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公开(公告)号：CN104622432B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201510065354.9
申请日：2015-02-06
Applicant: 华南理工大学
Inventor： 彭健新
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于低音比的睡眠鼾声监测方法及系统，所述方法包括以下步骤：记录患者整晚的睡眠鼾声，并提取记录中每个睡眠鼾声信号；对每个睡眠鼾声信号进行倍频带滤波，获取每个睡眠鼾声信号的多个倍频带声压或声压级值，从而得到每个睡眠鼾声的低音比；根据每个睡眠鼾声的低音比对整晚的睡眠鼾声进行监测。本发明方法及系统通过计算患者睡眠鼾声的低音比来判断其鼾声为正常鼾声还是非正常鼾声，以及判别阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)的严重程度，为患者提供初步的诊断结果，同时为术后效果的客观评价提供一种可选择的方法。
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公开(公告)号：CN115206291B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210598178.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于睡眠鼾声特征的OSAHS检测系统，包括：预处理模块，用于对睡眠鼾声信号进行预加重、分帧和加窗；特征提取模块，用于提取睡眠鼾声信号的声学特征，并根据睡眠鼾声信号的声学特征形成OSAHS患者特征矩阵和简单打鼾者特征矩阵；特征选择模块，用于计算睡眠鼾声信号声学特征的费雪比值进行特征选择；高斯学习模块，用于分别建立OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型，并形成OSAHS患者与简单打鼾者分类模型；OSAHS识别模块，用于分别计算OSAHS患者高斯混合模型和简单打鼾者高斯混合模型的高斯似然度，并将两个高斯混合模型的高斯似然度的差作为OSAHS患者与简单打鼾者分类模型的得分，将得分与设定的得分阈值进行比较，判断受试者是否为OSAHS患者。
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公开(公告)号：CN115376548B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210789379.3
申请日：2022-07-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种音频信号有声段端点检测方法及系统，其中方法包括：获取音频数据，对所述音频数据进行预处理，获得音频信号对数谱；根据所述音频信号对数谱，执行静音段检测任务获取有声段检测阈值；根据有声段检测阈值，执行有声段端点检测任务直至触发更新有声段检测阈值条件或触发结束条件。本发明通过静音段检测实现有声段检测阈值设定，无需前导静音段，能自适应各种宽平稳背景噪声环境，有效增强系统适应性；通过有声段检测阈值计算音频信号的离群点稀疏度，并根据稀疏度曲线的波峰波谷变化特征实现有声段端点检测，可有效地在低信噪比情况下快速检测出音频信号的有声段端点。本发明可广泛应用于音频信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN107358965B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201710430921.5
申请日：2017-06-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种睡眠鼾声分类检测方法及系统，所述方法包括：拾取患者整晚的睡眠鼾声，根据患者整晚的睡眠鼾声信号，提取每个鼾声信号；计算整晚睡眠鼾声中呼吸紊乱事件前后鼾声、呼吸暂停中鼾声、低通气中鼾声和普通鼾声这四类鼾声的相关特征；利用主成分分析法进行特征降维，通过多分类支持向量机分别对整晚睡眠鼾声按照呼吸紊乱事件前后鼾声、呼吸暂停中鼾声、低通气中鼾声和普通鼾声进行分类，实现四类鼾声的识别；对整晚睡眠鼾声信号进行统计，得到四类鼾声次数的统计结果，根据统计结果对AHI值进行预测。本发明较精确的实现了四类鼾声的自动分类，利用鼾声分类及前后鼾声类型判断整晚呼吸紊乱事件次数来预测AHI值，为OSAHS患者提供数据参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108670200A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810536311.8
申请日：2018-05-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/00
CPC classification number: A61B5/4806 , A61B5/4818 , A61B5/7267
