CN111369964B - 基于主动降噪的白噪声助眠方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于主动降噪的白噪声助眠方法及装置，将有助于用户睡眠的白噪声信号作为比对标准，通过将所采集的人耳处实时噪声信号与预设白噪声做幅度一致性判断，一旦两者实时幅度一致，就认定人耳处实时噪声符合预设白噪声条件，令用户在当前环境下睡眠；否则，就将获取的人耳处实时噪声信号和周围环境噪声信号输入至提前构建的次级声源信号生成模型，得到能与周围环境噪声信号做叠加且靠近人耳处的次级声源信号，通过不断调整次级声源信号生成模型内的参数，确保最终获取的人耳处实时噪声信号(次级声源信号与周围环境实时噪声信号的叠加)幅度与白噪声信号幅度一致，从而认定人耳处实时噪声符合预设白噪声的条件，令用户在当前环境下睡眠。

Description

基于主动降噪的白噪声助眠方法及装置

技术领域

本发明涉及白噪声助眠领域，尤其涉及一种基于主动降噪的白噪声助眠方法及装置。

背景技术

在当前社会状态下，由于受到生活压力、工作压力以及诸如建筑施工、家电设备运行以及人员嘈杂等外部噪声信号的干扰，人们的睡眠质量急剧下降，用户经常难以正常入睡，严重地影响人们的身心健康。

为了帮助人们解决睡眠问题，市面上出现了各种助眠方案。例如，用户通过佩戴具有降噪特性材料的耳塞耳罩等被动式助眠措施来达到降噪助眠，或者通过利用特殊设备产生外部新噪声，然后借助外部新噪声去完全抵消用户睡眠时所处环境的原有环境噪声，以期望帮助用户在噪声抵消后的环境下入睡。

佩戴耳塞耳罩等被动式助眠措施虽然在一定程度上降低了外部噪声影响，但是如果睡眠过程一直佩戴这些设备必然给耳朵造成不适，容易造成耳朵外部创伤以及影响耳朵的正常功能；借助特殊设备所产生的外部新噪声来对用户助眠虽然可以在一定程度上缓解入睡难问题，不过现有特殊设备所产生的外部新噪声是完全抵消了用户周围的原有环境噪声，但是完全没有噪声的环境并不有利于用户的正常入睡。

发明内容

本发明所要解决的第一个技术问题是针对上述现有技术提供一种基于主动降噪的白噪声助眠方法。

本发明所要解决的第二个技术问题是针对上述现有技术提供一种基于主动降噪的白噪声助眠装置。

本发明解决上述第一个技术问题所采用的技术方案为：基于主动降噪的白噪声助眠方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，预先设置白噪声信号；其中，所述白噪声信号标记为s；

步骤2，获取用户耳朵处的人耳处实时噪声信号；其中，所述人耳处实时噪声信号标记为e；

步骤3，获取用户所处周围环境的周围环境实时噪声信号；其中，所述周围环境实时噪声信号标记为x；

步骤4，当获取的所述人耳处实时噪声信号幅度与所述白噪声信号幅度一致时，不予处理；否则，转入步骤5；

步骤5，构建次级声源信号生成模型；其中，所述次级声源信号生成模型的输入信号为人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号，所述次级声源信号生成模型的输出信号为能够靠近人耳处播放的次级声源信号；所述次级声源信号标记为y，次级声源信号生成模型如下：

y＝f(x,θ)；

其中，θ为针对所述次级声源信号生成模型的输出信号的控制参数，所述控制参数θ的自适应动态调整公式为e为人耳处实时噪声信号，s为周围环境实时噪声信号；

步骤6，将获取的所述人耳处实时噪声信号和所述周围环境实时噪声信号作为输入信号输入至所述次级声源信号生成模型，并通过不断自适应动态调整所述控制参数，直到再次获取到的人耳处实时噪声信号幅度与所述白噪声信号幅度一致时，不再予以处理。

改进地，在所述基于主动降噪的白噪声助眠方中，所述次级声源信号生成模型所对应的函数公式如下：

y＝σ(W^TX+b)；其中，X＝(x_t-n,x_t-(n-1),…,x_t)，W＝(w_n,w_n-1,…,w₀)；

其中，σ(u)为以u为变量的sigmoid函数，X表示t时刻之前所采集到的用户所处周围环境的周围环境噪声信号序列；W表示依次对应所述周围环境噪声序列X内各周围环境噪声信号的权重值变量序列；权重值变量w_i与周围环境噪声信号x_t-i相对应，0≤i≤n；b表示偏置值变量。

