CN102752454A - 基于声音识别的手机警示方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于声音识别的手机警示方法，它包括以下步骤：识别声音：定义需识别的声音类型；取样标准声音，获取其标准音频特征数据；若符合分贝要求，获取该声音的音频特征数据，并与标准音频特征数据进行比对，得出该声音的类型；发出警示：依据声音类型与警示方式的对应关系，发出相应警示，警示方式包括手机震动、LED灯闪亮和UI界面警示。本发明震动警示适用于用户将手机放在身上的情况，LED灯闪亮和UI界面警示方式适用于用户没有将手机放在身上而放在身边可见位置的情况，在使用过程中，三种方式可配合使用，达到万无一失；此外，本发明警示方式丰富多样，使用简单方便，且有助于保障使用者人身安全。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于声音识别的手机警示方法。
背景技术
随着声音识别技术的日趋成熟，人们利用这方面的技术实现了很多有价值的应用，比如语音控制Voice-Command（即用人声控制机器的动作）、电子发声Voice-Text（即让电脑念文章）等等。智能手机（Smartphone）是指“像个人电脑一样，具有独立的操作系统，可以由用户自行安装软件、游戏等第三方服务商提供的程序，通过此类程序来不断对手机的功能进行扩充，并可以通过移动通讯网络来实现无线网络接入的这一类手机的总称”。随着科学技术的不断发展和人们生活水平的不断提高，智能手机的使用越来越普及，已经成为人们日常生活的一个重要组成部分。
在日常生活中，常常会遇到这样的问题：针对失聪群体、耳朵不灵的老年人或者戴着耳机听音乐的人群，他们经常无法正常获取一些重要的声音信息。比如在过马路的时候，他们会因为没有及时听到汽车喇叭声或自行车车铃声而造成交通意外；比如在家里戴着耳机看电影或打游戏的时候，时常会听不见有人按门铃或者敲门，无意地将客人拒于门外；比如在商场遇到熟人呼喊却没听到而导致错过等等。
将声音识别技术与智能手机相结合，开发出一种可进行声音识别并根据识别结果发出触觉或视觉上的警示的应用是如今智能手机应用开发的重要课题方向。
发明内容
本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种可识别声音并根据声音的类型发出相应视觉或触觉上的警示的，通过震动、LED灯闪亮或UI界面警示直观地向机主发出警示的，警示方式丰富多样的，使用简单方便的，有助于保障使用者人身安全的基于声音识别的手机警示方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于声音识别的手机警示方法，它包括以下步骤：
（1）识别声音：
S1：定义需识别的声音类型，所述的需识别的声音类型包括汽车喇叭、自行车车铃、门铃、上下课铃声、敲门声、非特定人的呼喊声和特定人的呼喊声中的任意一种或多种的组合；
S2：获取需识别的声音类型的标准音频特征数据，它包括以下步骤：
S21：将系统预设的汽车喇叭、自行车车铃、门铃、上下课铃声、敲门声及非特定人的呼喊声的标准音频特征数据存储于手机存储设备中；
S22：取样需识别的特定人的呼喊声的标准声音，获取其标准音频特征数据，并将其标准音频特征数据存储于手机存储设备中；
S3：手机音频传感器感应到待测声音时，判断待测声音是否符合分贝要求，若符合分贝要求，则获取该声音的音频特征数据，并与标准音频特征数据进行比对，得出该声音的类型；未找到相同或相似的标准声音，则忽略；
（2）发出警示：依据声音类型与警示方式的对应关系，在识别了声音类型后，发出相应警示，所述的警示方式包括手机震动、LED灯闪亮和UI界面警示中的任意一种或多种的组合。
本发明所述的手机震动警示包括以下方式：
S201：通过震动次数的不同进行区分；
S202：通过震动持续时间的不同进行区分；
S203：通过两次震动之间时间间隔的长短进行区分；
S204：通过震动强度的不同进行区分。
本发明所述的LED灯闪亮警示包括以下方式：
S301：通过LED灯闪亮次数的不同进行区分；
S302：通过LED灯闪亮持续时间的不同进行区分；
S303：通过LED灯两次闪亮之间的熄灭时间长短进行区分；
S304：通过LED灯颜色的不同进行区分；
S305：通过LED灯闪亮亮度的不同进行区分。
本发明的有益效果是：可识别声音并根据识别出的声音的类型发出相应视觉或触觉上的警示，通过震动、LED灯闪亮或UI界面警示直观地向机主发出警示，其中，震动警示的方式适用于用户将手机放在身上的情况，LED灯闪亮和UI界面警示的方式可适用于用户没有将手机放在身上而放在身边可见位置的情况，在使用过程中，三种方式可配合使用，达到万无一失；此外，本发明警示方式丰富多样，使用简单方便，且有助于保障使用者人身安全。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，基于声音识别的手机警示方法，它包括以下步骤：
