CN108235137A - 一种通过声音波形判断切台动作的方法、装置及电视机 - Google Patents

一种通过声音波形判断切台动作的方法、装置及电视机 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种通过声音波形判断切台动作的方法、装置及电视机，该方法包括：在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据；对采集的声音数据进行采样，判断采样样本是否符合切台加窗模型；若符合，则判定电视用户正在切台；若不符合，则判定电视用户未切台。本申请提供的判断方法间隔采集电视内部的声音数据，对采集的声音数据进行实时解析，解析时将采集的声音数据绘制成波形曲线，通过声音波形判断用户是否切台，不需要实时录音与保存声音数据，既节省了电视CPU占用与缓存空间，也减少了对方案商的依赖，更改方案商之后，不影响本方法的使用，提高了适用性。

Description

一种通过声音波形判断切台动作的方法、装置及电视机
技术领域
本申请涉及电视技术领域，尤其涉及一种通过声音波形判断切台动作的方法、装置及电视机。
背景技术
随着智能电视的迅速发展，其功能越来越完善，如可以提供一种向电视用户推荐电视节目的功能。为了向电视用户推荐节目，就需要判断电视用户是否切台，当电视用户切换到某台时，向电视用户推荐当前台的节目，电视用户就可以快速选择喜欢的电视节目，从而避免了从大量电视节目中选择自己喜欢的节目，费时费力。
目前市面上判断电视切台的方法主要有两种方法，一种是台标识别，在切台前截取几张台标图像，切台完成后再截取几张台标图像，将截取的台标图像存储至本地，之后判断台标图像是否发生变化，若是，则表明电视已切台，若否，则表明电视未切台；另一种是依赖于方案商接口，方案商会提供切台接口，通过切台接口输出的信息来判断电视用户是否切台。
但是，采用台标识别来判断切台时，需要不断的截屏，并将截取的图像存储至本地，占用了电视大量的CPU与缓存，且若截屏时机把握不好，判断准确率较低；采用方案商接口来判断是否切台时，不同方案商判断切台的方法各不相同，因此提供的切台接口也各不相同，若更改方案商后，需要重新对接接口，大大增加了工作量。
发明内容
本申请提供了一种通过声音波形判断切台动作的方法、装置及电视机，以解决目前判断电视用户是否切台的方法准确率较低、工作量较大的技术问题。
为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：
第一方面，本申请实施例公开了一种通过声音波形判断切台动作的方法，所述方法包括：
在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据；
对采集的声音数据进行采样，判断采样样本是否符合切台加窗模型；
若符合，则判定电视用户正在切台；
若不符合，则判定所述电视用户未切台。
第二方面，本申请实施例公开了一种通过声音波形判断切台动作的装置，包括：
采集模块，用于在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据；
采样模块，用于对采集的声音数据进行采样，并对采样样本进行分析；
判断模块，用于判断所述采样样本是否符合切台加窗模型，若符合，则判定电视用户正在切台；若不符合，则判定所述电视用户未切台。
第三方面，本申请实施例公开了一种电视机，包括第二方面所述的通过声音波形判断切台动作的装置。
与现有技术相比，本申请的有益效果为：
本申请实施例提供了一种通过声音波形判断切台动作的方法、装置及电视机，该方法包括：在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据；对采集的声音数据进行采样，判断采样样本是否符合切台加窗模型；若符合，则判定电视用户正在切台；若不符合，则判定电视用户未切台。本申请间隔采集电视内部的声音数据，对采集的声音数据进行实时解析，不需要保存，也不会占用缓存空间；解析时将采集的声音数据绘制成波形曲线，通过声音波形判断用户是否切台，不需要实时录音与保存声音数据，既能够节省电视CPU占用与缓存空间，也能够减少对方案商的依赖，更改方案商之后，不影响本方法的使用。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种通过声音波形判断切台动作的方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种通过声音波形判断切台动作的方法中采集到的声音波形；
图3为本申请实施例提供的一种通过声音波形判断切台动作的方法中S200的详细流程图；
图4为本申请实施例提供的一种通过声音波形判断切台动作的方法中采样说明示意图；
图5为本申请实施例提供的一种通过声音波形判断切台动作的装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
