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SleepCore 的技术原理

by Karry · Emmo Corp.

前言

作为一名程序员,我的大部分时间都在解决问题。

在过去几年里,我们的产品已经服务了数千万用户。随着用户规模不断增长,我每天需要处理的工作也越来越多:产品开发、系统稳定性、用户反馈,以及各种技术决策。

长期的高强度工作,让我遇到了一个非常常见的问题——睡眠问题。

起初,我尝试了很多常见的方法来改善自己的睡眠:

  • 调整作息时间
  • 建立良好的睡眠卫生(Sleep Hygiene)
  • 使用白噪音
  • 冥想放松

特别是在声音方面,我发现确实有很多个夜晚,我都是听着喜马拉雅里王立群老师的《史记》,或是听着雨声白噪音,慢慢入睡。 这些方法在某些时候确实有所帮助,但我也逐渐开始思考一个更深层的问题:

为什么某些声音能够帮助人更容易入睡?

在好奇心的驱动下,我开始阅读大量与睡眠相关的研究资料,包括神经科学、脑波研究以及声音节律相关的论文。我试图理解几个关键问题:

  • 声音如何影响大脑活动
  • 不同频率如何影响放松程度
  • 大脑是如何逐渐进入睡眠状态的

随着研究的深入,我逐渐意识到,声音不仅仅是环境的一部分,它也可能成为一种引导大脑进入睡眠状态的工具。

SleepCore 的设计思路,正是在这样的研究和实践中逐步形成的。

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我们在研发过程中参考的相关书籍


声音与大脑

即使在夜晚,大脑依然保持着对声音的敏感。

人类的听觉系统在睡眠中不会完全关闭。即使我们已经入睡,大脑仍然会对环境中的声音产生反应。

例如:雨声、篝火、窗外的风声, 不知道大家是不是和我有一样的经历,在睡前打开抖音里的睡眠频道,听着这些声音慢慢入睡。

这些声音都有一个共同特点:稳定、重复、节律清晰。

当环境中的声音保持稳定时,大脑会逐渐降低警觉性,从而更容易进入放松状态。

这也是为什么很多人会发现,听着雨声或海浪声时,入睡会变得更加容易。

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了解脑波

为了理解声音为什么会影响睡眠,我们需要先了解一个概念:脑波(Brainwaves)

当大脑中的神经元活动时,会产生微弱的电信号。这些电信号形成不同频率的脑波。

不同频率的脑波,对应着不同的心理与生理状态。

脑波频率状态
Gamma30–100Hz高度专注
Beta12–30Hz清醒思考
Alpha8–12Hz放松
Theta4–8Hz困倦
Delta0.5–4Hz深度睡眠

在自然入睡的过程中,大脑通常会经历这样一个变化过程:

Beta → Alpha → Theta → Delta

简单来说:

  • 白天清醒时,大脑主要是 Beta 波
  • 放松时,大脑逐渐进入 Alpha 波
  • 困倦时,会出现 Theta 波
  • 深度睡眠时,则以 Delta 波为主

因此,如果我们能够创造一种环境,让大脑更容易进入 Alpha 或 Theta 状态,就可能帮助人更快入睡。


声音节律与脑波

研究发现,大脑具有一种非常有趣的特性:

大脑会逐渐与外界的节律同步。

这种现象被称为 Brainwave Entrainment(脑波同步)

当大脑持续接收到某种稳定的节律刺激时,神经活动有可能逐渐向这种节律靠近。

例如,当我们听到稳定、缓慢的节律声音时,大脑可能会逐渐进入更加放松的状态。

这也是许多助眠声音技术背后的核心原理。


单声道节拍

目前常见的节律声音技术主要包括三种:

  • Binaural Beats(双耳节拍)
  • Isochronic Tones(等时音)
  • Monaural Beats(单声道节拍)

SleepCore 主要采用的是 Monaural Beats(单声道节拍)

这种方式通过两个接近频率的声音叠加,产生一种缓慢的节律变化。

例如:

