本研究利用深度学习和卷积神经网络对肺音记录进行呼吸相检测，结果表明算法与专家标注高度一致，适用于呼吸相检测。同时，研究提出了一种基于机器学习的睡眠评估模型，通过监测睡眠声音评估睡眠质量，准确率达到94.8%。此外，研究创新性地应用深度学习对打鼾声进行分类，提升了阻塞性睡眠呼吸暂停的诊断效果。