应用监听的内容、判断方式，以及各项数字的含义。
Snore Timeline 将一整夜的原始音频转化为带标签的事件，让您能够信任这些结果——而了解其生成方式，更能增添这份信任。本页介绍分类流程：应用监听哪些声音、如何决定哪些内容出现在时间线上、分贝数字和橙色波形颜色代表什么，以及为什么嘈杂的房间会影响检测结果。
应用不会将所有噪音都归为鼾声，而是将所听到的声音分为六大类：
鼾声、喘息和咳嗽构成呼吸组。应用还会全程监测呼吸模式；如果出现约 10 秒或以上的静默，随后紧跟明显比静默前更响的恢复声音，则会被标记为呼吸暂停。呼吸暂停页面对此有详细介绍。
应用如何区分鼾声和咳嗽？每种声音都有其可识别的声学特征。鼾声的能量主要集中在低频和中频范围，大约 50 Hz 至 3 kHz，这使其有别于说话声、咳嗽声和环境噪音。分类器在为每段音频赋予标签之前，会综合考量声音模式和频率特征。大多数环境噪音会被忽略。
没有任何检测系统是完美的。当两种声音重叠或被床上用品遮挡时，事件可能会归入错误类别。如果标签看起来不对，请回放该时刻的音频，亲耳听听发生了什么。这里的一切都是用于个人参考的音频分析；应用不能诊断睡眠呼吸暂停或任何其他疾病。
部分应用通过采样来节省电量：它们定时唤醒、监听片刻后再进入休眠，这意味着间隔期间发生的声音可能被遗漏。Snore Timeline 使用运行在您手机上的 Apple Sound Analysis 框架，持续分析音频。每种声音都在发生时即时处理，不跳过、不采样、不上传。
持续分析带来两个您会注意到的结果：
所有这些都在设备端运行。您的音频从不离开手机，隐私政策详细说明了这在实践中意味着什么。
并非每种声音都会被记录。只有当声音与某个类别的匹配度足够高时，应用才会将其记录为事件——这就是为什么嘎吱作响的暖气片不会让您的夜晚充斥虚假鼾声。
您可以通过灵敏度设置控制这一标准的严格程度，共有五个档位：最低、低、均衡、高、最高。默认为均衡。
让您的时间线告诉您该如何调整。播放后发现大量无实际声音的杂乱事件？降低灵敏度。录音中能听到但应用未检测到的鼾声？提高灵敏度。对大多数人来说，均衡是不错的起点。
应用中的音量以 dB SPL 显示，范围从约 28 dB（近乎安静的参考值）到 105 dB（极响亮的声音）。将其视为音量计：数字越大，声音越响。以下是鼾声音量的粗略参考：
应用会记录每个片段的峰值和平均分贝级别。这些数字仅供个人参考，不是临床测量结果。
应用会检测当前使用的麦克风，并在手机播放音频（如音乐或播客）时调整读数。
每种声音都是多种频率的混合，而频率不过是空气振动的快慢，以赫兹（Hz）为单位。低音振动慢，高音振动快。点击播放并拖动滑块，亲耳听一听，看看波形如何变密：
将波形完全放大，条形图会分裂为橙色叠加色块，显示每种声音的能量在各频率范围的分布：
对呼吸最重要的是亮色高频频段。每次呼气都会产生微弱的嘶嘶声，类似轻柔的"嘶"，这种声音落在高频段。Snore Timeline 通过监听这种声音来追踪整夜的呼吸，这正是呼吸暂停检测和睡眠阶段估算的基础。这也是为什么手机放得太远或房间嘈杂会削弱这些功能：嘶嘶声非常微弱，最先消失的就是它。
频率细节仅在最大缩放视图下显示；在较宽的缩放级别下，条形图显示为纯色。时间线与回放页面介绍了整体波形的读取方法。
将您的夜晚安静片段完全放大，寻找底部几乎没有颜色的短暂亮橙色脉冲。那就是您的呼吸，通过声音呈现。
分类器负责处理鼾声和梦话。响亮声音检测则针对其他一切情况：只要声音超过您设定的音量阈值，无论是什么声音，都会创建一个事件。这能捕捉分类器无法命名的噪音，例如轻声梦话（太轻而无法识别为语音）、翻身时发出的声音、磨牙声，或其他无法识别的夜间噪音。
默认阈值为 55 dB。要选择适合您房间的阈值：
越安静的房间允许您使用越低的阈值，捕捉更多声音。
您可能还会看到一些原本预期应归为鼾声的声音落入了响亮声音类别。这发生在背景噪音掩盖了鼾声分类器所依赖的呼吸模式时；分类器需要清晰的信号才能识别鼾声，当房间基础噪音超过约 45 dB 时，更多声音会被归为响亮声音信号而非鼾声事件。下一节将介绍应对方法。
持续的背景噪音（如空调、风扇、交通噪音、音乐、雨声或海浪声）会被单独追踪，不会在时间线上创建鼾声事件。应用将这些视为连续的环境噪音而非离散的鼾声，因此嗡嗡作响的空调本身不会让您的夜晚充斥虚假鼾声。
持续噪音的真正代价是遮蔽效应。嘈杂的噪声底层会淹没微弱的呼吸声和轻微的鼾声，使分类器可用的信号减少。由此带来两个后果：
要获得更准确的分类，尽量让房间安静下来。常见的噪音来源包括：风扇和白噪音机、暖通空调和空气净化器、面向交通道路的开放窗户，以及持续播放的电视或音频。房间越安静，检测整体越准确。
当无法控制噪音时（例如在酒店房间），尽力利用现有条件：
