目前，国内外大部分研究针对的是 OSAHS 诊断[5]。新加坡的一些医学和信号处理 领域专家尝试建立鼾声信号的数学模型甚至是电路系统来模拟真实鼾声信号[8],[9]。国内 的一些医学、声学和机械学专家尝试从解剖学以及声学原理的角度借助 3D 图像解释 OSAHS 患者鼾声信号的不同来源和上气道阻塞部位导致的特征差异[12]。75937

在鼾声信号的采集系统设计上，有研究发现麦克风距离病人口鼻部以上 0。3 米处是 最佳位置[13]。一般来说，OSAHS 鼾声信号的最高频率可达 5000Hz，所以麦克风的采样 率需大于10kHz / s [5]。一些学者还对采集到的原始鼾声信号进行了前端预处理[14]。

鼾声信号的特征分析集中在两个方面：一是鼾声信号的时域特征，如呼吸暂停低通 气指数（Apnea Hypopnea Index, AHI）[15]、波峰因子（Crest Factor）[7],[16]；二是鼾声信 号的频域特征，如基频[17],[18]   、功率比[19]   、 美尔（Mel）倒谱系数[20]   、共振峰[21]-[23] 等。论文网

但是目前对于鼾声信号自动检测和分段的研究不多，这将制约大规模数据下鼾声信 号数据库的建立，也阻碍了鼾声信号来源和上气道阻塞部位的深入研究。一些学者研究

了麦克风录制的鼾声信号中鼾声信号和非鼾声信号的区分。WD Duckitt 等人利用隐马尔 科夫模型（Hidden Markov Models，HMM）对鼾声音频进行了鼾声信号和其他干扰信号 的自动检测和分类，其中鼾声信号的正确识别率达到 82%-89%[24]。M Cavusoglu 等人利 用子频带能量比及其健壮线性回归进行鼾声与非鼾声信号的区分，识别率达 90%以上

[25]。然而上述工作很少涉及完整的鼾声信号自动检测和分段方法。

参 考 文 献

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