鼾声

摘要： 又是一个夜班,护士站安静得像一幅画。只有我在敲打键盘,输入今天的护理记录单。走廊里隐约能听到鼾声,黑夜把患者们的痛苦和焦虑隐藏了起来,看似一切都很平静。窗外的霓虹灯充满活力地跳跃着,似乎不甘心就这么归于平静。“29床呼叫!29床呼叫!”凌晨1点,呼叫器响了起来。我保存了一下护理记录单,迅速来到29床张姨的身边。张姨一脸愁容,皱着眉头说:“闺女,我睡不着。”“您怎么了?有哪里不舒服吗?”我一边询问一边给她递了一张纸巾。

摘要： 一夜晚的海面宁静悠扬,美得像远方的渔歌。老渔夫要下海了。下海之前他对自己的孙子小七说:"你在屋子里守着,谁叫你,你都不要答应。"小七早就睡着了,他把被子裹得紧紧的,看上去像只沉睡中的蚕宝宝,小小的鼾声是他对爷爷的回复。对于住在风落村的海边人家来说,任何时候都可以出海捕鱼。

摘要： 编辑同志:我儿子今年4岁,睡觉时鼾声如雷,白天精神萎靡,而且总是微张着嘴,好像呼吸困难似的。带他去医院检查,医生诊断是腺样体肥大,需要手术治疗。请问,睡觉打鼾也需要治疗吗?手术后还会打鼾吗?

摘要： 睡觉打鼾的成年人很多,也有一些青少年因肥胖、扁桃体肥大而打鼾。学校宿舍里舍友的打鼾声扰人睡眠,而打鼾的人自己也会有白天嗜睡、乏力、注意力不集中等烦恼。严重的打鼾还常伴有睡眠呼吸暂停综合征(OSA)。医院会使用初筛监测仪来检测OSA,但这种仪器不方便使用,很多有OSA的人无法及时被发现和治疗。

摘要： 当城里一派忙碌之时,山间却是一幅悠闲的景象。生活在城里的人很少会去特意观赏日出,而小时候住在山间的我,几乎每天都会早起去看日出。我被几声清脆的鸟叫声唤醒,一咕噜翻身下床,周围只有爷爷微微的鼾声。家里的鸡、鸭、鹅也都还没有起。

摘要： 过去人们认为打鼾是睡得香的标志,但事实上打鼾伴随的呼吸暂停十分容易引起各种心脑血管疾病。当患者打鼾声音特别高、鼾声不规律时就需要及时就医了。

摘要： 睡眠是人类生存的本能活动和基本生理需要,与生俱来又不可缺少。人的一生当中,约有三分之一的时间是在睡眠当中度过的。良好的睡眠,可以帮助我们消除疲劳,调节精神与情绪,增强免疫力,恢复体能。打呼噜一直都被大家认为是睡得香的标志,枕头一挨,鼾声四起,更有甚者,鼻息如雷。

摘要： 打呼噜这件事,不仅影响他人休息,也影响自身健康,所以得治。非身体疾病引起的打呼噜,可通过物理干预的方式来解决。下巴按摩器Z1就是一款物理方式干预打鼾的神器,它小巧轻便、易操作、佩戴舒适,不仅能止鼾,还可以监控睡眠质量、记录鼾声数据。

摘要： 打鼾又称打呼噜。打鼾是否是疾病?有些人认为,打鼾不是病,而是白日劳累引起的,鼾声越响,说明白日越劳累,晚上睡一觉就好了。这个观点是错误的!据统计我国患病人数达1.76亿,居全球首位。打鼾,医学上是指睡眠中多种原因引起悬雍垂发生振动而发出的声音。

