基于功率谱密度的打呼噜声提取研究
Power Spectrum Density-Based Snore Sound Extraction Research
作者：
孙树平,庞宏祥,黄婷婷,张弼强,李肖航,王 楠：南阳理工学院，河南 南阳
关键词:
呼噜声信号；小波变换；功率谱密度函数；呼噜声成分；Snore Signal；Wavelet Transform；Power Spectral Density Function；Snoring Components
原文链接：
https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=34585
基于功率谱密度的打呼噜声提取研究
（论文节选）
打呼噜是睡觉时的呼吸噪音，这是所有年龄层和男女都存在的一个常见问题，《中国卫生健康统计年鉴2019》有关于全国耳鼻喉疾病研究报告资料统计指出，我国大约有40%的人群(年龄段在5至70岁)患有严重打呼噜的症状，其中年龄在5~12岁的孩子占15%，12~22岁青少年占有30%，22~50岁的青年及中年人占30%，50~70岁人群占25%。
对呼噜声进行声学分析，可以作为临床上由打呼噜造成健康问题的一种评估参考，同时对治疗呼噜相关科学研发具有一定的启迪作用。为确定鼾声的特征，在汉斯出版社《声学与振动》期刊中，有论文定义并提取了基于频率域的功率谱密度的鼾声特征，对正常和异常鼾声进行了评价。
采集呼噜声信号的方法有两种：
1) 采用室内麦克风(即环境麦克风)，将微型麦克风悬挂于患者仰卧 位时的口部之上，与口部距离 15~50 cm ，也有研究将其置于甲状软骨旁 1 cm，距皮肤表面 1 cm 处；
2) 采用接触式麦克风，将微型麦克风固定于颈前、胸壁皮肤等位置，如胸骨上窝旁、胸骨上 切迹的气管前壁、胸骨柄等处。综合考虑到数据可实时分析特性及采集的便携性，本研究提出一 种可穿戴式颈带麦克风采集打呼音信号(如图 2)，该颈带麦克风主要参数如表 1 所示。
信号会产生一定的功率，波的功率与频率之间的关系就被称之为功率谱。功率谱密度函数(PSD)通常是用来表述或者分析功率信号的，他的曲线一般横坐标是用频率表示，纵坐标是由功率表示。因为功率和频率没有负值单位的，所以功率谱曲线上的横纵坐标也没有负数值，频谱图像处于第一象限，并且功率谱曲线所覆盖的面积在数值上等于信号的总功率。
它显示了哪些频率变化是强的，哪些频率变化是弱的，即信 号功率在频域的分布状况。单位是每个频率(宽度)的能量(方差)，也可以通过对该频率范围内的 PSD 进 行积分来获得特定频率范围内的能量。
本研究对所采集的信号进行功率频谱分析，在处理过的呼噜声信号的频域和时域上分析其特征。在对呼噜声信号特征提取时，我们采用包络线提取的方法，虽然还有许多其他的方法，但是使用这些方法不利于分析频率组件，因为它们有很多相同的频率组件。包络线法是以提取呼噜声信号频率域特征的有效方法。
式(2)、(3)即为包络线法对呼噜声信号进行特征提取的原理。
在对呼噜声信号作率谱分析时采用包络线方法不仅可以减少呼噜声信号的频率分量，还可以保证频率分量在局部区域基本上是对称的。因此可以用包络线法对呼噜声的频率成分进行自动定位，并用于提取呼噜声信号的频率特征。
通过对十三名健康学生 1.5 小时/每人共计三十二小时的正常呼吸声和三名患者分别 2.5 小时、5.5 小时、 4 小时共计 11 小时的鼾声进行对比分析，可知正常呼吸声信号能量整体较低，趋于稳定的状态；而由两种 主成分构成的呼噜音，其能量相对于正常呼吸声更高。
结合阈值分析可以得出阈值线所对应的频率分别为 0.4——(394.26 ± 76.98) Hz 和 0.8——(201.68 ± 92.14) Hz，0.4——(459.86 ± 142.09) Hz 和 0.8——(150.76 ± 120.15) Hz。如表 2。
用功率谱结合阈值线方法提取呼噜声特征，并对呼噜音特征进行评定。首先，基于微型音频采集器采集呼噜声及基于小波对呼吸音进行降噪预处理。然后，基于功率谱分析结合阈值线方法提取呼吸音信号特征数据。最后通过所提特征对正常与异常呼噜声进行定性分析。
由于本研究中特征提取方法依赖于手动设置阈值，势必为医护人员或使用者带来诸多不便。鉴于此，后续会对如何自动提取呼吸音特征、如何提取更为有效特征进行研究，进而为医患用户提供更为直接、更有价值的关于打呼噜的健康诊断信息。
汉 斯
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