## 鼾声识别的价值（场景、流程）

全球约三分之一的人口睡眠中打鼾，中年男性中比例超过 50%。鼾声不只是"吵"——它可能是单纯性打鼾、上气道阻力综合征，甚至睡眠呼吸暂停（SAS/OSAS）的预警信号，后者影响着全球数亿人的健康。对设备厂商来说，鼾声识别是睡眠产品从"记录睡眠"走向"理解睡眠"的关键一步——这类声音事件检测在床垫或手环上离线运行，数据不出设备。

三类需求场景：

- **医疗健康监测**——鼾声特征结合心率变异性（HRV）与血氧饱和度（SpO₂）数据，辅助呼吸暂停事件筛查。记录的关键指标包括：鼾声指数（每小时次数）、单次持续时间、声强分布、频率特征，并生成专业睡眠质量报告供医生诊断参考
- **智能家居**——智能床垫实时调床头角度；智能枕头内置充气装置调整睡姿；智能空调根据鼾声调节温度、湿度与新风量
- **移动应用**——仅凭一部手机即可低成本监测整夜鼾声，自动识别异常并在需要时接入专业医疗诊断流程

![鼾声检测与干预流程](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7961666/a0b789531d47e3825a7552ba2dbeb008.png)

*图：整夜采集、事件检测、严重度分级、报告与止鼾联动*

完整的夜间闭环：持续采集 → 鼾声事件检测 → 整夜统计（时长/次数/占比）→ 严重程度分级 → 睡眠报告与（中度以上）止鼾干预。全部在设备端完成，音频不出设备。

## 鼾声的特点（时域与频域）

### 时域特征

- **与呼吸周期同步的周期性**——约 2–4 秒一个周期；吸气与呼气阶段能量分布不同
- **准周期包络**——相邻周期振幅变化平缓
- **单次持续 0.5–2 秒**——能量呈典型三段式：起始段快速上升 → 中间段相对稳定 → 结束段缓慢衰减

### 频域特征

- **基频约 80–120Hz**——主要能量集中在 **100–850Hz** 频带，高频分量最高约 2000Hz
- **3–5 个明显谐波**——能量随频率升高逐级衰减，形成特征频谱包络
- **频带占比**——低频段 40–60%、中频段 30–40%、高频段不超过 10%

![鼾声声学特征](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7961666/03130274f9a0f716d5400473573d4cfe.png)

*图：鼾声（周期性爆发）与呼吸声、翻身声对比*

这是一条真实鼾声音频的波形图与梅尔频谱图。与呼吸同步的周期性事件、低频集中的能量分布一眼可见：

![真实鼾声：波形与频谱](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7961666/d4f83d3cf1a1be814037df3707aad92c.png)

*图：真实鼾声示例：波形（上）+ 梅尔频谱（下）*

试听素材（真实样本，点击播放）：

> 🔊 音频试听：[真实鼾声样本](https://51tage.com/zh/audio/?f=snore-1.wav&s=t.audio_snore)

> 🔊 音频试听：[另一段鼾声样本](https://51tage.com/zh/audio/?f=snore-2.wav&s=t.audio_snore)

这些特征决定了检测思路：不是"听出像打鼾的声音"，而是**识别出一串与呼吸同步的事件**。

## 识别方法：预处理 → 特征提取 → 算法

### 信号预处理

原始音频先降噪，再分帧处理：

- **帧长 25ms**——保证信号的短时平稳性
- **帧移 10ms**——确保帧间信息连续性
- **汉明窗**——减少频谱泄漏

### 特征提取

- **时域**——短时能量（强度变化）、过零率（频率特性）、自相关系数（周期性）
- **频域**——MFCC（模拟人耳听觉特性）、频谱质心（频率分布重心）、频带能量比（能量分布特征）

### 识别算法

引擎以"事件"为工作单位，而非逐帧标注：

1. **先定位事件**——检测能量爆发，输出每次鼾声的起止时间与强度
2. **周期性验证**——真正的鼾声成串出现、跟随呼吸节律；孤立的突发声（翻身、咳嗽、床架响声）不成序列，被排除
3. **个体泛化**——训练覆盖年龄、性别、体型差异，同时抑制空调、风扇、雨声等持续背景噪声

### 难点所在

个体差异大；持续背景噪声长期存在；还需把鼾声与呼吸声、体动声、床架声区分开。事件化分析 + 针对性负样本训练是应对这三者的工程答案。

## 准确率与性能

| 项目 | 指标 |
|---|---|
| 准确率 | 96.5% |
| 误报率 | <2% |
| 模型大小 | 0.2–1MB（INT8） |
| 推理延迟 | 灵活可调（视平台资源） |
| 采样率 | 16kHz |
| 支持平台 | ARM Linux / MIPS / x86_64；SVP / Magik 预适配 |

注：文中性能指标基于内部测试环境，实际表现取决于硬件配置与使用场景。

## 系统与数据呈现

![端侧系统结构](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7961666/a7de9619e5f0ab2edbea63a5654a09c5.png)

