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 2000Hz3–5 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%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 音频试听另一段鼾声样本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0.2–1MBINT8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_64SVP / 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。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/** * 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); */#ifndefSNORE_DETECT_H#defineSNORE_DETECT_H#includestdint.h#ifdef__cplusplusexternC{#endif/* 识别事件 (报警策略输出, 用于事件结束回调) */typedefstruct{floatstart_time;/* 事件开始时间 (秒) */floatend_time;/* 事件结束时间 (秒) */floatconfidence;/* 事件置信度 */floatmax_confidence;/* 事件内最大帧置信度 */intframe_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) */typedefvoid(*snore_detect_frame_cb_t)(floatsnore_prob,floattimestamp,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 */typedefvoid(*snore_detect_onset_cb_t)(floatstart_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 */typedefvoid(*snore_detect_offset_cb_t)(constsnore_detect_event_t*event,void*user_data);typedefstructsnore_detect_ssnore_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(constchar*mgk_path,/* 模型文件路径 (必填) */constchar*alarm_name,/* 报警策略名, NULL默认 */constchar*alarm_params);/* 策略参数 keyval,keyval, NULL默认 */voidsnore_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 */voidsnore_detect_set_listener(snore_detect_t*det,snore_detect_frame_cb_ton_frame,snore_detect_onset_cb_ton_onset,snore_detect_offset_cb_ton_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 */intsnore_detect_start(snore_detect_t*det);voidsnore_detect_stop(snore_detect_t*det);intsnore_detect_is_running(snore_detect_t*det);/* 设置事件识别策略 (可在运行中调整) */intsnore_detect_set_alarm(snore_detect_t*det,constchar*alarm_name,constchar*alarm_params);/* 送入 PCM 数据 (16bit 单声道 16kHz), 线程安全, 任意数据大小 */intsnore_detect_feed(snore_detect_t*det,constint16_t*pcm,intnum_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#includestdio.h#includestdlib.h#includestdint.h#includesnore_detect.h#defineDEFAULT_MGKsnore_detect.mgk/* 模型文件 */#defineDEFAULT_WAVtest_snore.wav/* 16kHz 单声道 16bit PCM */#defineFEED_CHUNK16000/* 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) */staticvoidon_frame(floatsnore_prob,floattimestamp,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 */staticvoidon_onset(floatstart_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 */staticvoidon_offset(constsnore_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);}staticintread_wav_pcm(constchar*path,int16_t**pcm,int*n,int*sr);/* 完整实现见源文件 */intmain(void){snore_detect_t*det;int16_t*pcmNULL;intnum_samples0,sample_rate0;intpos;if(read_wav_pcm(DEFAULT_WAV,pcm,num_samples,sample_rate)!0)return1;/* 1. 创建识别器: .mgk 模型 默认报警策略 (NULL) */detsnore_detect_create(DEFAULT_MGK,NULL,NULL);if(!det)return1;/* 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(pos0;posnum_samples;posFEED_CHUNK){intnnum_samples-pos;if(nFEED_CHUNK)nFEED_CHUNK;snore_detect_feed(det,pcmpos,n);}/* 5. 停止并销毁 */snore_detect_stop(det);snore_detect_destroy(det);free(pcm);return0;}编译与运行示例$(CC)snore_demo.c -I. -L.-lsnoredetect-lpthread-lm-osnore_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代码下载gitee下载github下载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狗叫声识别嵌入式离线犬吠检测 SDK 与分级告警猫叫声识别嵌入式离线猫叫声检测与宠物健康