随着智能电视的迅速发展，其功能越来越完善，如可以提供一种向电视用户推荐电视节目的功能。为了向电视用户推荐节目，就需要判断电视用户是否在切台，当电视用户切换到某台时，就可向电视用户推荐当前台的节目，电视用户就可以快速选择喜欢的电视节目，从而避免了从大量电视节目中选择自己喜欢的节目，费时费力。
传统判断是否成功切台的方法主要有两种：台标识别，方案商提供是否切台接口。以上两种方法主要有一下一些缺点：
1、台标识别判断切台的方法需要不断地截屏，并将截屏保存至CPU中，通过比较截屏时台标是否一致来判断是否切台，占用了大量CPU与缓存；而且，若截屏时机把握不好，台标识别准确率不高。
2、依赖方案商接口判断切台的方法，由于各个方案商判断切台的方法有所不同，一旦更改方案商之后，需要重新对接接口，大大增加了工作量。
为了解决上述问题，本申请提供了一种通过声音波形判断切台动作的方法，该方法间隔采集电视声音数据，将声音数据绘制成波形曲线，通过声音波形判断用户是否切台，不需要实时录音与保存声音数据，既能节省电视CPU占用与缓存空间，也能减少对于方案商的依赖，更改方案商之后，不影响判断方法的使用。
参见图1，为本申请实施例提供的通过声音波形判断切台动作的方法的流程图。
如图1所示，本申请实施例提供的通过声音波形判断切台动作的方法包括：
S100：在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据。
每隔3.5s通过Android原生接口AudioRecord录制电视内部的声音数据，录制时长为3s，即每隔0.5s录制3s的声音数据。声音录制的是电视系统内部声音，不会受外界环境干扰。录制的声音数据是二进制串比特流，能够实时解析，不需要保存，也不会占用应用的缓存空间。如果要保存，需要保存到应用的缓存即cache目录下。
数字化的波形声音是一种使用二进制表示的串行比特流，它遵循一定的标准或者规范编码，其数据是按时间顺序组织的，其录音格式如表1所示。
表1切台录音格式
音频获取来源 电视MIC
音频采样率 44100HZ
音频数据格式 PCM
录制声道 单声道
录制时长 3s
录制间隔 3.5s
由于录制的声音为电视节目声音，切台过程中，电视整机MIC为静音状态，因此，其声音波形与电视正常播放的声音波形会有所不同。将录制的声音绘制成波形曲线，声音波形成正弦波分布，如图2所示。
S200：对采集的声音数据进行采样，判断采样样本是否符合切台加窗模型。
采集到声音数据后，对声音数据进行采样，根据采样样本中声音波形来判断其是否符合切台加窗模型。具体操作过程如图3所示：
S201：在预设采样周期内对声音数据进行采样，获得采样周期内采样点的声音音量。
具体地，采集到录制时长为3s的声音数据，每20ms对录制的声音数据进行采样，每个采样点记为n，计算其声音音量kn，计算得到采样点数量count＝3000/20＝150，因此
n＝1,2,...,150。
S202：记录当前采样样本中声音音量为零的采样点数量及采样点位置。
由于录制的是电视内部的声音，切台时声音音量kn为0，因此需要记录当前采样样本中声音音量为零的采样点数量及采样点位置，根据其进行分析判断。
如图4所示，每次录制间隔时间为3.5s，录制时长为3s，相当于两次录制中间的有效间隔时间为0.5s，这在实际测试中，CPU占用极少，不会对电视造成负担。
在切台过程中，最短会有1.2s左右的静音时间，即采样点声音音量kn为0，此时声音音量为零的采样点数为min＝1200/20＝60；最长会有2s的静音时间，此时声音音量为零的采样点数为max＝2000/20＝100，因此，电视切台时静音采样点范围为[60，100]。
S203：判断当前采样样本中声音音量为零的采样点数量是否满足预设的采样点范围。
S204：若是，则判定当前采样样本符合切台加窗模型；
S205：若否，则根据声音音量为零的采样点位置判断当前采样样本是否符合切台加窗模型。
切台加窗模型包括正常情况与特殊情况，正常情况为：切台过程正好在采样样本内，即采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围。特殊情况包括：①声音采集时，用户正在切台或者切台行为已经进行了一半；②声音采集完成时，切台还未完成。简单的说，特殊情况指的是当前采样样本中声音音量为零的采样点数量不满足预设的采样点范围，但是当前采样样本中声音音量为零的采样点数量与相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量之和满足预设的采样点范围。
根据当前采样样本中声音音量为零的采样点数量是否满足预设的采样点范围[60,100]，来判断当前采样样本是否满足切台加窗模型，若满足，则判定当前采样样本符合切台加窗模型；若不满足，则判定当前采样样本不符合切台加窗模型。
如图4中样本1所示，记录到样本1中声音音量为零的样本点均位于样本1中，即切台过程正好在3s录音内，属于正常情况，因此当采样样本类似于样本1时，说明该采样样本符合切台加窗模型。
如图4中样本2所示，声音采集完成时，切台还未完成，属于切台加窗模型中的特殊情况。如图4中样本3所示，声音采集时，用户正在切台或者切台行为已经进行了一半，属于特殊情况。当采样样本属于特殊情况时，则根据采样样本中声音音量为零的采样点的位置判断当前采样样本是否符合切台加窗模型。