进一步地，所述权重值变量序列W内权重值的自适应变量动态调整公式以及所述偏置值变量b的自适应动态调整公式如下：

再改进地，在所述基于主动降噪的白噪声助眠方中，所述白噪声信号为高斯白噪声。

本发明解决上述第二个技术问题所采用的技术方案为：基于主动降噪的白噪声助眠装置，其特征在于，包括：

人耳处噪声采集装置，靠近用户耳朵处设置，用以获取用户耳朵处的人耳处实时噪声信号；

周围环境噪声信号采集装置，用以获取用户所处周围环境的周围环境实时噪声信号；

中央处理器，分别连接人耳处噪声采集装置和周围环境噪声信号采集装置，用以存储预设白噪声信号、判断获取的人耳处实时噪声信号幅度与白噪声信号幅度一致时，不予处理；否则，构建次级声源信号生成模型以及将获取的人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号作为输入信号输入至次级声源信号生成模型，并通过不断自适应动态调整次级声源信号生成模型内的控制参数以及发出次级声源信号播放指令，直到判断再次获取到的人耳处实时噪声信号幅度与所述白噪声信号幅度一致时，不再予以处理；其中，所述次级声源信号生成模型的输入信号为人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号，所述次级声源信号生成模型的输出信号为能够靠近人耳处播放的次级声源信号；所述次级声源信号标记为y，次级声源信号生成模型如下：

y＝f(x,θ)；

其中，θ为针对所述次级声源信号生成模型的输出信号的控制参数，所述控制参数θ的自适应动态调整公式为e为人耳处实时噪声信号，s为周围环境实时噪声信号；

次级声源信号播放装置，连接中央处理器，用于在靠近用户耳朵处播放次级声源信号。

进一步地，在所述基于主动降噪的白噪声助眠装置中，所述次级声源信号生成模型所对应的函数公式如下：

y＝σ(W^TX+b)；其中，X＝(x_t-n,x_t-(n-1),…,x_t)，W＝(w_n,w_n-1,…,w₀)；

其中，σ(u)为以u为变量的sigmoid函数，X表示t时刻之前所采集到的用户所处周围环境的周围环境噪声信号序列；W表示依次对应所述周围环境噪声序列X内各周围环境噪声信号的权重值变量序列；权重值变量w_i与周围环境噪声信号x_t-i相对应，0≤i≤n；b表示偏置值变量；所述权重值变量序列W内权重值变量的自适应动态调整公式以及所述偏置值变量b的自适应动态调整公式如下：

与现有技术相比，本发明的优点在于：

首先，本发明将有助于用户睡眠的白噪声信号作为比对用的标准信号，将所采集用户耳朵处的人耳处实时噪声信号与预设白噪声做幅度做一致性判断，一旦两者的实时幅度一致，就认定人耳处实时噪声符合预设白噪声的条件，令用户在当前的噪声环境下睡眠；否则，通过将获取的人耳处实时噪声信号和周围环境噪声信号输入至提前构建的次级声源信号生成模型，以得到能够与周围环境噪声信号做叠加且靠近人耳处播放的次级声源信号，并通过不断调整次级声源信号生成模型内的控制参数，以确保最终获取的人耳处实时噪声信号(实际上是次级声源信号与周围环境实时噪声信号的叠加)幅度与白噪声信号幅度一致，从而认定人耳处实时噪声符合预设白噪声的条件，实现了白噪声信号和主动降噪相结合，令用户在当前的噪声环境下睡眠。

其次，本发明中的方案只需要将人耳处噪声采集装置放置在靠近用户耳朵处即可，用户不需要将任何设备佩戴到耳朵上，就可以由外部的次级声源信号播放装置播放能够与周围环境噪声叠加的次级声源信号，避免了佩戴设备对用户耳朵的危害。

附图说明

图1为本发明实施例中基于主动降噪的白噪声助眠方法流程示意图；

图2为本发明实施例中基于主动降噪的白噪声助眠装置的示意图。

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。

参见图1所示，本实施例提供一种基于主动降噪的白噪声助眠方法，包括如下步骤：

步骤1，预先设置白噪声信号；其中，白噪声信号标记为s；当然，本实施例中采用的白噪声信号优选高斯白噪声；

步骤2，获取用户耳朵处的人耳处实时噪声信号；其中，人耳处实时噪声信号标记为e；

步骤3，获取用户所处周围环境的周围环境实时噪声信号；其中，周围环境实时噪声信号标记为x；

步骤4，当获取的人耳处实时噪声信号幅度与白噪声信号幅度一致时，说明当前状态下的人耳处噪声信号与预先设置的白噪声的变化情况一致，即此时的人耳处噪声信号也是有利于帮助用户睡眠的白噪声信号，则不予处理，此时就可以使用户在当前的这种人耳处实时噪声状态下进行睡眠；否则，说明此时的人耳处噪声信号不是有利于帮助用户睡眠的白噪声信号，则转入步骤5；

