一种基于深度学习算法的电动床的控制方法及系统

本申请涉及一种基于深度学习算法的电动床的控制方法及系统。所述方法通过对环境音频信号进行动态噪声抑制处理并结合用户声纹特征注册与动态更新生成个性化声纹模板，利用深度学习模型对增强音频信号进行鼾声特异性识别，并协同体动与呼吸传感器数据生成调节决策，最终通过渐进式角度调节机制，在复杂噪声环境下精准区分用户鼾声与非目标声源，有效降低误触发率，实现床体姿态的自适应调节，从而改善用户睡眠呼吸质量并保障调节过程的安全性及舒适性。