谢世婷，林诗楠，江尚容，董博文，王 甬，张 静
（哈尔滨商业大学 管理学院，黑龙江 哈尔滨 150028）
近年来，中国睡眠研究会公布的睡眠调查结果显示，超过3亿中国人有睡眠障碍，其中43%的人睡前一小时都在玩手机，58.9%的国人平均每周熬夜达三次以上，其中有49.4%的人选择主动熬夜，而这些主观上“不想睡”的人中以90后、95后和00后占比最高。年轻人面对现代社会的快节奏，压力大，而音乐被认为是一种恰当的、低成本的、非药物性的睡眠辅助工具，它能使人们感到舒适并以健康的心态去面对巨大的生活压力，从而改善睡眠质量。
随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展，各种家用的健康监测设备和健康管理应用方案迅速发展，已经展现出巨大的研究价值和市场潜力[1]。光电容积脉搏波描记法（Photo Plethysmo Graphy, PPG）是通过光电手段在活体组织中检测血液容积变化的一种无创检测方法。PPG可运用于人体血液、心脏和呼吸相关参数的无创检测，较为成功的临床应用是监护仪中的血氧和心率检测[2]。人体心率检测可以分为静态检测和动态检测[3]，静态检测可以检测人睡眠时的心率。针对睡眠的缺失以及耳机的大规模使用，结合目前青年人的生活习惯即目前普遍存在的佩戴耳机听音乐睡觉的情况，本文对耳机进行了优化和智能创新，发明了基于PPG光电容积脉搏波以及陀螺仪传感器、矢量加速度传感器的睡眠蓝牙耳机。
1.1 设计思路
针对目前普遍存在的佩戴耳机听音乐睡觉的情况，本研究专注于帮助用户改善睡眠质量，致力于开发出具备睡眠健康监测功能的智能耳机，以帮助用户提高睡眠质量。通过人体到耳机到手机APP的三机制与人体与耳机、耳机与手机的两两传输，利用所开发的APP软件进行睡眠与听力健康的数据统计分析，同时保持监测睡眠状态和听力情况，以帮助用户达到舒适的睡眠效果和健康的听力状态。测量流程如图1所示。
图1 测量流程
1.2 产品介绍
本文设计的耳机基于PPG光电容积脉搏波原理，通过耳机内嵌集成创新化芯片与“光电式脉搏传感器加陀螺仪”双重传感，当进行睡眠健康监测时，监测到人体进入浅睡眠状态时适当播放安眠音乐，监测到人体进入熟睡状态时自动停止播放音乐。芯片将收集到的多种数据反馈给手机APP，APP通过内置优化算法对人体睡眠数据进行分析处理，形成人体在不同阶段的睡眠报告与听力健康报告，并给出建议和预警，实现辅助睡眠及对人体睡眠和听力状态的健康管理。
1.3 产品设计
本款耳机沿用绕颈式与挂耳式相结合的设计，右侧具备了普通耳机的基本按键功能，左侧为健康监测部分，内部结合了集成创新芯片和传感器的耳机通过颈部皮肤反射到光传感器进而采集心率数据，将数据返到芯片后再返送回手机APP进行分析，从而进行睡眠的监测，如图2所示。
图2 健康检测图（左）和基本按键图（右）
2.1 产品创新点分析
目前PPG技术普遍应用于手部佩戴设备，而本文耳机创新性地将此技术应用于颈部，从而更好地达到数据采集目的；
目前关闭音频的传统方式为用户手动关闭或定时关闭，本耳机通过对人体的睡眠状态进行监测，若进入睡眠状态，光敏传感器则将此时的状态返回给集成芯片，芯片通知手机APP自动关闭播放的音频。
区别于市面上仅具备基本功能的普通耳机，本耳机能够对人体进行健康和睡眠波动状态监测。利用陀螺仪加速度传感器，基于区域位置编码算法对人体的夜间睡眠状况进行数据分析，并将收集到的数据传给APP；
再利用大数据挖掘技术进行数据的收集整理及分析，形成听力健康和睡眠报告并加以预警。
2.2 产品技术分析
根据问卷统计结果，进行耳塞部位的结构优化：将带“慢回弹”效果的记忆海绵与耳塞相结合，不仅能有效保护人耳，还有强大的支撑力防止耳机掉落，同时也能在人体处于睡眠状态时降低外界噪声，有效隔离噪音进入耳朵，达到日常舒适睡眠的目的。耳塞外观结构如图3所示，耳机舒适度体验情况如图4所示。
图3 耳塞外观结构
图4 耳机舒适体验情况
此外，与本产品配套的APP有一套成熟的应用界面，具体设计如图5 所示。在系统界面的通知栏里还会根据用户的睡眠习惯和睡眠质量为用户提供预警和健康贴士。
图5 APP功能设计框架
本款耳机采用PPG光电容积脉搏波与传感器相结合技术，以LED光源和探测器为基础，通过颈部测量经过人体血管和组织反射、吸收后的衰减光而获得数据，记录血管的搏动状态并测量脉搏波，并从得到的脉搏波形中计算出心率。对于血压、心率和呼吸率的测量均采用绿光作为光源采集脉搏波信号，但是对于血氧饱和度，其代表着血液中被氧结合的氧合血红蛋白（HbO2）的容量占全部可结合的血红蛋白（Hb）容量的百分比，而氧合血红蛋白和非氧合血红蛋白在660 nm和810 nm波长处对光的响应程度有明显区别[4]，在此情况下计算的血氧饱和度较为准确，所以在测量血氧饱和度时采用红光和红外光的组合光源。
