鼾声影响睡眠质量？自适应算法有妙招
药明康德AI/报道
不管你有多爱你的另一半，在一起生活之前有一问题值得考虑——他/她是不是一位严重打鼾者。有这样的考虑能理解，毕竟这会影响你下半生的睡眠质量。
人们在睡眠时能接受噪声的程度较低。大约35分贝左右的噪声水平就足以破坏一个人的优质睡眠，而中度打鼾者制造的噪声水平介于50分贝至60分贝之间，并且许多大打鼾者鼾声很容易就能超过这个区间值（英国的一位老人创下了116分贝的鼾声记录——相当于男中音的水平）。当人们长期受到这样的噪音影响时，睡眠质量和睡眠时长不仅会因此受到损害，还会造成打鼾者伴侣的偏执，直接影响其精力、注意力以及警觉性。
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一直以来睡眠问题困扰着很多人，因外部因素睡眠质量受到影响更是令人抓狂。
可喜的是北伊利诺伊大学（Northern Illinois University）的一位研究者发布了一个新的“降噪系统”——该系统可内嵌在打鼾者另一半的枕头中。该系统使用了自适应算法，从而可以根据每个打鼾者的呼噜声进行调节，并减小噪声对他人的影响。对于该设计相关的研究报告刊登在了IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica上。
一款便于携带的降噪枕头
通常为了抵消一个声波，必须引入另一个振幅相等、相位相反的声波。因此，噪音消除系统必须先要能检测出原始噪音，并将残留噪音（即误差）考虑其中，再产生出能抵消掉原始噪音的声波。这样的降噪系统设计产生之后，将会被放在床头的位置用来消除鼾声。
▲ 研究人员将设备置于床头板，并在消音室对防打鼾设备进行实验
（图片来源：Northern Illinois University）
但来自北伊利诺伊大学的（Northern Illinois University）LichuanLiu说将降噪设备安装在床头上的方法有一个重大的缺陷。“安静区域处于中央位置，离打鼾者的另一半的耳朵较远。因此对于打鼾者的另一半来说，降噪效果并不好，”她说道，此外床头太笨重也不能随身携带。
针对这项缺陷，她的团队设计了一个能嵌入枕头的降噪系统。该系统包括一个自适应滤波器用来采集两种输入信号：鼾声信号和残留噪音（误差），这两种输入信号中：鼾声信号由一个参考麦克风检测得到，误差信号由两个误差麦克风检测得到。接着自适应滤波器生成会根据输入信号产生适合的抗噪声信号，这些抗噪声信号则会从降噪枕头内两个扬声器发出给到鼾声者的另一半，从而使其免受喊声困扰。
采用自适应算法，针对不同鼾声进行降噪处理
传统针对鼾声降噪系统一般采用最小均方LMS算法（译者注：LMS算法是1959年由Widrow和Hoff提出的一种计算简单、稳定性好的自适应滤波算法，基于维纳滤波理论，并借助于最速下降法进行结果优化，是自适应滤波器中最为常用的算法）来生成抗噪声。而LichuanLiu和她的研究团队在该项研究中则采用的是自适应LMS算法。
Lichuan Liu说“由于每个打鼾者的鼾声信号都有其独特的时频特性，因此在系统设计时采用自适应LMS算法是非常必要的，这样即便鼾声不尽相同，系统对于鼾声的消除性能都可处在最佳水平。”由于使用了自适应LMS算法，降噪系统中的滤波器便可以根据不同的鼾声声波长度进行调整，并能够响应其声学特征的某些细微变化。
▲ 测试表明，嵌入枕头的降噪系统比床头板更能降低噪音
（图片来源：Northern Illinois University）
在这项测试中，一个噪音感知假人被放置在床上，并暴露在有记录的鼾声中，研究团队设计的系统在假人的右耳和左耳分别实现了31分贝和30分贝的降噪。相比之下，安装在床头板上的降噪设备只能降低22分贝和21分贝的噪音。明显对比之下，只要把降噪系统放置在枕头中，而不是安装在床头板上，虚拟人感知到的鼾声就会减少近两倍。
Lichuan Liu说：“我们还可以模拟实验中看出，采用自适应LMS算法比传统LMS算法效果好得多。实验数据显示自适应LMS算法可以使一个睡眠者的左耳和右耳分别实现19分贝和20分贝的降噪效果，而传统的LMS算法仅能实现16分贝和12分贝的降噪效果。这个研究团队接下来将打算进一步使用机器学习技术来识别睡眠障碍的鼾声信号，以便更好地进行筛查和检测。
所以你还在为你的睡眠质量感到困扰吗？越来越多新的解决方案正随着科技的发展而不断产生！
药明康德AI整理编译
来源：spectrum.ieee.org
作者：Michelle Hampson
题图来源：Pixabay
参考资料
[1] https://spectrum.ieee.org/the-human-os/consumer-electronics/gadgets/new-noisecanceling-system-for-snoring-could-help-partners-sleep-better
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