鼾声的基频分布与SAHS的关联性

摘要

由于鼾声中包含较多的呼吸气流引起的随机信号,采用两次线性预测残差处理得到鼾声的声源信号,再经过倒谱计算,提取鼾声的基频值。按鼾声时域波形的准周期性将其分类,提取鼾声的基频并统计其分布,与睡眠呼吸暂停低通气综合征(Sleep Apnea Hypopnea Syndrome, SAHS)诊断的严重程度做对比,对93名受试者的鼾声做了分析,发现随着SAHS严重程度的加重,鼾声具有的准周期性减少,基频轨迹的抖动有增大的趋势。利用基频与Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)特征对SAHS严重程度的诊断进行估计,正确率为85.8%。鼾声基频相关的统计特性可以作为判断SAHS严重程度的参数之一。研究成果对便携式鼾症检测仪的设计与实现起到了很好的参考作用。