技术摘要：
本发明公开了一种基于睡醒时间预测的闹钟设定方法、装置和设备，其中，该闹钟设定方法包括以下步骤：获取用户的当前入睡时间和最近设定天数的历史睡眠相关数据；将当前入睡时间和最近设定天数的历史睡眠相关数据输入至训练好的长短期记忆网络模型中，预测出当前睡眠时  全部
背景技术：
目前，人们在生活中经常设定闹钟以在相应的时间点唤醒自己。 相关技术中，通常是用户根据自己的意愿手动设定闹钟时间，而该方法是一种主 观的闹钟设定方法，在某些情况下可能会将闹钟时间设定的较早或较晚，比如，在用户醒来 时预设的闹钟时间还未到，导致设定闹钟的操作为无用操作，或者，在休息日将闹钟时间设 定的过早，导致影响用户得到充分的休息，且该方法的智能化水平较低。
技术实现要素：
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。 为此，本发明的第一个目的在于提出一种基于睡醒时间预测的闹钟设定方法，该 方法采集影响用户睡醒时间的多种相关数据，并通过训练好的长短期记忆网络模型预测用 户的睡醒时间，以睡醒时间作为闹钟设定的推荐时间来设定闹钟，从而在休息日等不需要 在规定的时间内强制唤醒用户的状况下，根据用户实际所需的睡眠时长推荐设置闹钟时 间，提高了闹钟时间设定的合理性和用户的满意度，并且，该方法在用户入睡后即可预测出 用户的睡醒时间，增大了预测结果的提前量，缩短了预测结果的等待时间，在用户入睡后可 以较快的自动设置闹钟时间，提高了闹钟设定的实用性和智能性。 本发明的第二个目的在于提出一种基于睡醒时间预测的闹钟设定装置。 本发明的第三个目的在于提出一种终端设备。 为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于睡醒时间预测的闹钟设定 方法，包括以下步骤： 获取用户的当前入睡时间和最近设定天数的历史睡眠相关数据； 将当前入睡时间和最近设定天数的历史睡眠相关数据输入至训练好的长短期记 忆网络模型中，预测出当前睡眠时长； 根据当前入睡时间和当前睡眠时长计算得到睡醒时间； 将睡醒时间作为闹钟设定的推荐时间，并根据闹钟设定的推荐时间设定闹钟时 间。 本发明实施例的基于睡醒时间预测的闹钟设定方法，首先获取用户的当前入睡时 间和最近设定天数的历史睡眠相关数据，然后将当前入睡时间和最近设定天数的历史睡眠 相关数据输入至训练好的长短期记忆网络模型中，预测出当前睡眠时长，进而根据当前入 睡时间和当前睡眠时长计算得到睡醒时间，最后根据睡醒时间设定闹钟时间。该方法采集 影响用户睡醒时间的多种相关数据，并通过训练好的长短期记忆网络模型预测用户的睡醒 时间，以睡醒时间作为闹钟设定的推荐时间来设定闹钟，从而在休息日等不需要在规定的 4 CN 111568380 A 说　明　书 2/10 页 时间内强制唤醒用户的状况下，根据用户实际所需的睡眠时长推荐设置闹钟时间，提高了 闹钟时间设定的合理性和用户的满意度，并且，该方法在用户入睡后即可预测出用户的睡 醒时间，增大了预测结果的提前量，缩短了预测结果的等待时间，在用户入睡后可以较快的 自动设置闹钟时间，提高了闹钟设定的实用性和智能性。 另外，根据本发明上述实施例的基于睡醒时间预测的闹钟设定方法还可以具有如 下附加的技术特征： 根据本发明的一个实施例，历史睡眠相关数据包括历史入睡时间、历史睡醒时间 和以下数据中的至少一种：历史运动量、历史午睡时间、历史睡眠质量、历史饮食数据、历史 用药数据和历史体征数据。 根据本发明的一个实施例，长短期记忆网络模型包括第一层长短期记忆网络和第 二层长短期记忆网络，所述将所述当前入睡时间和所述最近设定天数的历史睡眠相关数据 输入至训练好的长短期记忆网络模型中，预测出当前睡眠时长，包括：将所述当前入睡时间 和所述最近设定天数的历史睡眠相关数据输入至所述第一层长短期记忆网络中，预测出第 一睡眠时长；将所述第一睡眠时长输入至所述第二层长短期记忆网络中，预测出第二睡眠 时长；根据所述第二睡眠时长得到所述当前睡眠时长。 根据本发明的一个实施例，基于睡醒时间预测的闹钟设定方法还包括：将所述第 一睡眠时长输入至所述第一层长短期记忆网络中，对所述所述第一层长短期记忆网络进行 训练。 根据本发明的一个实施例，根据所述第二睡眠时长得到所述当期睡眠时长，包括： 将所述第二睡眠时长作为所述当期睡眠时长；或者，对所述第一睡眠时长和所述第二睡眠 时长进行加权求和，得到加权睡眠时长，根据所述加权睡眠时长得到所述当前睡眠时长。 