一种睡眠声音事件识别方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本发明涉及智能家居，具体涉及一种睡眠声音事件识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

1、随着现代社会人们工作节奏不断加快，生活压力大而引发一系列的睡眠问题。人们在睡眠过程中发出的各种声音与睡眠状态有着密切的联系。根据睡眠期间不同的声音信息的收集和分析，辅助判断人体睡眠状态，从而针对不同睡眠状态做出反馈，用以辅助提升睡眠品质。

2、现有的助眠方法极少有对睡眠过程的声音进行收集分析、也少有在过程中干预并辅助使用者在睡眠过程中提升睡眠质量。极少数具有这些功能的助眠方法也在声音的筛选和判断上比较粗糙，区分人体睡眠声音和周围环境噪音的准确性较低，从而导致对基于睡眠相关声音事件的识别准确度较差。因此，亟需一种睡眠声音事件识别方法提高基于睡眠相关声音事件的识别准确度，进一步辅助提升睡眠品质。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了涉及一种睡眠声音事件识别方法、装置、存储介质及电子设备，以解决现有技术中对基于睡眠相关声音事件的识别准确度较差的技术问题。

2、本发明提出的技术方案如下：

3、第一方面，本发明实施例提供一种睡眠声音事件识别方法，用于智能音箱设备；该睡眠声音事件识别方法包括：获取睡眠环境对应的第一睡眠声音数据集；基于所述第一睡眠声音数据集，经过预设处理方法，确定第二睡眠声音数据集；基于预设特征数据集，经过预设计算方法，计算所述第二睡眠声音数据集中每种睡眠声音对应的所述预设特征数据集中每个特征的特征值；基于所述第二睡眠声音数据集和所述每个特征的特征值，经过预设非线性分类器处理，确定所述每种睡眠声音对应的睡眠声音事件。

4、结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，基于所述第一睡眠声音数据集，经过预设处理方法，确定第二睡眠声音数据集，包括：在所述第一睡眠声音数据集中提取噪音数据集；基于所述噪音数据集，经过预设处理方法，得到第三睡眠声音数据集，所述预设处理方法根据所述噪音数据集中的不同噪音确定；基于所述第一睡眠声音数据集和所述第三睡眠声音数据集确定所述第二睡眠声音数据集。

5、结合第一方面，在第一方面的另一种可能的实现方式中，所述方法还包括：基于所述睡眠声音事件，利用所述智能音箱设备完成辅助睡眠操作。

6、结合第一方面，在第一方面的又一种可能的实现方式中，所述方法还包括：利用所述智能音箱设备将所述睡眠声音事件对应的声音信号发送至智能家居设备。

7、第二方面，本发明实施例提供一种睡眠声音事件识别装置，用于智能音箱设备；该睡眠声音事件识别装置包括：获取模块，用于获取睡眠环境对应的第一睡眠声音数据集；第一处理模块，用于基于所述第一睡眠声音数据集，经过预设处理方法，确定第二睡眠声音数据集；计算模块，用于基于预设特征数据集，经过预设计算方法，计算所述第二睡眠声音数据集中每种睡眠声音对应的所述预设特征数据集中每个特征的特征值；第二处理模块，用于基于所述第二睡眠声音数据集和所述每个特征的特征值，经过预设非线性分类器处理，确定所述每种睡眠声音对应的睡眠声音事件。

8、结合第二方面，在第二方面的一种可能的实现方式中，提取子模块，用于在所述第一睡眠声音数据集中提取噪音数据集；处理子模块，用于基于所述噪音数据集，经过预设处理方法，得到第三睡眠声音数据集，所述预设处理方法根据所述噪音数据集中的不同噪音确定；确定子模块，用于基于所述第一睡眠声音数据集和所述第三睡眠声音数据集确定所述第二睡眠声音数据集。

9、结合第二方面，在第二方面的另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：完成模块，用于基于所述睡眠声音事件，利用所述智能音箱设备完成辅助睡眠操作。

10、结合第二方面，在第二方面的又一种可能的实现方式中，所述装置还包括：发送模块，用于利用所述智能音箱设备将所述睡眠声音事件对应的声音信号发送至智能家居设备。

11、第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的睡眠声音事件识别方法。

12、第四方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的睡眠声音事件识别方法。

13、本发明提供的技术方案，具有如下效果：

14、本发明实施例提供的睡眠声音事件识别方法，获取睡眠环境对应的第一睡眠声音数据集；基于所述第一睡眠声音数据集，经过预设处理方法，确定第二睡眠声音数据集；基于预设特征数据集，经过预设计算方法，计算所述第二睡眠声音数据集中每种睡眠声音对应的所述预设特征数据集中每个特征的特征值；基于所述第二睡眠声音数据集和所述每个特征的特征值，经过预设非线性分类器处理，确定所述每种睡眠声音对应的睡眠声音事件。不同睡眠声音事件对应的特征值都不一样，因此，本发明通过计算每种睡眠声音对应的每个特征的特征值来识别不同睡眠声音；进一步，不同声音事件的特征值分布并不只是简单的线性分布，因此利用预设非线性分类器描述非线性的数据特征，达到分类效果。因此，通过实施本发明，提高了对睡眠声音事件的识别准确度。

技术特征：

1.一种睡眠声音事件识别方法，用于智能音箱设备；其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一睡眠声音数据集，经过预设处理方法，确定第二睡眠声音数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.一种睡眠声音事件识别装置，用于智能音箱设备；其特征在于，所述装置包括：

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一处理模块，包括：

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1至4任一项所述的睡眠声音事件识别方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1至4任一项所述的睡眠声音事件识别方法。

技术总结本发明公开了一种睡眠声音事件识别方法、装置、存储介质及电子设备，获取睡眠环境对应的第一睡眠声音数据集；基于所述第一睡眠声音数据集，经过预设处理方法，确定第二睡眠声音数据集；基于预设特征数据集，经过预设计算方法，计算所述第二睡眠声音数据集中每种睡眠声音对应的所述预设特征数据集中每个特征的特征值；基于所述第二睡眠声音数据集和所述每个特征的特征值，经过预设非线性分类器处理，确定所述每种睡眠声音对应的睡眠声音事件。通过计算每种睡眠声音对应的每个特征的特征值来识别不同睡眠声音；进一步，利用预设非线性分类器描述非线性的数据特征，达到分类效果。因此，通过实施本发明，提高了对睡眠声音事件的识别准确度。技术研发人员：石林,王宇受保护的技术使用者：王力安防科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/3/27