一种基于声学感知的呼吸监测方法及装置

本发明涉及潜艇人员训练的，更具体地，涉及一种基于声学感知的呼吸监测方法及装置。背景技术：1、潜艇在各国海军的发展中起着至关重要的作用，当潜艇在海域遭遇严重事故时，艇内人员需要在一定时间内离开潜艇，并快速上浮至水面。为了提高潜艇员在水下脱险的成功率，各国海军建造了与深水池配套使用的脱险舱，用于进行潜艇员水下快速上浮脱险模拟训练。在脱险过程中，潜艇员生理方面不仅要承受水压所带来的挑战，而且还要承受较高的心理压力。面对如此复杂极端的水下环境，潜艇员可能会出现一些心理应激反应，因此实时监控潜艇员在脱险过程中的呼吸生理指标，对脱险模拟训练有着非常重要的意义。2、现有的呼吸感知技术主要分为两类：即接触式呼吸感知技术和非接触式呼吸感知技术。接触式技术主要采用可穿戴式设备来对呼吸、心率等生理信号进行感知，具有较高的感知精度。可穿戴式设备主要采用压电传感器来反映呼吸的状况，例如rip(respiratoryinductance plethysmography)技术就是通过在人体胸腔部位佩戴具有压力传感器的弹力带，通过压力传感器的电容变化进行呼吸波形的获取，进而得到呼吸的监测情况。非接触式技术主要采用一些无线信号进行人体呼吸状态的感知，主要包括wifi感知、毫米波感知以及uwb(ultra wide-band)感知等无线感知技术，其基本原理是通过分析无线信号在传播过程中的变化，通过rssi(received signal strength indication)或csi(channel stateinformation)等信号状态信息，从环境信号中分离出目标信号，进而实现人体呼吸的感知。3、上述的呼吸感知技术发展已经相对比较成熟，但这些技术的应用场景目前仅限于陆地环境。针对复杂的水下环境，携带可穿戴设备可能给训练人员带来不便。同时，由于水下运动的干扰，可穿戴设备的感知精度会出现显著降低，进一步影响其性能。近年来，无线感知技术的迅猛发展，不再需要人员携带任何感知设备即可实现生理信号的获取。其基本原理是采集受感知场景影响的信号，经过复杂的信号处理，解析出信号中蕴含的环境特征，并通过进一步的还原和重建，可以识别人物的动作、呼吸频率以及心率等生理指标。然而，需要注意的是，无线感知技术通常使用电磁波信号进行收发，而电磁波在水中会快速衰减，传输距离只有几十厘米，难以在潜艇人员训练中实现可靠、高精度的呼吸感知。4、基于可穿戴式设备的接触式呼吸监测技术利用压力传感器感知胸腔部的起伏，通过电容值的变化进而获取呼吸生理指标。在呼吸带中嵌入了弹性传感器元件，当呼吸带在胸腔部随着呼吸活动伸展或收缩时，传感器的电容/电感值就会发生变化，这些变化可以通过电路测量，通常以模拟电压的形式进行呈现。同时采集呼吸传感器产生的电压信号，将其转化为数字信号，并通过信号处理算法处理，提取出相关呼吸活动的特征，最后通过wifi、蓝牙或者lora等信号将呼吸信号传输至电脑端、手机端或者其他开发板上进行进一步的处理。5、基于可穿戴式设备的接触式呼吸监测技术，主要存在以下两个缺陷，首先，大多数可穿戴设备主要应用于静态监测环境，而在水下这一动态场景中，水中的运动对可穿戴设备的感知精度产生一定影响。这在很大程度上限制了呼吸带传感器对呼吸运动的敏感性。其次是便携性问题，可穿戴设备通常需要贴附在人体上，这在很大程度上会妨碍水下训练过程的进行。同时这种过度依赖人体感知位置的设计针对于动态场景不够灵活，对于一些水下大幅度的运动姿势或者动作不能够很好地适用，进而影响了训练人员的训练效果。6、基于无线信号的非接触式呼吸监测技术，以wifi感知为例，其基本原理是发射端发射wifi信号，信号在室内环境中会经过多径传播，与包括人体在内的周围物体进行相互作用。当人体呼吸时，胸部的运动会导致wifi信号的相位和振幅发生微小的变化，这些信号的变化也称之为微多普勒效应。wifi信号接收端通过接受来自不同反射路径的传输信号，通过分析捕捉到的微动态特征，使用信号处理和机器学习等算法，将微小的信号变化与呼吸频率进行关联。