一种基于喉部呼吸音的婴儿窒息风险自主监测方法及系统

本发明涉及健康监测技术领域，具体涉及一种基于喉部呼吸音的婴儿窒息风险自主监测方法及系统，包括：利用高灵敏度MEMS麦克风采集婴儿喉部的气流及呼吸音信号，并利用微型加速度计同步监测婴儿的胸廓运动数据；对所述气流及呼吸音信号进行降噪处理，得到去噪呼吸音信号；将所述去噪呼吸音信号依据呼吸事件进行信号分离，并增强组合为呼吸音数据集；在呼吸音数据集中提取出呼吸音特征，通过机器学习模型基于呼吸音特征构建窒息异常分类模型，并根据呼吸音特征建立适配个体呼吸差异的动态基线模型。本发明利用高灵敏度MEMS麦克风和微型加速度计的硬件装置与人工智能模型结合，实现利用喉部呼吸音信号在居家环境下自主完成婴儿窒息风险识别与预警。