治愈呼噜娃！自适应算法“吸音”抱枕，不同鼾声一网打尽

35分贝左右的噪音足以破坏一个人的睡眠质量，而中度的打鼾一般都有50-60分贝（英国的一位祖母创下了116分贝的鼾声记录，相当于男中音的水平）。睡眠的质量和时长受到损害，不仅仅会造成打鼾者伴侣的偏执，还会直接影响其精力，注意力以及警觉性。

可喜的是，北伊利诺伊大学的一位研究者刚刚发布了一个新的内嵌在打鼾者伴侣的枕头内的降噪系统。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，并减小噪声的影响。有关该设计的一份研究报告已于1月3日刊登在IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica上。

相关链接：

https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=6570654

用仪器抵消掉原始噪音的尝试并不是全新的尝试。

为了抵消掉一个声波，必须引入一个振幅相等但相位相反的声波。因此，降噪系统必须要检测出原始噪音，并考虑到残留噪音（即误差），然后产生抵消掉原始噪音的声波。

因为这套系统本就是为了“呼噜娃”而生的，因此大多数都被设计为用于安装在床头板上的形式。

研究人员在消声室中进行了关于这个降噪系统的实时测验。该实验就是为了测试其放在床头板上的效果。

来自北伊利诺伊大学的Lichuan Liu说将设备安装在床头板内的方法有一个重大的缺陷。“安静的区域处于中央位置，离打鼾者的床伴的耳朵较远。因此对于打鼾者的床伴来说，降噪效果并不好，”她说道。“此外，床头板太笨重了，携带不方便。”

于是，她的团队设计了一个嵌入到伴侣的枕头的系统。它包括一个自适应滤波器，用来采集两种输入信号：鼾声信号和残留噪声（误差信号）。其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。然后自适应滤波器基于这些输入信息产生合适的抗噪声信号，而这些信号由其伴侣枕头内的两个扬声器发出。

此外，传统的针对鼾声的降噪系统采用最小均方（Least mean square,LMS）算法来生成抗噪声。（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）而在这套系统中，Liu和她的同事们采用的是一种自适应LMS算法。

“由于每个打呼噜的人的鼾声都有其独特的时频特征，因此必须设计一种自适应LMS算法，使得即便鼾声不尽相同，其消除性能都是最佳的。”多亏了自适应LMS算法，这套系统的滤波器可以根据每位“呼噜娃”的鼾声的声波长度进行调整，并且能够响应其声学特性的细微变化。

测试表明降噪系统内嵌在枕头内的效果比安置在床头板内要好得多。

在实验中，当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时，Liu和她的同事所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，将系统放置在床头板上的方法仅能实现22分贝和21分贝的降噪。这意味着，仅仅是通过把这个系统放置在枕头里，而不是床头板上，假人所感知到的鼾声的响度就减少近2倍。

“我们还可以从模拟实验中看出，自适应LMS算法比传统的LMS算法的效果要好得多。”Liu说到。她们的仿真数据显示自适应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。

接下来，Liu和她的同事打算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。

相关报道：

https://spectrum.ieee.org/the-human-os/consumer-electronics/gadgets/new-noisecanceling-system-for-snoring-could-help-partners-sleep-better