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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/