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龍圖騰網(wǎng)獲悉智象未來(lái)(合肥)信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利助眠音頻生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120022500B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510092541.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61M21/02；該發(fā)明授權(quán)助眠音頻生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)是由梅濤;王科;姚霆;陳志鍇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本助眠音頻生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N助眠音頻生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：采集助眠對(duì)象的腦電波序列和呼吸信號(hào)序列；將腦電波序列和呼吸信號(hào)序列進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊后，按預(yù)設(shè)的采樣頻率進(jìn)行采樣，且每次采樣時(shí)將采樣時(shí)間點(diǎn)的腦電波和呼吸信號(hào)連接為狀態(tài)信號(hào)；根據(jù)狀態(tài)信號(hào)構(gòu)成的時(shí)間序列信號(hào)，確定睡眠狀態(tài)特征向量和當(dāng)前睡眠狀態(tài)；確定與當(dāng)前睡眠狀態(tài)匹配的參考音頻；通過擴(kuò)散模型，根據(jù)參考音頻和睡眠狀態(tài)特征向量，生成輔助助眠對(duì)象進(jìn)入下一睡眠狀態(tài)的助眠音頻。本申請(qǐng)的方法根據(jù)助眠對(duì)象的腦電波序列和呼吸信號(hào)序列，生成助眠音頻，可以根據(jù)助眠對(duì)象的睡眠狀態(tài)自適應(yīng)生成助眠音頻，實(shí)現(xiàn)了更好的助眠效果。

本發(fā)明授權(quán)助眠音頻生成方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種助眠音頻生成方法，其特征在于，所述方法包括： 采集助眠對(duì)象的腦電波序列和呼吸信號(hào)序列； 將所述腦電波序列和呼吸信號(hào)序列進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊后，按預(yù)設(shè)的采樣頻率進(jìn)行采樣，且每次采樣時(shí)將采樣時(shí)間點(diǎn)的腦電波和呼吸信號(hào)連接為狀態(tài)信號(hào)； 根據(jù)狀態(tài)信號(hào)構(gòu)成的時(shí)間序列信號(hào)，確定睡眠狀態(tài)特征向量和當(dāng)前睡眠狀態(tài)； 確定與所述當(dāng)前睡眠狀態(tài)匹配的參考音頻； 通過擴(kuò)散模型，根據(jù)所述參考音頻和睡眠狀態(tài)特征向量，生成輔助所述助眠對(duì)象進(jìn)入下一睡眠狀態(tài)的助眠音頻；包括： 將所述參考音頻通過梅爾頻譜轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)化為頻譜圖形； 通過擴(kuò)散模型中的變分自動(dòng)編碼器，對(duì)所述頻譜圖形進(jìn)行編碼壓縮處理，得到參考頻譜特征； 通過擴(kuò)散模型中的去噪網(wǎng)絡(luò)，基于參考頻譜特征和睡眠狀態(tài)特征向量進(jìn)行多次去噪處理，得到輔助音頻特征；包括： 對(duì)于任一次去噪處理，通過擴(kuò)散模型中去噪網(wǎng)絡(luò)的交叉注意力模塊，將所述參考頻譜特征和所述睡眠狀態(tài)特征向量進(jìn)行連接，將連接的特征向量映射到Key和Value特征空間，將噪聲頻譜特征映射到Query特征空間，基于Query特征空間的映射特征、Key特征空間的映射向量、Value特征空間的映射向量生成輔助音頻； 其中，噪聲頻譜特征是由初始化的高斯噪聲構(gòu)成的頻譜圖形；所述基于Query特征空間的映射特征、Key特征空間的映射向量、Value特征空間的映射向量生成輔助音頻，包括： 通過公式，生成輔助音頻特征； 其中，為輔助音頻特征，為Key特征空間，為Key特征空間的映射向量，為Value特征空間的映射向量，為轉(zhuǎn)置，為Key特征空間的通道數(shù)；為處理，為映射處理； 通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的高效高保真語(yǔ)音合成模型，將所述輔助音頻特征轉(zhuǎn)碼為原始波形，得到輔助所述助眠對(duì)象進(jìn)入下一睡眠狀態(tài)的助眠音頻。

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