一种基于深度学习的用户睡眠行为分析方法及其系统与流程

1.本发明涉及睡眠监测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的用户睡眠行为分析方法及其系统。


背景技术：

2.现有的睡眠监测传感设备大多在医院且价格高昂不易携带的问题，同时现有的睡眠监测传感设备不具有根据实时睡眠录音分析睡眠状态的功能，不能够精确的捕获、存储、分析和管理睡眠音频数据，从而睡眠质量服务功能不全。


技术实现要素：

3.本发明提供一种基于深度学习的用户睡眠行为分析方法及其系统，以克服现有的睡眠监测传感设备质量服务功能不全、不能够根据实时录音分析睡眠状态等问题；
4.为了实现上述目的，本发明的技术方案是：
5.一种基于深度学习的用户睡眠行为分析方法，其特征在于，包括：
6.步骤1、收集开源睡眠音频信号，将开源音频信号通过傅里叶变换和采样定理得到开源睡眠音频信号采样数据的过零率、频谱中心、频谱滚降点和mfcc数据；
7.步骤2、通过深度学习方法，利用过零率、频谱中心、频谱滚降点和mfcc数据得到睡眠特征值；
8.步骤3、录制用户睡眠音频；
9.步骤4、利用用户睡眠音频，得到用户的睡眠音频平均分贝值；
10.步骤5、将用户的睡眠音频平均分贝值与睡眠特征值进行比较，如果用户的睡眠音频平均分贝值大于睡眠特征值即为浅睡眠，反之为深睡眠。
11.进一步的，步骤2具体为：
12.步骤2.1、利用过零率、频谱中心、频谱滚降点和mfcc数据创建数据集，将数据集中的数据进行归一化处理；
13.步骤2.2、将深度学习方法中的学习标签进行one
‑
hot编码；
14.步骤2.3、利用学习标签将归一化处理后的数据分为训练集和测试集；
15.步骤2.4、创建神经网络；
16.步骤2.5、利用神经网络的分类层，结合类别交叉熵函数，优化器选择adam，评价指标选择正确率，使用fit方法对训练集进行迭代训练；
17.步骤2.6、将训练后的训练集使用evaluate方法进行评估，得到睡眠特征值。
18.进一步的，步骤4得到用户的睡眠音频平均分贝值具体公式为：
[0019][0020]
其中，p
ref
为用户睡眠音频中获取的最大音量百分比；p
rms
为用户睡眠音频的平均音量百分比；l
p
为用户的睡眠音频平均分贝值。
[0021]
同样的目的，一种基于深度学习的用户睡眠行为分析方法的系统，其特征在于：包括录音模块、睡眠分析模块和报告生成模块；
[0022]
录音模块用于录制用户睡眠音频；
[0023]
睡眠分析模块用于利用用户睡眠音频，得到用户的睡眠音频平均分贝值，并与与睡眠特征值进行比较；
[0024]
报告生成模块用于将用户睡眠状态生成相应报告；
[0025]
录音模块输入端连接外置麦克风，录音模块输出端连接睡眠分析模块输入端，睡眠分析模块输出端连接报告生成模块输入端，报告生成模块输出端连接外置打印机。
[0026]
进一步的，其特征在于：还包括登录模块，登录模块用于用户和管理员登录系统。
[0027]
进一步的，还包括购买模块，购买模块用于用户购买有助于睡眠的商品。
[0028]
进一步的，还包括公告模块，公告模块用于管理员发布睡眠相关时事新闻和睡眠科学知识。
[0029]
进一步的，还包括音乐模块，音乐模块用于用户睡前收听音乐增加睡意。
[0030]
进一步的，还包括书籍模块，书籍模块用于用户睡前阅读电子书籍增加睡意。
[0031]
进一步的，还包括统计睡眠状态模块，统计睡眠状态模块用于统计睡眠分析模块的用户睡眠状态。
[0032]
有益效果：
[0033]
(1)采用睡眠录制，对录制音频进行分析生成睡眠报告的方式，方便让更多人了解自己的睡眠行为、清楚自己的睡眠状况、改善自己的睡眠质量，最终培养的良好睡眠习惯。
[0034]
(2)采取音乐播放和睡眠书籍的方式来增加用户的睡意，加快用户睡眠，进而减少熬夜提高用户睡眠质量。
[0035]
(4)本系统提供助眠好物线上购买功能，方便用户买到适合自己的助眠产品，提高助眠效果。
[0036]
(5)方便管理员对用户及公告的各项信息进行管理，让管理员以最高效的方式对所需信息的获取和修改，提供了极大的便利，并且准确性较手工记录高，且时效性强，共享性强。
[0037]
(6)方便管理人员对用户的信息进行管理，便于掌握用户的睡眠状态，及时调整睡眠方案，并增加了意见建议功能，使用户睡眠情况的反馈和统计变得十分简单。
附图说明
[0038]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]
图1为本发明模块结构示意图；
[0040]
图2为本发明睡眠分析方法步骤图。
具体实施方式
[0041]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例
中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0042]
本实施例提供了一种基于深度学习的用户睡眠行为分析方法，如图2，其特征在于，包括：
[0043]
步骤1、收集开源睡眠音频信号，将开源音频信号通过傅里叶变换和采样定理得到开源睡眠音频信号采样数据的过零率、频谱中心、频谱滚降点和mfcc数据；
[0044]
傅里叶变换：短时傅立叶变换基本思想是将信号加滑动时间窗，并对窗内信号做傅立叶变换，得到信号的时变频谱。调用python的librosa的stft方法可以直接得到短时傅里叶变换的结果，得到了信号的时变频谱，也就画出了时变的频谱图。其中横轴是时间，纵轴是频率，颜色则代表分贝(声音的响度)，越红的地方信号音量越大。
[0045]
采样定理：在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息。
[0046]