步骤5，构建次级声源信号生成模型；其中，次级声源信号生成模型的输入信号为人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号，次级声源信号生成模型的输出信号为能够靠近人耳处播放的次级声源信号，即所生成的该次级声源信号用于在靠近该用户的耳朵处播放；次级声源信号标记为y，次级声源信号生成模型如下：

y＝f(x,θ)；

其中，θ为针对次级声源信号生成模型的输出信号的控制参数，该控制参数θ的自适应动态调整公式为e为人耳处实时噪声信号，s为周围环境实时噪声信号；其中，在本实施例中，次级声源信号生成模型所对应的函数公式如下：

y＝σ(W^TX+b)；其中，X＝(x_t-n,x_t-(n-1),…,x_t)，W＝(w_n,w_n-1,…,w₀)；

其中，σ(u)为以u为变量的sigmoid函数，X表示t时刻之前所采集到的用户所处周围环境的周围环境噪声信号序列；W表示依次对应周围环境噪声序列X内各周围环境噪声信号的权重值变量序列；权重值变量w_i与周围环境噪声信号x_t-i相对应，0≤i≤n；b表示偏置值变量；

步骤6，将获取的人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号作为输入信号输入至次级声源信号生成模型，并通过不断自适应动态调整控制参数，直到再次获取到的人耳处实时噪声信号幅度与白噪声信号幅度一致时，不再予以处理。

具体地来讲，由于采集的人耳处实时噪声信号实际上为周围环境实时噪声信号与次级声源信号的叠加后的信号；一旦所获取(也可称采集)用户的人耳处实时噪声信号与白噪声出现幅度不一致时，就要通过动态地调整次级声源信号生成模型内的控制参数θ，以期望使得输出的次级声源信号与周围环境实时噪声信号叠加后所形成的被用户再次听到的人耳处噪声实时信号幅度与预设的白噪声信号幅度一致；

例如，在某一时刻，所采集用户人耳处的实时噪声信号不是白噪声时，就针对建次级声源信号生成模型内的控制参数做调整；由于本实施例中次级声源信号生成模型所对应的函数为y＝σ(W^TX+b)，则就要针对权重值变量序列内的权重值变量和偏置值变量分别做动态调整；权重值变量w和偏置值变量b均是针对次级声源信号生成模型的输出信号的控制参数，即为控制参数θ的具体形式；

权重值变量序列W内权重值变量的自适应动态调整公式以及偏置值变量b的自适应动态调整公式如下：

比如说，在时刻T₁时，所对应的权重值变量为所对应的偏置值变量为/>受权重值变量/>和偏置值变量/>这两个控制参数所控制的次级声源信号标记为/>

一旦判定再次获取的用户人耳处实时噪声信号与预设白噪声信号幅度不一致时，就要启动针对这两个变量的动态调整；于是，经调整后的权重值变量假设变为以及经调整后的偏置值变量假设变为/>那么就有如下公式：

对应地，经调整后的权重值变量以及偏置值变量/>所控制输出的次级声源信号标记为/>

由于采集的人耳处实时噪声信号实际为周围环境实时噪声信号与次级声源信号的叠加后的信号，如果采集的人耳处实时噪声信号幅度与预设的白噪声信号幅度还是不一致，即说明此时经调整后的次级声源信号仍然不能满足帮助用户睡眠的声音信号要求，于是再次按照/>以及/>的方式分别做动态调整，直到再次获取到的人耳处实时噪声信号幅度与白噪声信号幅度一致时，方可不再予处理，此时就可以使得用户在当前的这种人耳处实时噪声状态下进行有效地睡眠。

参见图2所示，本实施例还提供一种基于主动降噪的白噪声助眠装置，该白噪声助眠装置包括：

人耳处噪声采集装置1，用于靠近用户耳朵处设置，用以获取用户耳朵处的人耳处实时噪声信号；

周围环境噪声信号采集装置2，用以获取用户所处周围环境的周围环境实时噪声信号；

中央处理器3，连接人耳处噪声采集装置1和周围环境噪声信号采集装置2，用以存储预设的白噪声信号、判断获取的人耳处实时噪声信号幅度与白噪声信号幅度一致时，不予处理；否则，构建次级声源信号生成模型以及将获取的人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号作为输入信号输入至次级声源信号生成模型，并通过不断自适应动态调整次级声源信号生成模型内的控制参数以及发出次级声源信号播放指令，直到判断再次获取到的人耳处实时噪声信号幅度与白噪声信号幅度一致时，不再予以处理；其中次级声源信号生成模型的输入信号为人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号，次级声源信号生成模型的输出信号为能够靠近人耳处播放的次级声源信号；次级声源信号标记为y，次级声源信号生成模型如下：

y＝f(x,θ)；

其中，θ为针对次级声源信号生成模型的输出信号的控制参数，控制参数θ的自适应动态调整公式为e为人耳处实时噪声信号，s为周围环境实时噪声信号；

次级声源信号播放装置4，连接中央处理器3，用于在靠近用户耳朵处播放次级声源信号。当然，本实施例中的周围环境噪声信号采集装置2和次级声源信号播放装置4均优选设置在用户的耳朵附近。

