[发明专利]基于移动终端音频的驾驶员细粒度呼吸监测方法及系统有效
| 申请号： | 201810581296.9 | 申请日： | 2018-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN109009125B | 公开（公告）日： | 2019-05-28 |
| 发明（设计）人： | 俞嘉地;徐翔宇 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | A61B5/08 | 分类号： | A61B5/08 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于移动终端音频的驾驶员细粒度呼吸监测方法及系统，通过在车内以移动终端的音频装置发送和接收超声波信号，从接收信号的频率谱密度中去除背景信号以及集合经验模态分解方法去除接收信号中的噪声及动作干扰，提取出驾驶员实时的呼吸频率，经过基于生成对抗网络的生成模型进行重构并得到实时的驾驶员细粒度呼吸波形。本发明利用智能移动终端上的音频装置(麦克风及扬声器)实时监测驾驶员的呼吸状况，并得到包含呼吸频率以及呼吸波形的鲁棒且细粒度的呼吸监测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 细粒度 呼吸监测 移动终端 呼吸波形 呼吸频率 音频装置 去除 集合经验模态分解 麦克风及扬声器 智能移动终端 超声波信号 背景信号 呼吸状况 生成模型 实时监测 频率谱 车内 鲁棒 重构 噪声 发送 对抗 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于移动终端音频的驾驶员细粒度呼吸监测方法，其特征在于，通过在车内以移动终端的音频装置发送和接收超声波信号，从接收信号的频率谱密度中去除背景信号以及集合经验模态分解方法去除接收信号中的噪声及动作干扰，提取出驾驶员实时的呼吸频率，经过基于生成对抗网络的生成模型进行重构并得到实时的驾驶员细粒度呼吸波形；所述的基于生成对抗网络的生成模型包括：生成模型和判别模型，其中：生成模型输入瞬时呼吸频率的希尔伯特谱，输出为细粒度的呼吸波形的希尔伯特谱，目标是使得判别模型认为生成模型的输出来自真实样本集；判别模型随机接收生成模型的输出或真实样本集的希尔伯特谱，目标输出是正确判断输入来自是来自真实样本集还是生成模型的输出；生成模型和判别模型形成对抗；所述的集合经验模态分解方法是指：在背景噪声去除之后，利用集合经验模态分解模型对ESD信号进行进一步的分解。
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