谁在打鼾？基于鼾声的用户识别
声音
2023-01-31 v1 音频与语音处理
摘要
打鼾是阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)最显著的症状之一，该疾病高度流行，会导致上气道反复塌陷和停止。因此，准确的鼾声监测与分析至关重要。然而，传统的监测方法多导睡眠图(PSG)要求患者整夜留在睡眠诊所并连接多台设备。一种替代且侵入性较小的方式是在家中或临床环境中使用智能手机进行被动监测。但是，存在一个挑战：环境可能由多人共享，使得原始音频可能包含床伴或其他人的鼾声活动。错误地捕获鼾声活动可能导致严重的误报和患者误诊。为解决这一局限，我们提出一个假设：鼾声包含独特的身份识别信息，可用于用户识别。我们分析了多种机器学习模型：高斯混合模型(GMM)、GMM-UBM(通用背景模型)和深度神经网络(DNN)，基于MPSSC——一个开源鼾声数据集，以评估我们假设的有效性。我们的结果令人鼓舞，在识别和验证任务中达到了约90%的准确率。本工作标志着理解基于鼾声的用户监测的实用性以实现多种医疗健康应用的第一步。
引用
@article{arxiv.2301.12209,
title = {who is snoring? snore based user recognition},
author = {Shenghao Li and Jagmohan Chauhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.12209},
year = {2023}
}