当前采样样本中声音音量为零的采样点位于当前采样样本的尾部、声音音量为零的采样点数量不满足预设的采样点范围时，说明当前采样样本属于特殊情况，则记录下一连续采样样本中声音音量为零的采样点位置。若声音音量为零的采样点位于相邻的下一采样样本的头部、声音音量为零的采样点数量不满足预设的采样点范围时，说明相邻的下一采样样本也属于特殊情况。即两个相邻的采样样本均属于特殊情况，则当前采样样本满足切台加窗模型。
当前采样样本中声音音量为零的采样点位于当前采样样本的尾部、声音音量为零的采样点数量不满足预设的采样点范围时，则说明当前采样样本属于特殊情况，则记录下一连续采样样本中声音音量为零的采样点数量。若相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围，说明相邻的下一采样样本属于正常情况，即当前采样样本属于特殊情况，相邻的下一采样样本属于正常情况，则当前采样样本满足切台加窗模型。
当前采样样本中声音音量为零的采样点位于当前采样样本的头部、声音音量为零的采样点数量不满足预设的采样点范围时，说明当前采样样本属于特殊情况，则记录下一连续采样样本中声音音量为零的采样点数量。若相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围，说明下一连续采样样本属于正常情况，即当前采样样本属于特殊情况，相邻的下一采样样本属于正常情况，则当前采样样本满足切台加窗模型。
S300：若符合，则判定电视用户正在切台。
S400：若不符合，则判定电视用户未切台。
当采样样本符合切台加窗模型时，判定电视用户正在切台，此时可根据台标识别电视用户切换到哪个台，然后向电视用户推荐该台的节目目录，电视用户可根据节目目录快速选择自己喜欢的电视节目，避免了从大量节目中选择自己喜欢的节目，费时费力。
本申请实施例提供的通过声音波形判断切台动作的方法包括：在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据；对采集的声音数据进行采样，判断采样样本是否符合切台加窗模型；若符合，则判定电视用户正在切台；若不符合，则判定电视用户未切台。本申请提供的判断切台的方法通过采集电视的声音数据，根据声音波形来判断用户是否切台，采集的声音数据不需要实时录音与保存声音数据，既能节省电视CPU占用与缓存空间，也能减少对于方案商的依赖，更改方案商之后，不影响本判断方法的使用，大大提高了实用型。
基于本申请实施例提供的通过声音波形判断切台动作的方法，本申请实施例还提供了一种通过声音波形判断切台动作的装置。
如图5所示，本申请实施例提供的通过声音波形判断切台动作的装置包括：
采集模块100，用于在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据。采集模块100可以每隔3.5s通过Android原生接口AudioRecord录制电视的内部声音，录制时长为3s，且录制的声音数据为二进制串比特流，能够实时解析，不需要保存，也不会占用应用的缓存空间。
采样模块200，用于对采集的声音数据进行采样，并对采样样本进行分析。
采样模块200包括采样子模块201和记录模块202，采样子模块201用于在预设采样周期内对声音数据进行采集，获得采样周期内采样点的声音音量。声音数据的录制时长为3s，每20ms对录制的声音数据进行采样，计算得到采样样本的声音音量。
记录模块202，用于记录当前采样样本中声音音量为零的采样点数量及采样点位置。采集的声音数据为电视节目声音，在切台过程中，电视机静音状态，此时的声音音量为零，因此根据计算得到的声音音量，记录采样样本中声音音量为零的采样点数量及采样点位置。
判断模块300，用于判断采样样本是否符合切台加窗模型，若符合，则判定电视用户正在切台；若不符合，则判定电视用户未切台。切台加窗模型包括正常情况与特殊情况，正常情况为：切台过程正好在采样样本内，即采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围。特殊情况包括：①声音采集时，用户正在切台或者切台行为已经进行了一半；②声音采集完成时，切台还未完成。因此可对采样样本进行分析，判断其是否符合切台加窗模型。具体为：
第一判断模块301，当前采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围时，判定当前采样样本符合切台加窗模型。当前采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围时，说明当前采样样本属于正常情况，因此当前采样样本符合切台加窗模型。