睡眠监测与处理算法[5]：根据三轴加速传感器与陀螺仪的数据反馈，再辅助白天活动时的心率以及夜间心率，通过强化学习算法不断调整耳机的睡眠模式时间，实现智能化、个性化的学习曲线，辅助实现深度睡眠，最后通过多种信号之间的转换，反馈到手机APP，以便用户能够直观地看到自己的睡眠以及听力状况。心率监测与预警算法[6]：通过心率监测数据统计及对比，出现异常情况时即时通过耳机发出预警，定期给出监测报告。听力监测与健康管理：参照《职业健康监护技术规范》（GBZ188-2014）[7]，通过统计耳机使用时间、频次，结合睡眠及监测数据，定期对听力进行测试，并利用大数据分析方法给出耳机健康使用建议。
3.1 软件功能模块
现代社会，智能手机已经普及，成为人们生活的必需品，本文在此基础上提出了“手机-耳机-云服务器”为一体的软件服务。在APP上采用目前流行的“主界面+导航栏”的显示模式，如图6所示，可以让使用者更快地熟悉本款APP，而且首页中会提供健康数据的可视化分析结果，方便使用者对自我的身体健康状态有大致的了解，并对健康状态进行修正，也可以根据自己的生活情景和使用习惯自定义地编辑健康数据卡片，极大地提高了使用者的体验。
图6 APP界面展示
“数据”模块下，将会对使用者不同阶段的使用数据进行统计整理，并通过手机输出美观易懂的统计图表，方便使用者对最近一段时间的生活作息和健康状况进行了解和总结。当然，软件也会通过大数据技术为使用者提供一些科学的健康生活贴士。
“模式”模块下，主要实现了音乐播放器的功能，它支持本地歌单，还可以通过API接口链接至其他音乐软件，并且会通过对用户喜欢的音乐进行分析来提供适合的入眠歌单。同时，它会推荐助眠歌单，以能辅助入睡的轻音乐为主，配合特有的α波，以实现促进睡眠的效果。在该模块中，使用者可以自定义设置自己的睡眠时间，还能选择不同模式以应对不同的使用场景。
3.2 基于陀螺仪加速度传感器的睡眠检测功能
基于陀螺仪，还能够实现步数监测功能，为未来的健康出行打下“互联网+”的基础。传感器会采集xyz三轴信息及垂直的三轴加速度矢量ax、ay、az，但是数据会出现很多噪声，波形不平滑，故而采用均值平滑滤波对数据进行处理，这方面与睡眠监测相同[8]。以竖直方向建立的笛卡尔坐标系可以明确表示身体各个部位的加速度变化情况。x轴方向为人体躯干的正前方，加速度为ax；
人体躯干部位的正后方为沿y轴方向，加速度为ay；
z轴方向为竖直方向，加速度为az，则a=(ax,ay,az)。身体的合加速度（Resultant Acceleration）为[9]：
3.3 基于区域位置编码的姿势识别算法
采用的二维平面的姿势识别方法，主要是对传统高分辨率的准确姿势跟踪算法进行了极大的简化。在产品上，姿势跟踪算法被运用到了智能耳机的传感器中，并且该传感器集成了陀螺仪、角加速度传感器和加速度传感器，用来判断使用者在睡眠状态下的身体翻滚情况，进而辨别使用者的实际睡眠情况。
在本方法中，在保持身体不动、身体卧躺于床上时设立xyz三维立体坐标系，如图7所示。当使用者面朝天花板时y轴坐标为0，并且向左、向右侧身时，y轴会发生改变；
根据陀螺仪的位置向地方向的y轴为负轴，向天方向的y轴为正轴。以此类推，使用者平躺时z轴坐标为0，向传感器方向发生位移为正轴，反之则为负轴；
当平躺时x轴坐标为0，头方向为正轴，脚方向为负轴。这样即可以分辨身体所移动到的大致区域。
图7 睡眠三维立体坐标系
在实际的三维空间中，对这种姿势的追踪存在一定的空间分辨率问题，但是在大量的数据面前，可以通过智能学习算法进行处理。Q-Learning是最具有代表性的强化学习算法之一，许多研究者将它应用到强化学习和人工智能问题中[10]，采用Q-Learning去强化对空间分辨率的辨别，可以减少因为空间分辨率带来的错误。但是，因为不断的积分会使得分辨率越来越高，算法复杂度也会越来越大，例如在Q-Learning中会使算法的迭代量大大增加。这不仅对数据采集有极高的要求，也给后续姿势识别数据的处理带来了极大的计算量，但使用Meta的传感器能够精准地对数据进行采集，从而缓解上述问题。数据分析框架如图8所示。
图8 数据分析框架
目前关于睡眠耳机的产品还没有在颈部采集心率从而进行监测睡眠的功能，且用户体验感较差，舒适度较低，为此本文设计了一款耳机来解决上述问题。本产品在外观上和耳塞处都进行结构上的创新优化，同时通过蓝牙与APP软件进行连接，并利用智能技术与多种算法对数据进行统计与分析，及时提供给用户可行性的建议，以改善使用者的睡眠质量。
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