呼吸阻塞的狀態(tài)。權(quán)利要求1、一種數(shù)字式鼾聲信號識別的頭部睡眠姿勢矯正枕式裝置，其特征是包括枕頭體，枕頭體中裝4個氣囊，各氣囊分別與一個微型充氣泵連接，各氣囊分別與一個氣壓傳感器連接，所述各氣壓傳感器分別與一個電動阻尼排氣閥連接；在枕頭體中設(shè)置采集聲音的聲音收集器，聲音收集器與對聲音信號進行預(yù)處理的放大和濾波電路連接，放大和濾波電路與數(shù)字信號處理裝置連接，數(shù)字信號處理裝置與各氣壓傳感器及各電動阻尼排氣閥連接。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字式鼾聲信號識別的頭部睡眠姿勢矯正枕式裝置，其特征是聲音收集器是電容式MIC。3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字式鼾聲信號識別的頭部睡眠姿勢矯正枕式裝置，其特征是數(shù)字信號處理裝置是DSP組成的數(shù)字信號處理裝置。全文摘要本發(fā)明公開了一種數(shù)字式鼾聲信號識別的頭部睡眠姿勢矯正枕式裝置，包括枕頭體，枕頭體中裝4個氣囊，各氣囊分別與一個微型充氣泵連接，各氣囊分別與一個氣壓傳感器連接，所述各氣壓傳感器分別與一個電動阻尼排氣閥連接；在枕頭體中設(shè)置采集聲音的聲音收集器，聲音收集器與對聲音信號進行預(yù)處理的放大和濾波電路連接，放大和濾波電路與數(shù)字信號處理裝置連接，數(shù)字信號處理裝置與各氣壓傳感器及各電動阻尼排氣閥連接。本發(fā)明結(jié)構(gòu)合理，不對睡眠者施加電、機械刺激或附加器具的限制，保證了睡眠者的自然睡眠姿勢和深度，更有利于健康睡眠。文檔編號A61F5/56GK101524300SQ20091002929公開日2009年9月9日申請日期2009年4月8日優(yōu)先權(quán)日2009年4月8日發(fā)明者徐建華,李長遠(yuǎn),歐衛(wèi)國,沈松華,雷薛申請人:南通愛爾馨家用品有限公司