例如中国专利申请2023101432745公开了《基于毫米波雷达的非接触式睡眠呼吸监测方法和系统》，公告号是cn116269298b，该方法通过集成雷达传感器对测试者上半身扫描，得到雷达原始数据；再对雷达原始数据进行数据预处理，得到心跳数据、呼吸数据和每个窗口时间的呼吸心跳速率参数；根据雷达数据的波形变化情况，定位异常事件，提取相关特征，进行呼吸阻塞判别和身体运动事件的分类判断。7、基于无线信号的非接触式呼吸监测方案在陆地环境中具有很好的实验效果，但是在复杂的水下环境，他的性能会受到以下几方面的影响，第一，电磁波在水环境中传播损耗非常大，信号会发生迅速的衰减，导致信号强度急剧减小，同时电磁波在水下通信距离只有几十厘米，这极大地限制了无线信号感知在水下的工作范围。第二，水下环境中电磁波干扰源比较多，基于无线信号的非接触式呼吸监测会受到水下声波以及其他电磁干扰源的影响，降低了呼吸感知的精度。技术实现思路1、本发明的目的是提供一种用于潜艇人员训练场景的基于声学感知的呼吸监测方法及装置，能够排除水下环境的噪音干扰，快速、准确可靠地监测水下训练的潜艇人员的呼吸生理指标。2、本发明所述一种基于声学感知的呼吸监测方法，用于检测水下环境中佩戴呼吸器的潜水者的呼吸健康状态，包括以下步骤：3、s1：在无背景噪音的实验环境中，通过麦克风阵列采集水下呼吸器的呼吸罐产生的纯粹呼吸罐音频信号，分析时频图上周期变化的信号的频率范围，得到纯粹呼吸罐音频信号的频段；通过麦克风阵列采集待检测水下环境中的静态和动态背景噪音，根据背景噪音的频段选择适配的带通滤波方案；4、s2：通过麦克风阵列采集水下呼吸器的呼吸罐产生的音频信号，得到原始音频数据；5、s3：对原始音频数据进行预处理，得到预处理数据；所述预处理包括利用带通滤波器对原始音频数据进行初步滤波，以消除背景噪音，得到滤除背景噪音后的音频数据，再对滤除背景噪音后的音频数据的频段通过谱减法，对非呼吸信号的噪声频率进行选择性的衰减得到预处理数据；6、s4：提取预处理数据的包络特征，将预处理数据通过滑动窗口分割成等距的音频窗，滑动窗口移动步长和滑动窗口的长度一致，随后对每个音频窗里的音频数据进行包络检测处理，再通过应用低通滤波，得到包络数据；7、s5：进行呼吸状态的评估，通过包络峰值定位，计算实时呼吸率，随后利用呼吸率数据进行呼吸类别的判断，做出呼吸状态的评估。8、通过本方案，该方法可以实现在水下环境中训练员呼吸音频的采集和分析任务，能够排除水下环境的噪音干扰，快速、准确可靠地监测水下训练的潜艇人员的呼吸生理指标，可以高效可靠地评估呼吸状况，为训练人员的呼吸健康提供了全面且可靠的保障。9、9.优选地，在步骤s3，带通滤波器对原始音频数据进行初步滤波之后，首先提取各麦克风采集信号的幅度谱并计算滤除背景噪音后的音频数据的噪音谱，所述滤除背景噪音后的音频数据的噪音谱表示为10、|ynoise(w)|＝|yheavy(w)|-|ysoft(w)|11、其中|ynoise(w)|表示噪音幅度谱，|yheavy(w)|表示麦克风阵列中受噪音影响大的麦克风的信号幅度谱，|ysoft(w)|表示麦克风阵列中受噪音影响小的麦克风的信号幅度谱；根据滤除背景噪音后的音频数据的噪音谱计算得到干净的信号幅度谱表示为：12、|yclean(w)|＝prefactor*|ynormal(w)|-postfactor*|ynoise(w)|13、其中|ynormal(w)|表示麦克风接收到的含噪语音信号的幅度谱，prefactor表示正常含噪语音幅度谱的放大因子，postfactor表示噪音幅度谱的放大因子；根据干净的信号幅度谱计算得到滤除背景噪音后的音频数据在频域上可以表示为：14、15、最后通过反傅里叶变换，将去噪信号从频域上转化到时域上，得到时域上的预处理数据。16、通过本方案，采用谱减法对非呼吸信号的噪声频率进行选择性的衰减得到更干净的预处理数据。