第二判断模块302，当前采样样本中声音音量为零的采样点位于采样样本的尾部，且相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点位于相邻的下一采样样本的头部时，判定当前采样样本符合切台加窗模型。当前采样样本中声音音量为零的采样点位于采样样本的尾部、声音音量为零的采样点数量不满足预设的采样点范围，说明当前采样样本属于特殊情况，若相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点位于采样样本的头部、声音为零的采样点数量不满足预设的采样点范围，说明相邻的下一采样样本同样属于特殊情况，则当前采样样本符合切台加窗模型。
第三判断模块303，当前采样样本中声音音量为零的采样点位于采样样本的头部，且相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围时，判定当前采样样本符合切台加窗模型。当前采样样本中声音音量为零的采样点位于采样样本的头部、声音音量为零的采样点数量不满足预设的采样点范围，说明当前采样样本属于特殊情况，若相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围，说明相邻的下一采样样本属于正常情况，则当前采样样本符合切台加窗模型。
第四判断模块304，当前采样样本中声音音量为零的采样点位于采样样本的尾部，且相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围时，判定当前采样样本符合切台加窗模型。当前采样样本中声音音量为零的采样点位于采样样本的尾部、声音音量为零的采样点数量不满足预设的采样点范围，说明当前采样样本属于特殊情况，若相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围，说明相邻的下一采样样本属于正常情况，则当前采样样本符合切台加窗模型。
基于本申请实施例提供的通过声音波形判断切台动作的装置，本申请还提供了一种电视机，该电视机包括上述所述的通过声音波形判断切台动作的装置，该电视机可通过声音波形判断切台动作。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述程序可以存储于电视机可读取存储介质中，存储介质可为ROM/RAM、磁盘、光盘等。
需要说明的是，在本说明书中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的电路结构、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种电路结构、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，有语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的电路结构、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里发明的公开后，将容易想到本申请的其他实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由权利要求的内容指出。
以上所述的本申请实施方式并不构成对本申请保护范围的限定。

Claims (10)

1.一种通过声音波形判断切台动作的方法，其特征在于，所述方法包括:
在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据；
对采集的声音数据进行采样，判断采样样本是否符合切台加窗模型；
若符合，则判定电视用户正在切台；
若不符合，则判定所述电视用户未切台。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据，包括：
每隔3.5s通过Android原生接口AudioRecord录制电视的内部声音，录制时长为3s；
录制的声音数据为二进制串比特流，将所述声音数据绘制成波形曲线。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对采集的声音数据进行采样，判断采样样本是否符合切台加窗模型，包括：
在预设采样周期内对所述声音数据进行采样，获得所述采样周期内采样点的声音音量；
记录当前采样样本中声音音量为零的采样点数量及采样点位置；
判断当前采样样本中声音音量为零的所述采样点数量是否满足预设的采样点范围；
若是，则判定所述当前采样样本符合切台加窗模型；
若否，则根据声音音量为零的采样点位置判断当前采样样本是否符合切台加窗模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据声音音量为零的采样点位置判断当前采样样本是否符合切台加窗模型，包括：
当声音音量为零的采样点位于所述当前采样样本的尾部，则记录相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点位置；
若声音音量为零的采样点位于所述相邻的下一采样样本的头部时，则判定所述当前采样样本符合切台加窗模型。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据声音音量为零的采样点位置判断当前采样样本是否符合切台加窗模型，包括：