把音频信号理解为不同频率和相位的正弦波的一个叠加。声音本质上是一种模拟信号，但在计算机或者在其他数字设备上传输时，要把模拟信号转换为数字信号，需要进行采样，得到过零率(在每帧中,语音信号通过零点的次数)、频谱滚降点、mfcc(梅尔频率倒谱系数)等数据。
[0047]
步骤2、通过深度学习方法，利用过零率、频谱中心、频谱滚降点和mfcc数据得到睡眠特征值；
[0048]
步骤3、录制用户睡眠音频；
[0049]
步骤4、利用用户睡眠音频，得到用户的睡眠音频平均分贝值；
[0050]
步骤5、将用户的睡眠音频平均分贝值与睡眠特征值进行比较，如果用户的睡眠音频平均分贝值大于睡眠特征值即为浅睡眠，反之为深睡眠。
[0051]
在具体实施例中，步骤2具体为：
[0052]
步骤2.1、利用过零率、频谱中心、频谱滚降点和mfcc数据创建数据集，将数据集中的数据进行归一化处理；
[0053]
步骤2.2、将深度学习方法中的学习标签进行one
‑
hot编码；
[0054]
步骤2.3、利用学习标签将归一化处理后的数据分为训练集和测试集；
[0055]
步骤2.4、创建神经网络；
[0056]
步骤2.5、利用神经网络的分类层，结合类别交叉熵函数categorical_crossentropy，优化器选择adam，评价指标选择正确率，使用fit方法对训练集进行迭代训练；
[0057]
步骤2.6、将训练后的训练集使用evaluate方法进行评估，得到睡眠特征值。
[0058]
在具体实施例中，步骤4得到用户的睡眠音频平均分贝值具体公式为：
[0059][0060]
其中，p
ref
为用户睡眠音频中获取的最大音量百分比；p
rms
为用户睡眠音频的平均音量百分比；l
p
为用户的睡眠音频平均分贝值。
[0061]
同样的目的，如图1，本技术还提供一种基于深度学习的用户睡眠行为分析方法的系统，其特征在于：包括录音模块、睡眠分析模块和报告生成模块；本系统在前端引用recorder，使用插件js
‑
audio
‑
recorder，通过recorder.start()和recorder.stop()实现开始录音和结束录音；通过recorder.getwavblob()下载wav格式的录音文件；通过绑定事件recorder.onprogress()来实时打印录音数据；
[0062]
录音模块用于录制用户睡眠音频；
[0063]
睡眠分析模块用于利用用户睡眠音频，得到用户的睡眠音频平均分贝值，并与与睡眠特征值进行比较；
[0064]
报告生成模块用于将用户睡眠状态生成相应报告；
[0065]
录音模块输入端连接外置麦克风，录音模块输出端连接睡眠分析模块输入端，睡眠分析模块输出端连接报告生成模块输入端，报告生成模块输出端连接外置打印机。
[0066]
在具体实施例中，还包括登录模块，登录模块输入端连接系统登录页面通过usercontroller调用userservice接口，在mysql数据库sys_uesr表中查询账号信息，登录模块输出端连接被userservice调用的usermapper接口在账号信息匹配成功后进入系统主界面。登录模块用于用户和管理员登录系统。
[0067]
在具体实施例中，还包括购买模块，购买模块输入端连接商城商品页面通过ordercontroller调用orderservice接口，在mysql数据库t_order表中新增一条信息，购买模块输出端连接被orderservice调用的ordermapper接口查询到t_order表中的新增信息后进入订单页面查看订单记录。购买模块用于用户购买有助于睡眠的商品，例如褪黑素，睡眠枕头。
[0068]
在具体实施例中，还包括公告模块，公告模块输入端连接公告的轮播图通过advertisementcontroller调用advertisementservice接口，在mysql数据库t_advertisement表中新增一条信息，公告模块输出端连接被advertisementservice调用的advertisementmapper接口查询到t_advertisement表中的新增信息后获取公告信息及所获积分，公告模块用于管理员发布睡眠相关时事新闻和睡眠科学知识。
[0069]
在具体实施例中，还包括还包括音乐模块，音乐模块输入端连接系统音乐库通过在前端调用vue.prototype.playaudio方法来进行音乐播放，音乐模块输出端连接外置音响。音乐模块用于方便用户睡前收听音乐增加睡意。
[0070]
在具体实施例中，还包括还包括书籍模块，书籍模块输入端连接睡眠文章页面通过articlecontroller调用articleservice接口，在article表进行查询来获取电子睡眠书籍列表进行文章查看，并对文章进行批注在mysql数据库comments表中新增一条信息，书籍模块输出端连接advertisementservice调用的advertisementmapper接口查询到文章批注表comments来查看相应段落的批注。书籍模块用于方便用户睡前阅读电子书籍增加睡意。
[0071]
在具体实施例中，还包括统计睡眠状态模块，统计睡眠状态模块输入端连接通过sleepcontroller调用sleepservice接口，在mysql数据库sleep_type表进行查询来获取睡眠状态的数量，统计睡眠状态模块输出端连接sleepservice调用的sleepmapper接口查询到sleep_type表中数量使用echart技术进行图形化显示，统计睡眠状态模块根据睡眠分析模块的数据进行统计，方便管理员跟踪和统计用户睡眠状况。
[0072]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽
管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。