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鼾声识别

精准的睡眠呼吸监测

高精度鼾声检测算法,能够区分鼾声与普通呼吸声、环境噪声。适用于智能床垫、睡眠监测仪、健康穿戴设备等产品,为睡眠质量分析和呼吸暂停初筛提供可靠数据。

准确率

96.5%

模型大小

0.2–1 MB

推理延迟

灵活可调

支持平台

ARM / MIPS / x86_64 + SVP / Magik

采样率

16 kHz

推理延迟与模型档位可按平台资源灵活配置,资源更强的平台可选用更大模型并保持低延迟。

典型应用场景

睡眠监测仪

非接触式鼾声监测,量化睡眠质量

智能床垫

内置鼾声检测,联动床垫姿态调节

健康手环/手表

夜间鼾声检测,睡眠呼吸初筛

养老监护设备

老人夜间呼吸异常监测与报警

算法特点

区分鼾声与普通呼吸声、翻身声
支持不同年龄、性别用户的鼾声泛化
对空调、风扇等持续背景噪声鲁棒
可输出每段鼾声的起止时间和强度
模型仅 0.2–1MB(INT8),功耗极低

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