*图：采集、处理、引擎、输出、应用五层结构*

引擎输出事件流（时间点与强度）；应用层完成整夜统计、严重程度分级，并渲染睡眠报告。

![整夜与周趋势数据](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7961666/d797602ec713d4280219e14ff9c1ab5e.png)

*图：整夜事件时间线与周趋势（示意）*

一份睡眠报告通常包含：整夜事件时间线、总时长与次数对照基线、周趋势——长期视角让"变化"变得有意义。

## 产品形态

![睡眠场景与设备形态](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7961666/746dff3a53fc08748a058dce7c6b5c52.png)

*图：床边监测仪、智能床垫、可穿戴与止鼾设备*

床边监测仪（以声学为主、免接触）、智能床垫与智能枕头（睡眠数据 + 物理干预）、可穿戴设备（腕上初筛）、以及专用止鼾设备（实时检测驱动干预动作）。

## 运行平台与硬件要求

模型运行在睡眠产品常见的低功耗平台上——从 100MHz 主频级芯片起步，INT8 模型在 0.2–1MB 以内，与设备主业务共享 SoC 资源。

## C 接口与嵌入式集成

鼾声识别库提供简洁的流式 C 接口：调用方只需持续送入 16kHz 单声道 PCM，拼帧、Mel 预处理与模型推理全部在内部完成，帧级概率经报警策略聚合成「鼾声事件」回调输出。

完整接口声明（`snore_detect.h`）：

```c snore_detect.h
/**
 * snore_detect.h — 鼾声识别统一接口
 *
 * 封装 Mel 预处理 + 推理引擎 + 报警策略, 内部模型消费线程处理音频。
 * 与录音模块 (audio_capture.h) 相互独立: 调用者自行决定音频来源
 * (录音回调 / wav 文件 / 网络流), 通过 snore_detect_feed 送入, 数据任意大小。
 *
 * 用法 (实时录音模式):
 *   snore_detect_t *d = snore_detect_create(mgk_path, NULL, NULL);
 *   snore_detect_set_listener(d, on_frame, on_onset, on_offset, NULL);
 *   snore_detect_start(d);                          // 启动内部模型消费线程
 *   audio_capture_start(rec, capture_cb, d);        // 录音回调里调 snore_detect_feed
 *   ...
 *   snore_detect_stop(d);                           // 排空缓冲, 停止线程
 *   snore_detect_destroy(d);
 *
 * 用法 (wav 文件模式):
 *   snore_detect_t *d = snore_detect_create(mgk_path, NULL, NULL);
 *   snore_detect_set_listener(d, on_frame, on_onset, on_offset, NULL);
 *   snore_detect_start(d);
 *   循环读文件: snore_detect_feed(d, pcm, n);       // 任意数据大小
 *   snore_detect_stop(d);
 *   snore_detect_destroy(d);
 */

#ifndef SNORE_DETECT_H
#define SNORE_DETECT_H

#include <stdint.h>

#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif

/* 识别事件 (报警策略输出, 用于事件结束回调) */
typedef struct {
    float start_time;       /* 事件开始时间 (秒) */
    float end_time;         /* 事件结束时间 (秒) */
    float confidence;       /* 事件置信度 */
    float max_confidence;   /* 事件内最大帧置信度 */
    int   frame_count;      /* 事件持续帧数 */
} snore_detect_event_t;

/* 帧级回调: 每帧识别结果 (模型线程内执行) */
typedef void (*snore_detect_frame_cb_t)(float snore_prob, float timestamp,
                                        void *user_data);

/* 事件开始回调: 策略判定鼾声事件开始, 只有开始时间 */
typedef void (*snore_detect_onset_cb_t)(float start_time, void *user_data);

/* 事件结束回调: 策略判定鼾声事件结束 (或停止识别时未结束的事件), 完整事件信息 */
typedef void (*snore_detect_offset_cb_t)(const snore_detect_event_t *event,
                                         void *user_data);

typedef struct snore_detect_s snore_detect_t;

/* 创建/销毁; alarm_name/alarm_params 可传 NULL (用默认策略及参数) */
snore_detect_t *snore_detect_create(const char *mgk_path,      /* 模型文件路径 (必填) */
                                    const char *alarm_name,    /* 报警策略名, NULL=默认 */
                                    const char *alarm_params); /* 策略参数 key=val,key=val, NULL=默认 */
void snore_detect_destroy(snore_detect_t *det);

/* 设置事件回调 (create 后调用, 也可在运行中调整); 不需要的回调传 NULL */
void snore_detect_set_listener(snore_detect_t *det,
                               snore_detect_frame_cb_t  on_frame,
                               snore_detect_onset_cb_t  on_onset,
                               snore_detect_offset_cb_t on_offset,
                               void *user_data);

/* 启动/停止识别: 启动内部模型消费线程 / 排空缓冲后停止线程 */
int  snore_detect_start(snore_detect_t *det);
void snore_detect_stop(snore_detect_t *det);
int  snore_detect_is_running(snore_detect_t *det);

/* 设置事件识别策略 (可在运行中调整) */
int snore_detect_set_alarm(snore_detect_t *det, const char *alarm_name,
                           const char *alarm_params);

/* 送入 PCM 数据 (16bit 单声道 16kHz), 线程安全, 任意数据大小 */
int snore_detect_feed(snore_detect_t *det, const int16_t *pcm, int num_samples);

#ifdef __cplusplus
}
#endif

#endif /* SNORE_DETECT_H */
```