摘要： “快,准备好,120救护车来了。”凌晨3点40分,护士赵大胆话音未落,夜幕中便映出了蓝色的救护车警示灯。从救护车上抬下来的是一名年逾六旬的瘦弱男性,花白的头发、深陷的眼窝、无序生长的胡须、不一样的袜子……此刻,患者已经陷入深昏迷状态,如雷的鼾声和嘴角边的呕吐物混杂在一起,一股浓烈的酒精味充斥着抢救室的每个角落。

摘要： 本发明公开了一种鼾声识别方法，该方法包括：获取目标对象的声音数据，获取所述声音数据对应的关于喉部的加速度数据；根据所述声音数据确定鼾声特征参数，根据所述加速度数据确定振动特征参数；当所述鼾声特征参数达到第一阈值，且，所述振动特征参数达到第二阈值时，确定所述目标对象存在鼾声。本发明还公开了一种鼾声识别装置、止鼾器和可读存储介质。本发明旨在提高鼾声识别的准确性。

摘要： 本发明提供一种基于鼾声和呼吸声特征比对的共眠鼾声识别方法及系统，包括以下步骤：采集被监测者所处睡眠环境中的所有声音并且过滤提取鼾声信息，同时采集被监测者的呼吸信息；将鼾声信息转化为关于打鼾时间和打鼾频率的打鼾关系数据，并且将呼吸信息转化为关于呼吸时间和呼吸频率的呼吸关系数据；在时间维度上对打鼾停止时间点、呼气结束时间点以及吸气结束时间点进行交叉比对；若打鼾停止时间点分别与呼气结束时间点和吸气结束时间点重合，则判断被监测者发生打鼾并且对被监测者进行止鼾干预，否则判断被监测者未打鼾。本发明在不知鼾声或类似鼾声的声音由谁发出的情形下能够准确判断被监测者是否发生打鼾行为并且及时干预。

摘要： 本发明公开了一种鼾声识别方法，该方法包括：获取目标对象的声音数据，获取所述声音数据对应的关于喉部的加速度数据；根据所述声音数据确定鼾声特征参数，根据所述加速度数据确定振动特征参数；当所述鼾声特征参数达到第一阈值，且，所述振动特征参数达到第二阈值时，确定所述目标对象存在鼾声。本发明还公开了一种鼾声识别装置、止鼾器和可读存储介质。本发明旨在提高鼾声识别的准确性。

摘要： 本发明提供了一种鼾声检测方法、鼾声检测系统、止鼾系统和止鼾枕。其中，鼾声检测方法，包括：检测声音信号，将其转换成电信号；接收电信号，将其转化为数字信号；接收数字信号，当数字信号对应数值等于第一阈值时，开始计时，记录数值对应时间点t1；当数值等于第二阈值时，记录对应时间点t2；在t2后，记录第一阈值对应时间点t3，第二阈值对应时间点t4；在t4后，记录第一阈值对应时间点t5，第二阈值对应时间点t6，结束计时；存储时间点；计算每个声音峰持续时间，三个声音峰持续时间标准差和峰峰间隔时间之差；判断计算的数值是否在预设范围内；若是，确定声音信号为鼾声，实现实时检测鼾声，由于增加时间点数量的采集，提高鼾声检测的准确率。

摘要： 本发明公开了一种抑制鼾声的床及抑制鼾声的方法。所述抑制鼾声的床包含床架、鼾声检测系统及控制单元；所述床架包含头部床面模块，所述头部床面模块用于调整使用者的头部睡姿；所述鼾声检测系统用于检测使用者的鼾声；所述控制单元根据所述鼾声控制所述头部床面模块侧倾。所述抑制鼾声的方法使用如上所述的抑制鼾声的床，包含以下步骤，S1，获取所述头部床面模块周围的声音；S2，将所述声音与云端数据库中的鼾声样本对比，识别使用者的鼾声，并通过所述抑制鼾声的床调整使用者的头部睡姿；对于未识别的声音，上传至所述云端数据库，返回所述步骤S1。本发明的有益效果在于：可以抑制或消除使用者打鼾的现象，有助于提高使用者的睡眠质量。