至于该白噪声助眠装置的具体工作方法具体可以参见本实施例针对白噪声助眠方法的阐述，此处不再过多赘述。

Claims (4)

1.基于主动降噪的白噪声助眠方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，预先设置白噪声信号；其中，所述白噪声信号标记为s；

步骤2，获取用户耳朵处的人耳处实时噪声信号；其中，所述人耳处实时噪声信号标记为e；

步骤3，获取用户所处周围环境的周围环境实时噪声信号；其中，所述周围环境实时噪声信号标记为x；

步骤4，当获取的所述人耳处实时噪声信号幅度与所述白噪声信号幅度一致时，不予处理；否则，转入步骤5；

步骤5，构建次级声源信号生成模型；其中，所述次级声源信号生成模型的输入信号为人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号，所述次级声源信号生成模型的输出信号为能够靠近人耳处播放的次级声源信号；所述次级声源信号标记为y，次级声源信号生成模型如下：

y＝f(x,θ)；

其中，θ为针对所述次级声源信号生成模型的输出信号的控制参数，所述控制参数θ的自适应动态调整公式为e为人耳处实时噪声信号，s为周围环境实时噪声信号；其中，该次级声源信号生成模型所对应的函数公式如下：

y＝σ(W^TX+b)；其中，X＝(x_t-n,x_t-(n-1),…,x_t)，W＝(w_n,w_n-1,…,w₀)；

其中，σ(u)为以u为变量的sigmoid函数，X表示t时刻之前所采集到的用户所处周围环境的周围环境噪声信号序列；W表示依次对应所述周围环境噪声序列X内各周围环境噪声信号的权重值变量序列；权重值变量w_i与周围环境噪声信号x_t-i相对应，0≤i≤n；b表示偏置值变量；

步骤6，将获取的所述人耳处实时噪声信号和所述周围环境实时噪声信号作为输入信号输入至所述次级声源信号生成模型，并通过不断自适应动态调整所述控制参数，直到再次获取到的人耳处实时噪声信号幅度与所述白噪声信号幅度一致时，不再予以处理。

2.根据权利要求1所述基于主动降噪的白噪声助眠方法，其特征在于，所述权重值变量序列W内权重值变量的自适应动态调整公式以及所述偏置值变量b的自适应动态调整公式如下：

3.根据权利要求1或2所述基于主动降噪的白噪声助眠方法，其特征在于，所述白噪声信号为高斯白噪声。

4.基于主动降噪的白噪声助眠装置，其特征在于，包括：

人耳处噪声采集装置(1)，靠近用户耳朵处设置，用以获取用户耳朵处的人耳处实时噪声信号；

周围环境噪声信号采集装置(2)，用以获取用户所处周围环境的周围环境实时噪声信号；

中央处理器(3)，分别连接人耳处噪声采集装置(1)和周围环境噪声信号采集装置(2)，用以存储预设白噪声信号、判断获取的人耳处实时噪声信号幅度与白噪声信号幅度一致时，不予处理；否则，构建次级声源信号生成模型以及将获取的人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号作为输入信号输入至次级声源信号生成模型，并通过不断自适应动态调整次级声源信号生成模型内的控制参数以及发出次级声源信号播放指令，直到判断再次获取到的人耳处实时噪声信号幅度与所述白噪声信号幅度一致时，不再予以处理；其中，所述次级声源信号生成模型的输入信号为人耳处实时噪声信号和周围环境实时噪声信号，所述次级声源信号生成模型的输出信号为能够靠近人耳处播放的次级声源信号；所述次级声源信号标记为y，次级声源信号生成模型如下：

y＝f(x,θ)；

其中，θ为针对所述次级声源信号生成模型的输出信号的控制参数，所述控制参数θ的自适应动态调整公式为e为人耳处实时噪声信号，s为周围环境实时噪声信号；其中，次级声源信号生成模型所对应的函数公式如下：

y＝σ(W^TX+b)；其中，X＝(x_t-n,x_t-(n-1),…,x_t)，W＝(w_n,w_n-1,…,w₀)；

其中，σ(u)为以u为变量的sigmoid函数，X表示t时刻之前所采集到的用户所处周围环境的周围环境噪声信号序列；W表示依次对应所述周围环境噪声序列X内各周围环境噪声信号的权重值变量序列；权重值变量w_i与周围环境噪声信号x_t-i相对应，0≤i≤n；b表示偏置值变量；所述权重值变量序列W内权重值变量的自适应动态调整公式以及所述偏置值变量b的自适应动态调整公式如下：

次级声源信号播放装置(4)，连接中央处理器(3)，用于在靠近用户耳朵处播放次级声源信号。