问题描述

通过手机App的录音功能，获得用户一整夜的睡眠音频，对睡眠音频进行分割，并对睡眠阶段进行判定。
（1）假设条件一：用户在相对安静的环境下进行睡眠，背景音可能会出现风声、雨声、汽车噪音、空调声音等，背景音微弱；
（2）假设条件二：一个人睡眠，不考虑多人同时睡眠产生的音频；
（3）睡眠音频主要分割出鼾声、梦话及睡眠静音，手机App只保存鼾声和梦话音频片段；
（4）将睡眠阶段分为Deep Sleep， Light Sleep， REM Sleep， Awake，并绘制出如下波形图：

主要方案

目前采用了两套方案来实现，方案一利用语音分离技术，方案二利用语音编码技术。

方案一：语音分离技术

（1）对语音进行编码，目前主流的方法有: frequency-domain（基于频域的方法） or time-domain（基于时域的方法） methods；
（2）语音分离：构建算法获取分离的掩码矩阵（mask）；
（3）对分离后的信息进行反编码，得到分离后的语音信息。
主流的语音分离技术有：TasNet, TasNet++等网络。

方案二：语音编码技术

（1）完成音频到向量的转换，1s的音频转换为96*64的向量；
（2）进行编码，目前采用的是VGG网络，后续可以尝试用其它网络来进行编码,编码过后1s的音频转为128的向量；
（3）设置3类标签，0类标签：鼾声，1类标签：梦话(使用Google的’Music’,‘Singing’,‘singing’,‘speech’,'speaking’这5个标签的数据作为梦话标签的训练集，Google原有100类样本)，2类标签：其它(使用Google的其他标签的数据作为其他标签的训练集)。
（4）鼾声识别在测试集上有80%正确率（训练集比例2：1：1，2是鼾声样本，1是其他样本与梦话样本），梦话识别由于没有找到合适的数据集，目前识别效果不好，测试发现鼾声样本识别正确接近百分百，而梦话类与其他类识别准确只有2/3。

面临的问题

（1）把鼾声和梦话分离出来后，目前还不知道怎么将睡眠分为如下四个阶段：深度睡眠、浅度睡眠、REM期、清醒。我们查阅到REM期（快速动眼期）的定义为：快速眼动睡眠，眼球在此阶段时会快速移动。在这个阶段，大脑的神经元的活动与清醒的时候相同。多数在醒来后能够回忆的栩栩如生的梦都是在REM睡眠发生的。它是全部睡眠阶段中最浅的。但如何利用鼾声、梦话、静默阶段的统计数据来将睡眠定义为深度睡眠、浅度睡眠、REM期、清醒没有思路；
（2）目前的代码都是基于深度学习框架（如Tensorflow、Pytorch等），这些代码植入APP会导致安装包过大。