根据本发明的一个实施例，根据所述加权睡眠时长得到所述当前睡眠时长，包括： 将所述加权睡眠时长作为所述当期睡眠时长；或者，根据至少两次加权求和得到的至少两 个所述加权睡眠时长，计算所述当前睡眠时长。 根据本发明的一个实施例，基于睡醒时间预测的闹钟设定方法还包括：将所述闹 钟设定的推荐时间设定为所述闹钟时间，或者在所述闹钟设定的推荐时间的预设范围内设 定所述闹钟时间；若所述睡醒时间晚于预期的睡醒时间，则将所述预期的睡醒时间设定为 所述闹钟时间。 为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种基于睡醒时间预测的闹钟设定 装置，包括：获取模块，用于获取用户的当前入睡时间和最近设定天数的历史活动数据；预 测模块，用于将所述当前入睡时间和所述最近设定天数的历史活动数据输入至训练好的长 短期记忆网络模型中，预测出当前睡眠时长；计算模块，用于根据所述当前入睡时间和所述 当前睡眠时长计算得到睡醒时间；设定模块，用于将睡醒时间作为闹钟设定的推荐时间，并 根据闹钟设定的推荐时间设定闹钟时间。 另外，根据本发明上述实施例的基于睡醒时间预测的闹钟设定装置还可以具有如 下附加的技术特征： 根据本发明的一个实施例，长短期记忆网络模型LSTM包括第一层长短期记忆网络 和第二层长短期记忆网络，所述预测模块具体用于：将所述当前入睡时间和所述最近设定 天数的历史睡眠相关数据输入至所述第一层长短期记忆网络中，预测出第一睡眠时长；将 5 CN 111568380 A 说　明　书 3/10 页 所述第一睡眠时长输入至所述第二层长短期记忆网络中，预测出第二睡眠时长；根据所述 第二睡眠时长得到所述当前睡眠时长。 根据本发明的一个实施例，预测模块还用于：将所述第一睡眠时长输入至所述第 一层长短期记忆网络中，对所述第一层长短期记忆网络进行训练。 根据本发明的一个实施例，预测模块还用于：将所述第二睡眠时长作为所述当期 睡眠时长；或者，对所述第一睡眠时长和所述第二睡眠时长进行加权求和，得到加权睡眠时 长，根据所述加权睡眠时长得到所述当前睡眠时长。 根据本发明的一个实施例，预测模块具体用于：将所述加权睡眠时长作为所述当 期睡眠时长；或者，根据至少两次加权求和得到的至少两个所述加权睡眠时长，计算所述当 前睡眠时长。 根据本发明的一个实施例，设定模块具体用于：将所述闹钟设定的推荐时间设定 为所述闹钟时间，或者在所述闹钟设定的推荐时间的预设范围内设定所述闹钟时间；若所 述闹钟设定的推荐时间晚于预期的睡醒时间，则将所述预期的睡醒时间设定为所述闹钟时 间 本发明实施例的基于睡醒时间预测的闹钟设定装置，首先获取用户的当前入睡时 间和最近设定天数的历史睡眠相关数据，然后将当前入睡时间和最近设定天数的历史睡眠 相关数据输入至训练好的长短期记忆网络模型中，预测出当前睡眠时长，进而根据当前入 睡时间和当前睡眠时长计算得到睡醒时间，最后根据睡醒时间设定闹钟时间。该装置采集 影响用户睡醒时间的多种相关数据，并通过训练好的长短期记忆网络模型预测用户的睡醒 时间，以睡醒时间作为闹钟设定的推荐时间来设定闹钟，从而在休息日等不需要在规定的 时间内强制唤醒用户的状况下，根据用户实际所需的睡眠时长推荐设置闹钟时间，提高了 闹钟时间设定的合理性和用户的满意度，并且，该装置在用户入睡后即可预测出用户的睡 醒时间，增大了预测结果的提前量，缩短了预测结果的等待时间，在用户入睡后可以较快的 自动设置闹钟时间，提高了闹钟设定的实用性和智能性。 为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种终端设备，包括：如上述实施例 所述的基于睡醒时间预测的闹钟设定装置。 另外，根据本发明上述实施例的终端设备还可以具有如下附加的技术特征： 根据本发明的一个实施例，上述实施例所述的终端设备为可穿戴终端设备。 本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。 附图说明 图1是本发明实施例所提供的一种基于睡醒时间预测的闹钟设定方法的流程示意 图； 图2是本发明实施例所提供的一种具体的长短期记忆网络模型的结构示意图； 图3是本发明实施例所提供的一种具体的睡眠时长的预测方法的流程示意图； 图4是本发明实施例所提供的一种基于睡醒时间预测的闹钟设定装置的结构示意 图； 图5是本发明实施例所提供的一种终端设备的结构框图。 6 CN 111568380 A 说　明　书 4/10 页