RespEar：基于耳戴式设备的稳健呼吸率监测
人机交互
2024-07-10 v1 声音
音频与语音处理
摘要
呼吸率（RR）监测对于理解身体和精神健康以及跟踪健身状况至关重要。现有研究在特定用户条件下（如保持静止或深呼吸）证明了RR监测的可行性。然而，在多样化的日常活动中进行准确、持续且不扰人的RR监测仍具有挑战性。本文提出了RespEar，这是一个基于耳戴式设备的稳健RR监测系统。通过利用耳机中内置麦克风的独特特性，RespEar能够利用呼吸 sinus 心动（RSA）和运动呼吸耦合（LRC），这些生理学上的血管活动、步态与呼吸之间的耦合，间接确定RR。这有效解决了在日常活动下几乎察觉不到的呼吸信号的挑战。我们进一步提出了一套精心设计的信号处理方案，以提高RR估计的准确性和鲁棒性。在18名受试者进行8种活动的数据收集中，RespEar在坐姿状态下的平均绝对误差（MAE）为1.48次/分（BPM），平均绝对百分比误差（MAPE）为9.12%；在活动状态下的MAE为2.28次/分，MAPE为11.04%。这一方法能够在单一模态下实现跨条件的泛化，是首次实现如此高水平的RR监测性能。
引用
@article{arxiv.2407.06901,
title = {RespEar: Earable-Based Robust Respiratory Rate Monitoring},
author = {Yang Liu and Kayla-Jade Butkow and Jake Stuchbury-Wass and Adam Pullin and Dong Ma and Cecilia Mascolo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.06901},
year = {2024}
}