（1）识别声音：
S1：定义需识别的声音类型，所述的需识别的声音类型包括汽车喇叭、自行车车铃、门铃、上下课铃声、敲门声、非特定人的呼喊声和特定人的呼喊声中的任意一种或多种的组合；
S2：获取需识别的声音类型的标准音频特征数据，它包括以下步骤：
S21：将系统预设的汽车喇叭、自行车车铃、门铃、上下课铃声、敲门声及非特定人的呼喊声的标准音频特征数据存储于手机存储设备中；
S22：取样需识别的特定人的呼喊声的标准声音，获取其标准音频特征数据，并将其标准音频特征数据存储于手机存储设备中；
在需要增加待匹配声音时，取样需增加的声音数据并获取其音频特征数据，然后加入待识别的标准音频特征数据库；在不需要增加待匹配声音时，从已有的音频特征数据库中获取待识别的声音类型的音频特征数据，然后加入待识别的标准音频特征数据库。
S3：手机音频传感器感应到待测声音时，判断待测声音是否符合分贝要求，若符合分贝要求，则获取该声音的音频特征数据，并与标准音频特征数据进行比对，得出该声音的类型；未找到相同或相似的标准声音，则忽略；
（2）发出警示：依据声音类型与警示方式的对应关系，在识别了声音类型后，发出相应警示，所述的警示方式包括手机震动、LED灯闪亮和UI界面警示中的任意一种或多种的组合。
手机震动警示包括以下方式：
S201：通过震动次数的不同进行区分，比如：只震动一次、震动两次、震动三次或一直震动直到用户按键响应；
S202：通过震动持续时间的不同进行区分，比如：每次震动持续0.5秒、持续1秒或持续1.5秒等；
S203：通过两次震动之间时间间隔的长短进行区分，比如：震动间隔为1秒或震动间隔为2秒等；
S204：通过震动强度的不同进行区分，比如：震动强度由强变弱、震动强度由弱变强或震动强度始终不变等。
LED灯闪亮警示包括以下方式：
S301：通过LED灯闪亮次数的不同进行区分，比如：LED灯只闪亮一次、闪亮两次或一直闪亮直到用户按键响应；
S302：通过LED灯闪亮持续时间的不同进行区分，比如：每次LED灯闪亮持续0.5秒、持续1秒或持续1.5秒等；
S303：通过LED灯两次闪亮之间的熄灭时间长短进行区分，比如：LED灯闪亮间隔为1秒或2秒等；
S304：通过LED灯颜色的不同进行区分，比如：LED灯的颜色为红色、黄色或绿色等；
S305：通过LED灯闪亮亮度的不同进行区分，比如：LED灯闪亮的强度由强变弱、由弱变强或强度始终不变等。
为了过滤声音来源，用户可以通过设定分贝等级来对声音进行等级区分，比如70～85db为汽车喇叭等级，即只有测出该分贝下的汽车喇叭声音才进行警示。
在使用过程中，需要设定几个特定的设置作为模板供用户使用，当用户想要自定义时，可以通过选项进行设置。
Claims (3)
1.基于声音识别的手机警示方法，其特征在于：它包括以下步骤：
（1）识别声音：
S1：定义需识别的声音类型，所述的需识别的声音类型包括汽车喇叭、自行车车铃、门铃、上下课铃声、敲门声、非特定人的呼喊声和特定人的呼喊声中的任意一种或多种的组合；
S2：获取需识别的声音类型的标准音频特征数据，它包括以下步骤：
S21：将系统预设的汽车喇叭、自行车车铃、门铃、上下课铃声、敲门声及非特定人的呼喊声的标准音频特征数据存储于手机存储设备中；
S22：取样需识别的特定人的呼喊声的标准声音，获取其标准音频特征数据，并将其标准音频特征数据存储于手机存储设备中；
S3：手机音频传感器感应到待测声音时，判断待测声音是否符合分贝要求，若符合分贝要求，则获取该声音的音频特征数据，并与标准音频特征数据进行比对，得出该声音的类型；未找到相同或相似的标准声音，则忽略；
（2）发出警示：依据声音类型与警示方式的对应关系，在识别了声音类型后，发出相应警示，所述的警示方式包括手机震动、LED灯闪亮和UI界面警示中的任意一种或多种的组合。
2.根据权利要求1所述的基于声音识别的手机警示方法，其特征在于：所述的手机震动警示包括以下方式：
S201：通过震动次数的不同进行区分；
S202：通过震动持续时间的不同进行区分；
S203：通过两次震动之间时间间隔的长短进行区分；
S204：通过震动强度的不同进行区分。
3.根据权利要求1所述的基于声音识别的手机警示方法，其特征在于：所述的LED灯闪亮警示包括以下方式：
S301：通过LED灯闪亮次数的不同进行区分；
S302：通过LED灯闪亮持续时间的不同进行区分；
S303：通过LED灯两次闪亮之间的熄灭时间长短进行区分；
S304：通过LED灯颜色的不同进行区分；
S305：通过LED灯闪亮亮度的不同进行区分。
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