最近這篇文章：「[晨型人計畫-4] 晚上列待辦清單，養成早起習慣跟你的鬧鐘無關」提到，在昨天晚上先找到今日的動力事件，那麼今天早上早起就不是難事，而不是依靠鬧鐘去「逼你起床」。例如我之前也介紹過的一些強制把你叫醒的鬧鐘。

我現在也不喜歡這種強制叫醒自己的鬧鐘了，反而在練習一些「正念冥想」的過程中，更注重自己能夠精神飽滿的自然醒。

那麼有沒有適合「自然醒」的鬧鐘呢？這就是今天要跟大家介紹的「Sleep Cycle alarm clock」，這是一個希望幫助使用者在最舒服狀態清醒的睡眠管理工具。

他根據睡眠週期的理論，認為人的睡眠是階段性的循環，從淺眠期進入深層睡眠，接著來到快速動眼期（REM），然後循環回淺眠階段，這樣一個循環大概是90分鐘左右。

每個晚上我們會經歷好幾次的睡眠循環。而一般認為，在快速動眼期循環回到淺眠階段時醒來，人的精神狀況最清醒。相對的如果在深層睡眠時被叫醒，很容易神智不清、昏昏沉沉。（想深入了解的朋友，可閱讀科學月刊的這篇文章：「全面啟動你的夢境」）

「Sleep Cycle alarm clock」一方面會利用手機上的感測機器偵測我們的睡眠品質，由此判斷我們進入了哪個睡眠週期。另一方面，則會在我們設定起床時間的鬧鐘後，自動判斷，在我們進入 REM 與回到淺眠階段時，慢慢叫醒我們（例如我設定 6 點 15 分的鬧鐘，然後 App 判斷我在 6 點進入淺眠階段，於是就會開始在這時候先叫醒我）。

另外一個讓我特別介紹「 Sleep Cycle alarm clock 」的原因，則在於他是利用「手機麥克風」做聲音偵測，分析躺在床上的我們的睡眠品質（甚至號稱會自動過濾環境雜音，甚至兩人同睡時也有效果）。這樣一來更關鍵的是，我就不用把手機放在床上或枕頭旁，也能完成偵測。

一般這類App偵測睡眠品質的方法，是利用手機的加速感應器，所以要把手機放在床上、枕頭旁，例如我介紹過的「Sleep as Android」，但是相信不少朋友不想這樣做。

而「Sleep Cycle alarm clock」的iPhone版本，可以利用手機麥克風，以及他專利的聲音分析技術，擺在床旁邊的桌子上，只要手機麥克風對著你，就能偵測到你的睡眠週期與品質。（另外，他的Android版本，也預告即將內建這個聲音偵測的專利技術）。

「Sleep Cycle alarm clock」有免費與付費版，以iPhone上的免費版為例，雖然沒有付費後解鎖的鼾聲紀錄、長期追蹤、其他睡眠輔助功能。但是最關鍵的「睡眠週期偵測與鬧鐘」是可以免費使用的，Android版本也是。

而在打開「Sleep Cycle alarm clock」後，第一個畫面就是要入睡前，先設定好明天要醒來的鬧鐘，這時候他會提示你，App會在鬧鐘時間之前，找一個最適合的時刻叫醒你。

接著他會提示你，把手機擺上床旁邊的桌子上即可，利用iPhone版的聲音偵測技術（Android版本即將推出此技術），麥克風對著你自己，這樣就能開始偵測你的睡眠狀態了。

下圖是偵測中的畫面，不過實際使用時，要把手機螢幕朝下，擺在桌子上（這時候App會自動把螢幕變暗，但仍然繼續偵測）。

下圖是我其中一個晚上的偵測結果，我是利用iPhone版的聲音偵測。

這時候可以看到，在快要接近凌晨兩點的時間，我有一段比較清醒的時刻，因為那段時間小孩被外面施工的聲音吵醒，我也起來安撫一下他。後來，在清晨四點左右的階段，那時候小孩起床要喝奶，於是我起床抱他到我們夫妻床上親餵。

這些我實際體驗到的睡眠階段，看起來都有很準確地被記錄下來。

而且剛好這天晚上，我們外面馬路一直在施工，其實外面一直有一些吵雜的聲音，所以小孩才容易被驚醒。但是「Sleep Cycle alarm clock」在聲音偵測時，看起來沒有被外面施工的聲音干擾，而準確地記錄了我這天晚上的睡眠狀態。

我其實試用了這個App有一段時間，但剛好這一天的特別經驗，讓我覺得「Sleep Cycle alarm clock」的追蹤紀錄效果真的不錯，也開始考慮購買他的付費版，來做一個長期的追蹤（尤其今年有小朋友後，更覺得應該再好好追蹤一下自己的睡眠品質）。

不知道大家還有沒有特別推薦的睡眠週期鬧鐘、睡眠追蹤管理工具呢？「Sleep Cycle alarm clock」的最大特色，在於他iPhone版的聲音偵測技術，讓我們不需把手機放在床上、不需放在枕頭旁，可以放在桌子上，也能追蹤睡眠狀態。

而除了工具，方法也很重要，有興趣的朋友，歡迎參考「我如何養成早起習慣的7個方法，真實經驗版」、「SleepTown遊戲化養成早起習慣，來自Forest台灣團隊開發」這兩篇文章。

「 Sleep Cycle alarm clock 」 Android App（即將加入聲音偵測技術）
「 Sleep Cycle alarm clock 」 iPhone App（已經具備聲音偵測技術）

本文授權轉載自：電腦玩物