摘要： 本申请提出的一种鼾声分类方法，包括：录取鼾声数据后，将所述鼾声数据分帧处理，并分割为多个鼾声数据片段作为节点，并在所述鼾声数据片段上设置矩形窗；获取每个所述矩形窗的频谱，在进行倒谱后提取倒谱系数特征；检测并筛选无效切割点后，采用BIC聚类算法遍历并计算每个节点与初始节点的BIC距离，通过设置阈值判断每一段所述鼾声数据片段是否是同一聚类，然后将每个所述鼾声数据片段聚类到预设类型中；从聚类的所述鼾声数据片段中提取音频特征，采用回归树和线性判断分析进一步分类所述预设类型，获得鼾声类别。本申请通过切割聚类，利用CL算法将鼾声的两步分类过程优化为一步，简化过程并提高分类准确率，便于快速实现OSAHS患者的辅助筛查。

摘要： 本申请提供一种自适应多通道信号融合的鼾声检测方法，该方法包括：获取第一检测信号和第二检测信号，将第一检测信号和第二检测信号分别划分为若干信号区段，对该两个信号的每个区段进行鼾声检测得到每个信号区段中鼾声的起始时间和终点时间，选取同一呼吸周期内同时检测到鼾声持续时间重叠的信号区段，根据重叠的信号区段计算出该两个信号能量，计算该两个能量与总能量的占比得到第一占比和第二占比，根据第一占比和第二占比确定信号的当前融合因子，根据当前融合因子对该两个信号进行融合计算得到融合信号，利用规则对融合信号进行鼾声检测得到鼾声检测结果。本申请利用融合信号进行检测，从而提高了信号检测精度。

摘要： 本发明提供了一种基于呼吸压力信号的鼾声检测方法，该基于呼吸压力信号的鼾声检测方法包括：获取呼吸压力信号；对呼吸压力信号进行滤波得到初始鼾声分量；对初始鼾声分量进行增强得到增强鼾声分量；判断增强鼾声分量是否在第一预设范围内；当增强鼾声分量在第一预设范围内时，判定打鼾事件开始并记录开始时间；判断增强鼾声分量是否在第二预设范围内；当增强鼾声分量在第二预设范围内时，判定打鼾事件结束并记录结束时间；根据开始时间和结束时间生成打鼾事件，打鼾事件包括开始时间和根据开始时间和结束时间得到的打鼾持续时间。本发明还提供了一种计算机可读存储介质以及嵌入式设备。本方法具有实时性和抗干扰能力，能够准确的进行鼾声检测。

摘要： 本发明公开了一种基于半带滤波器的鼾声识别方法及装置，所述方法包括：对高通滤波后的每个频带对应的半带滤波信号进行分帧处理并计算，得到每个频带对应的分帧信号和每个分帧信号的能量特征；根据单高斯模型和每个分帧信号的能量特征，标记出每个分帧信号包含的语音帧，并将连续的语音帧标记为语音段；根据每个语音段的语音特征和多个单类别高斯混合模型，标记出鼾声段和鼾声类别；选出间隔时间小于预设间隔阈值的两个鼾声段作为鼾声段组合，全部的鼾声段组合构成鼾声识别结果。采用本发明提供的半带滤波器的鼾声识别方法及装置实施例，采用IIR半带滤波器对声音数据流进行分频带滤波提取特征，在嵌入式终端上实现对鼾声信号的快速识别。

摘要： 一种鼾声检测装置包括接收由受试者产生的声音的一个或多个麦克风，以及包括电路系统的控制器，该电路系统将由受试者产生的声音转换成接收信号、将接收信号转换成声音强度信号、使用一个或多个声音强度信号测量声音强度信号的周期性、按照呼吸率评估声音强度信号的周期性的有效性，以及使用声音强度和按照呼吸率的声音强度信号的周期性的有效性来检测鼾声。