SimuSOE：用于清醒时阻塞性睡眠呼吸暂停综合征评估的仿真打鼾数据集
声音
2024-07-11 v1 音频与语音处理
摘要
阻塞性睡眠呼吸暂停综合征 (OSAHS) 是一种流行的慢性呼吸障碍，由上呼吸道阻塞引起。以基于机器学习的系统受益于在睡眠打鼾或语音信号数据集上训练的研究推动了 OSAHS 评估。然而，构建用于训练精确且快速的 OSAHS 评估系统的数据集具有挑战，因为 1) 收集睡眠打鼾声耗时且 2) 语音信号在反映上呼吸道阻塞方面受限。本文提出了用于 OSAHS 评估的新型打鼾数据集，命名为 SimuSOE，其中引入了一种新颖且高效的打鼾收集方法，以解决上述问题。具体而言，我们采用仿真打鼾，这种类型打鼾是由患者有意产生，以取代自然打鼾。实验结果表明，清醒时仿真打鼾信号可作为 OSAHS 初步筛查的有效特征。
引用
@article{arxiv.2407.07397,
title = {SimuSOE: A Simulated Snoring Dataset for Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome Evaluation during Wakefulness},
author = {Jie Lin and Xiuping Yang and Li Xiao and Xinhong Li and Weiyan Yi and Yuhong Yang and Weiping Tu and Xiong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.07397},
year = {2024}
}