当声音音量为零的采样点位于所述当前采样样本的尾部，则记录相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量；
若所述相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围时，则判定所述当前采样样本符合切台加窗模型。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据声音音量为零的采样点位置判断当前采样样本是否符合切台加窗模型，包括：
当声音音量为零的采样点位于所述当前采样样本的头部，则记录相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量；
若所述相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围时，则判定所述当前采样样本符合切台加窗模型。
7.一种通过声音波形判断切台动作的装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于在预设时间间隔内采集电视内部的声音数据；
采样模块，用于对采集的声音数据进行采样，并对采样样本进行分析；
判断模块，用于判断所述采样样本是否符合切台加窗模型，若符合，则判定电视用户正在切台；若不符合，则判定所述电视用户未切台。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述采样模块包括：
采样子模块，用于在预设采样周期内对声音数据进行采样，获得采样周期内采样点的声音音量；
记录模块，用于记录当前采样样本中声音音量为零的采样点数量及采样点位置。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述判断模块包括：
第一判断模块，当前采样样本中声音音量为零的采样点数量满足预设的采样点范围时，则判定当前采样样本符合切台加窗模型；
第二判断模块，当前采样样本中声音音量为零的采样点位于采样样本的尾部，且相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点位于所述相邻的下一采样样本的头部时，判定当前采样样本符合切台加窗模型；
第三判断模块，当前采样样本中声音音量为零的采样点位于当前采样样本的头部时，且相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点满足预设的采样点范围时，则判定当前采样样本符合切台加窗模型；
第四判断模块，当前采样样本中声音音量为零的采样点位于当前采样样本的尾部时，且相邻的下一采样样本中声音音量为零的采样点满足预设的采样点范围时，则判定当前采样样本符合切台加窗模型。
10.一种电视机，其特征在于，包括权利要求7-9任一项所述的通过声音波形判断切台动作的装置。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1719909A (zh) * 2005-07-15 2006-01-11 复旦大学 一种测量音视频内容变化的方法
CN101938672A (zh) * 2010-09-14 2011-01-05 李典 收视率统计系统及其统计方法
CN103533436A (zh) * 2013-04-03 2014-01-22 Tcl集团股份有限公司 一种检测频道切换的方法及系统
KR20140022332A (ko) * 2012-08-14 2014-02-24 켄텍 인코포레이티드 텔레비젼 장치 및 이것의 가상 진행자 표시방법
CN104918060A (zh) * 2015-05-29 2015-09-16 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频广告中插点位置的选择方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1719909A (zh) * 2005-07-15 2006-01-11 复旦大学 一种测量音视频内容变化的方法
CN101938672A (zh) * 2010-09-14 2011-01-05 李典 收视率统计系统及其统计方法
KR20140022332A (ko) * 2012-08-14 2014-02-24 켄텍 인코포레이티드 텔레비젼 장치 및 이것의 가상 진행자 표시방법
CN103533436A (zh) * 2013-04-03 2014-01-22 Tcl集团股份有限公司 一种检测频道切换的方法及系统
CN104918060A (zh) * 2015-05-29 2015-09-16 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频广告中插点位置的选择方法和装置

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