17、优选地，在步骤s4，所述对每个音频窗进行包络检测处理是指对每个音频窗内的音频数据点样本进行比较，选择绝对值最大的样本，然后将这些样本组合形成一个最大样本集合m，再对这个最大样本集合m进行三次样条插值处理，得到与原始预处理数据长度相匹配的状态，然后再通过应用低通滤波，得到包络数据。18、通过本方案，合理选择样本得到更优化的包络数据。19、优选地，在步骤s5，所述计算实时呼吸率是采用峰值定位的算法识别呼吸包络数据中的呼吸信号的频率，所述峰值定位的算法是检测呼吸包络数组中的局部极大值，并结合峰值宽度、相邻峰值间距以及峰值突出度作为参数来筛选出符合条件的峰值，进而获得真实的呼吸波形。20、通过本方案，采用峰值定位的算法识别呼吸包络数据中的呼吸信号的频率可以高效可靠地评估呼吸状况，为训练人员的呼吸健康提供了全面且可靠的保障。21、本发明所述一种基于声学感知的呼吸监测装置，包括麦克风阵列、输入端连接麦克风阵列的声音采集分析装置、设置在声音采集分析装置输出端的呼吸状态显示装置；22、所述麦克风阵列由多个麦克风组成、安装在水下呼吸器的呼吸罐上，麦克风阵列中的每个麦克风均可以独立接收呼吸罐产生的声音信号并将该声音信号传递到声音采集分析装置；23、所述声音采集分析装置包括音频数据预处理模块、音频信号包络提取模块、呼吸率计算模块；所述音频数据预处理模块利用带通滤波器对麦克风接收的原始音频数据进行初步滤波，以消除背景噪音，得到滤除背景噪音后的音频数据，再对滤除背景噪音后的音频数据的频段通过谱减法，对非呼吸信号的噪声频率进行选择性的衰减得到预处理数据；所述音频信号包络提取模块将预处理数据分割成等距的音频窗，随后对每个音频窗进行包络检测处理，再通过应用低通滤波，得到包络数据；所述呼吸率计算模块通过包络峰值定位计算实时呼吸率，随后利用呼吸率数据进行呼吸类别的判断，做出呼吸状态的评估；24、所述呼吸状态显示装置用于显示呼吸率计算模块的评估结果。25、通过本方案，该呼吸监测装置可以实现在水下环境中训练员呼吸音频的采集和分析任务，能够排除水下环境的噪音干扰，快速、准确可靠地监测水下训练的潜艇人员的呼吸生理指标，可以高效可靠地评估呼吸状况，为训练人员的呼吸健康提供了全面且可靠的保障。26、优选地，所述音频数据预处理模块利用带通滤波器对麦克风接收的原始音频数据进行初步滤波之后，首先提取各麦克风采集信号的幅度谱，并计算滤除背景噪音后的音频数据的噪音谱，根据滤除背景噪音后的音频数据的噪音谱计算得到干净的信号幅度谱，根据干净的信号幅度谱计算得到去噪信号，最后通过反傅里叶变换，将去噪信号从频域上转化到时域上，得到时域上的预处理数据。27、通过本方案，音频数据预处理模块通过谱减法对非呼吸信号的噪声频率进行选择性的衰减得到更干净的预处理数据。28、优选地，所述音频信号包络提取模块将预处理数据分割成等距的音频窗之后，在每个音频窗内，通过对每个音频窗内的数据点样本进行比较，选择绝对值最大的样本，然后将这些样本组合形成一个最大样本集合m，再对这个最大样本集合m进行三次样条插值处理，得到与原始预处理数据长度相匹配的状态，然后再通过应用低通滤波，得到包络数据。29、通过本方案，音频信号包络提取模块合理选择样本得到更优化的包络数据。30、优选地，所述呼吸率计算模块通过包络峰值定位计算实时呼吸率，其中所述峰值定位的算法是检测呼吸包络数组中的局部极大值，并结合峰值宽度、相邻峰值间距以及峰值突出度作为参数来筛选出符合条件的峰值，进而获得真实的呼吸波形。31、通过本方案，呼吸率计算模块采用峰值定位的算法识别呼吸包络数据中的呼吸信号的频率可以高效可靠地评估呼吸状况，为训练人员的呼吸健康提供了全面且可靠的保障。32、由于采用了上述技术方案，本发明所述一种基于声学感知的呼吸监测方法及装置采用现有商用设备即可搭建了一套基于阵列麦克风处理的声学感知系统，该装置可以实现在水下环境中训练员呼吸音频的采集和分析任务，能够排除水下环境的噪音干扰，快速、准确可靠地监测水下训练的潜艇人员的呼吸生理指标，可以高效可靠地评估呼吸状况，为训练人员的呼吸健康提供了全面且可靠的保障。