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法，该方法主要包括：通过传感器采集被测患者整晚的睡眠声信号，并对所述睡眠声信号中的有声段进行探测，获取睡眠声信号中的有声段图谱；使用深度学习对有声段图谱进行鼾声与非鼾声的分类，并保留纯鼾声的识别结果；再使用深度学习对纯鼾声的识别结果进行四类鼾声的分类，完成对呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者鼾声的自动识别与检测；根据对鼾声的识别与检测结果，统计被测患者整晚各类鼾声的数量，获取被测患者整晚AHI指数。本发明还公开了一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法的检测系统。本发明的方法及系统能够有效准确评价打鼾对象是否患病及患病程度，为OSAHS患者提供数据参考。
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公开(公告)号：CN104622432A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510065354.9
申请日：2015-02-06
Applicant: 华南理工大学
Inventor： 彭健新
IPC: A61B5/00
CPC classification number: A61B5/4818 , A61B5/72
Abstract: 本发明公开了一种基于低音比的睡眠鼾声监测方法及系统，所述方法包括以下步骤：记录患者整晚的睡眠鼾声，并提取记录中每个睡眠鼾声信号；对每个睡眠鼾声信号进行倍频带滤波，获取每个睡眠鼾声信号的多个倍频带声压或声压级值，从而得到每个睡眠鼾声的低音比；根据每个睡眠鼾声的低音比对整晚的睡眠鼾声进行监测。本发明方法及系统通过计算患者睡眠鼾声的低音比来判断其鼾声为正常鼾声还是非正常鼾声，以及判别阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)的严重程度，为患者提供初步的诊断结果，同时为术后效果的客观评价提供一种可选择的方法。
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公开(公告)号：CN102148033A
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN201110082514.2
申请日：2011-04-01
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L19/00
Abstract: 本发明一种语言传输系统清晰度测试方法，其在待测位置采用传声器接收经被测语言传输系统传输的测试信号，传声器将接收到的测试信号传输给信号处理单元，信号处理单元通过计算250Hz至4000Hz倍频带的调制传递函数MTF，根据调制传递函数MTF计算语言传输指数STI值，根据语言传输指数STI值判断语言传输系统的清晰度。本发明只对对汉语语言清晰度贡献较大的5个倍频带(250～4000Hz)进行计权，以保证对汉语语言传输系统的汉语语言清晰度评价的准确性，提高了测试速度。
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公开(公告)号：CN115376548A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210789379.3
申请日：2022-07-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种音频信号有声段端点检测方法及系统，其中方法包括：获取音频数据，对所述音频数据进行预处理，获得音频信号对数谱；根据所述音频信号对数谱，执行静音段检测任务获取有声段检测阈值；根据有声段检测阈值，执行有声段端点检测任务直至触发更新有声段检测阈值条件或触发结束条件。本发明通过静音段检测实现有声段检测阈值设定，无需前导静音段，能自适应各种宽平稳背景噪声环境，有效增强系统适应性；通过有声段检测阈值计算音频信号的离群点稀疏度，并根据稀疏度曲线的波峰波谷变化特征实现有声段端点检测，可有效地在低信噪比情况下快速检测出音频信号的有声段端点。本发明可广泛应用于音频信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN113689768A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110768558.4
申请日：2021-07-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: G09B23/22
Abstract: 本发明涉及一种改进的快速调节的分光计，包括载物台、分划板、望远镜和双面镜，望远镜设有物镜，望远镜和双面镜之间设有条形参考物，条形参考物水平设置，条形参考物可拆卸地连接于望远镜物镜，条形参考物垂直于望远镜的光轴，条形参考物的纵截面小于望远镜物镜的纵截面。由于望远镜物镜镜筒处设有条形参考物，操作者在调节分光计时能够利用条形参考物及其反射像的位置关系进行对比参考，进而有目的有方向地进行调节，不会出现盲目调节和反复尝试，节省了时间，保护了视力，提高了对实验的信心和兴趣。本发明还涉及一种分光计调节方法。
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