当 130Hz 和 133Hz 的声音叠加时,会形成约 3Hz 的节律波动

这种节律恰好接近大脑在放松或睡眠阶段的脑波频率范围。

相比其他技术,单声道节拍还有几个优势:

  • 不需要佩戴耳机
  • 声音更加自然
  • 更适合长时间播放

因此,它非常适合作为整夜的睡眠环境声音。


固定节律与动态节律

在 SleepCore 的设计中,我们并没有只使用一种固定的声音模式。

我们的声音系统包含两种节律结构:

固定频率节律

用于创造稳定、持续的声音环境,让大脑能够保持在放松状态。

动态节律变化

在某些场景中,声音频率会随着时间逐渐变化,例如:

Alpha → Theta → Delta

这种变化模拟了人类自然入睡的过程。

通过逐渐降低节律频率,大脑可以更加平滑地从清醒状态进入睡眠状态,而不会产生突兀的变化。

在声音设计上,SleepCore 并不仅仅使用单一声音类型。

我们将 白噪音、粉红噪音以及脑波节律声音结合在一起,构建更加稳定和舒适的睡眠声音环境。

白噪音可以帮助掩盖环境中的突发噪声,减少外界干扰;
粉红噪音更加柔和,频谱分布更接近自然环境声音,更容易让人放松。

在此基础上,我们加入节律声音,使整体声音环境既保持稳定,又具备细微的节律变化,让大脑更容易进入放松状态。


结语

除了核心的脑波声音系统之外,SleepCore 也围绕“理解睡眠”设计了一系列功能。

例如:

  • 睡眠星图,用更直观的方式展示睡眠结构
  • 睡眠债务,帮助用户理解长期睡眠不足的累积影响
  • 情绪化睡眠评分,用简单的表情表达睡眠状态
  • AI 睡眠问答,帮助用户理解睡眠相关问题
  • 脑波唤醒,让醒来的过程更加自然

这些设计的目标并不是增加更多功能,而是帮助用户 更清晰地理解自己的睡眠,并逐渐建立稳定的睡眠节律

我们所做的,是基于睡眠科学与神经科学的研究,设计一种更加稳定、自然的声音环境。

在这样的环境中,大脑可以逐渐放松,从而更容易进入睡眠状态。

SleepCore 希望陪伴您每一个日夜。

SleepCore 的声音设计参考了部分公开发表的神经科学与脑波研究,包括脑波同步(Brainwave Entrainment)以及节律声音对 EEG 活动的影响等相关研究。

引用

  1. Da Silva Junior, M., Freitas, R. C. d., dos Santos, W. P., Da Silva, W. W. A., Rodrigues, M. C. A., & Conde, E. F. Q. (2019). Exploratory study of the effect of binaural beat stimulation on EEG activity pattern in resting state using artificial neural networks. Cognitive Systems Research, 54, 1–20.

  2. Schwarz, D. W. F., & Taylor, P. (2005). Human auditory steady-state responses to binaural and monaural beats. Clinical Neurophysiology.

  3. Ioannou, C. I., Pereda, E., Linden, D. E. J., & Bhattacharya, J. (2015). EEG effects of short binaural beat presentation on EEG responses of musicians and non-musicians. PLOS ONE, 10(7), e0134284.

  4. Jirakittayakorn, N., & Wongsawat, Y. (2017). Brain responses to a 6-Hz binaural beat: Effects on EEG theta activity. Frontiers in Neuroscience.
    https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28701912/

  5. Jirakittayakorn, N., & Wongsawat, Y. (2018). Effects of a 3-Hz binaural beat on sleep stages. Frontiers in Neuroscience.
    https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6165862/

  6. Ingendoh, R. M., Posny, E. S., & Heine, A. (2023). Binaural beats to entrain the brain? A systematic review of the effects of binaural beat stimulation on brain oscillatory activity. PLOS ONE.
    https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37205669/

  7. Perez, H. D. O., Dumas, G., & Lehmann, D. (2020). Binaural beats through the auditory pathway: EEG connectivity patterns.
    https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32066611/