最简 wav 推理示例（节选，完整文件位于 SDK 的 `src/snoreDetect/c/snore_demo.c`）：

```c snore_demo.c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdint.h>
#include "snore_detect.h"

#define DEFAULT_MGK  "snore_detect.mgk"  /* 模型文件 */
#define DEFAULT_WAV  "test_snore.wav"       /* 16kHz 单声道 16bit PCM */
#define FEED_CHUNK   16000                  /* 每次送入 1 秒音频 */

/* 帧级回调: 每帧输出鼾声概率 (约 1 秒一帧) */
static void on_frame(float snore_prob, float timestamp, void *user_data)
{
    (void)user_data;
    printf("%8.2fs  snore=%.4f\\n", timestamp, snore_prob);
}

/* 事件开始回调: 策略判定鼾声事件开始 */
static void on_onset(float start_time, void *user_data)
{
    (void)user_data;
    printf("[EVENT] snore start at %.2fs\\n", start_time);
}

/* 事件结束回调: 应用层可据此做整夜统计或分级响应 */
static void on_offset(const snore_detect_event_t *ev, void *user_data)
{
    (void)user_data;
    printf("[EVENT] snore end at %.2fs (dur=%.2fs, conf=%.3f, frames=%d)\\n",
           ev->end_time, ev->end_time - ev->start_time,
           ev->confidence, ev->frame_count);
}

static int read_wav_pcm(const char *path, int16_t **pcm, int *n, int *sr);  /* 完整实现见源文件 */

int main(void)
{
    snore_detect_t *det;
    int16_t *pcm = NULL;
    int num_samples = 0, sample_rate = 0;
    int pos;

    if (read_wav_pcm(DEFAULT_WAV, &pcm, &num_samples, &sample_rate) != 0)
        return 1;

    /* 1. 创建识别器: .mgk 模型 + 默认报警策略 (NULL) */
    det = snore_detect_create(DEFAULT_MGK, NULL, NULL);
    if (!det) return 1;

    /* 2. 注册回调 (均为可选) */
    snore_detect_set_listener(det, on_frame, on_onset, on_offset, NULL);

    /* 3. 启动内部模型消费线程 */
    snore_detect_start(det);

    /* 4. 分块送入 PCM; 实时录音时改在录音回调里 feed */
    for (pos = 0; pos < num_samples; pos += FEED_CHUNK) {
        int n = num_samples - pos;
        if (n > FEED_CHUNK) n = FEED_CHUNK;
        snore_detect_feed(det, pcm + pos, n);
    }

    /* 5. 停止并销毁 */
    snore_detect_stop(det);
    snore_detect_destroy(det);
    free(pcm);
    return 0;
}
```

编译与运行（示例）：

```bash build
$(CC) snore_demo.c -I. -L. -lsnoredetect -lpthread -lm -o snore_demo
./snore_demo
```

## 结语

鼾声识别的价值，是把整夜的呼吸事件变成可读的健康数据，需要时还能给出真实的干预。做睡眠监测、智能床垫或止鼾设备的团队，可以先用一段整夜录音试出端侧鼾声识别的效果。

在线验证：上传自己的录音，[在线鼾声识别测试](https://51tage.com/zh/demo?model=snore&s=t.a_snore)
代码下载：[gitee下载](https://gitee.com/softlgh/soundSDK)，[github下载](https://github.com/softlgh/soundSDK)


---
其它声音处理方面程序：
哭声识别：
[面向边缘设备的离线嵌入式哭声检测](https://cloud.tencent.com/developer/article/2761307)

全球约三分之一的人口睡眠中打鼾，中年男性中比例超过 50%。鼾声不只是"吵"——它可能是单纯性打鼾、上气道阻力综合征，甚至睡眠呼吸暂停（SAS/OSAS）的预警信号，后者影响着全球数亿人的健康。对设备厂商来说，鼾声识别是睡眠产品从"记录睡眠"走向"理解睡眠"的关键一步——这类声音事件检测在床垫或手环上离线运行，数据不出设备。

鼾声识别：嵌入式离线鼾声检测 SDK 与睡眠健康数据

介绍鼾声识别中鼾声事件的时频特征与端侧检测方法：分帧与特征提取、鼾声事件判定与周期性验证、严重程度分级，以及事件流统计与睡眠报告生成的处理流程和嵌入式 C 接口实现。

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