CN109217885A - 车载收音机搜台装置和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种车载收音机搜台装置，属于收音机领域。该装置包括：电台输入模块、参数预测模块以及电台输出模块，其中，所述电台输入模块用于获取当前电台的相关技术参数；所述参数预测模块用于根据所述当前电台的相关技术参数，通过二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；以及所述电台输出模块用于保存所述有效电台。该车载收音机搜台装置和方法可以使搜台结果减少无效电台的出现，且避免遗漏有效电台。

Description

车载收音机搜台装置和方法
技术领域
本发明涉及收音机，具体地涉及车载收音机搜台装置和方法。
背景技术
传统收音机在自动搜台时，通过判断当前电台返回的相关技术参数是否满足阀值要求，若满足，则判定当前电台有效。传统的收音机的相关技术参数阀值是在车辆出厂之前，由车辆生产厂家在多种路况环境下调试校准，不同技术参数阀值决定了收音机自动搜台返回的电台数量多少以及电台质量好坏。然而，在用户体验过程中，传统收音机存在如下弊端：
车载FM/AM/HD Radio在自动搜台场景下，收音机自动搜索列表中往往会呈现无效电台，甚至会出现遗漏有效电台情况，使得用户在收音机界面上进行“往上切换”或者“往下切换”操作时，会切换到无效电台，以及无法切换到已经被遗漏的有效电台。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种车载收音机搜台装置和方法，该车载收音机搜台装置和方法可以使搜台结果减少无效电台的出现，且避免遗漏有效电台。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一种车载收音机搜台装置，该装置包括：电台输入模块、参数预测模块以及电台输出模块，其中，所述电台输入模块用于获取当前电台的相关技术参数；所述参数预测模块用于根据所述当前电台的相关技术参数，通过二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；以及所述电台输出模块用于保存所述有效电台。
优选地，所述电台输入模块还用于获取所述收音机的位置信息；以及所述参数预测模块还用于根据所述当前电台的相关技术参数和所述收音机的位置信息，通过包含初始用户习惯的二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台。
优选地，该装置还包括：参数训练模块，用于：检测所述用户习惯信息；根据所述用户习惯信息、所述收音机的位置信息、所述当前电台的相关技术参数以及用户标定所述当前电台是否有效，通过所述二分类算法优化所述二分类算法模型。
优选地，所述相关技术参数包括：信号强度、超声波噪声、宽带调幅以及频率偏移中的至少一者。
优选地，所述用户习惯信息包括：预定时间内所述用户在每个电台上停留的时间的百分比、所述用户在打开至关闭所述收音机过程中在所述每个电台上停留的时间的百分比以及所述用户在所述每个电台上停留的时间段中的至少一者。
本发明实施例还提供一种车载收音机搜台方法，该方法包括：获取当前电台的相关技术参数；根据所述当前电台的相关技术参数，通过二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；以及保存所述有效电台。
优选地，该方法还包括：获取所述收音机的位置信息；以及根据所述当前电台的相关技术参数和所述收音机的位置信息，通过包含初始用户习惯的二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台。
优选地，该方法还包括：检测所述用户习惯信息；根据所述用户习惯信息、所述收音机的位置信息、所述当前电台的相关技术参数以及用户标定所述当前电台是否有效，通过所述二分类算法优化所述二分类算法模型。
优选地，所述相关技术参数包括：信号强度、超声波噪声、宽带调幅以及频率偏移中的至少一者。
优选地，所述用户习惯信息包括：预定时间内所述用户在每个电台上停留的时间的百分比、所述用户在打开至关闭所述收音机过程中在所述每个电台上停留的时间的百分比以及所述用户在所述每个电台上停留的时间段中的至少一者。
通过上述技术方案，采用本发明实施例提供的车载收音机搜台装置和方法，该装置包括：电台输入模块、参数预测模块以及电台输出模块，其中，所述电台输入模块用于获取当前电台的相关技术参数；所述参数预测模块用于根据所述当前电台的相关技术参数，通过二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；以及所述电台输出模块用于保存所述有效电台。通过二分类算法模型确定当前电台是否为有效电台，可以提高搜索出的有效电台的正确率，使搜台结果减少无效电台的出现，且避免遗漏有效电台。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是本发明一实施例提供的车载收音机搜台装置的结构示意图；
图2是本发明另一实施例提供的车载收音机搜台装置的结构示意图；
图3是本发明一实施例提供的车载收音机搜台方法的流程图；
图4是本发明另一实施例提供的车载收音机搜台方法的流程图；
图5是本发明另一实施例提供的车载收音机搜台方法的流程图；
图6是本发明一实施例提供的车载收音机搜台方法的整体工作流程图。
附图标记说明
1 电台输入模块 2 参数预测模块
3 电台输出模块 4 参数训练模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
图1是本发明一实施例提供的车载收音机搜台装置的结构示意图。如图1所示，本发明实施例提供一种车载收音机搜台装置，该装置包括：电台输入模块1、参数预测模块2以及电台输出模块3，其中，所述电台输入模块1用于获取当前电台的相关技术参数；所述参数预测模块2用于根据所述当前电台的相关技术参数，通过二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；以及所述电台输出模块3用于保存所述有效电台。
收音机的主要相关技术参数可以为：信号强度Level(Signal Strength)、超声波噪声USN(Ultrasonic Noise)、宽带调幅WAM(Wideband AM)和频率偏移FOF(Frequencyoffset)中的至少一者，但不限于此。其中，我国收音机FM频段为87.5-108MHz，频段间隔为0.1MHz，AM为频段为522-1620KHz，切换间隔为10KHz，所对应FM最小频段为87.5MHz，FM最大频段为108MHz，AM最小频段为522KHz，AM最大频段为1620KHz。
在现有技术中，一般通过以下方式确定有效电台：
首先，从收音机芯片获取单个频段返回的实时结果，其中，包括当前电台频率，当前电台Level、当前电台USN、当前电台WAM和当前电台FOF等相关技术参数；
接着，判定输入电台的相关技术参数，如当前电台Level是否大于Level参数阈值、当前电台USN是否大于USN参数阈值、当前电台WAM是否大于WAM参数阈值以及当前电台FOF是否大于FOF参数阈值，若都符合大于的条件，则判定输入电台为有效电台，否则判定为无效电台。
最后，把有效电台添加到车载终端上的收音机搜索列表，按照频率大小排序显示。
但是，现有技术判定当前电台是否为有效电台完全取决于参数阈值的设定，很容易出现参数阈值设定不合理，导致有效电台的判定不准确，在搜索列表中出现无效电台或者遗漏有效电台的情况。
对此，在本发明实施例中，引入了二分类算法模型，从而通过二分类算法确定有效电台，具体为：
电台输入模块1从收音机芯片获取单个频段返回的实时结果，包括：当前电台频率，当前电台Level、当前电台USN、当前电台WAM和当前电台FOF等相关技术参数；
参数预测模块2用于根据当前电台Level、当前电台USN、当前电台WAM和当前电台FOF等相关技术参数，通过二分类算法模型确定当前电台是否为有效电台，其中二分类算法可以为逻辑回归算法、决策树、SVM算法以及AdaBoost算法中的一者，即适合二分类问题的算法，通过多个输入因子(在此为相关技术参数)的带入，可以根据模型得到0或1的两种结果(在本发明实施例中，即为有效电台和无效电台)。在收音机出厂之前，可以使用大量的电台的相关技术参数以及该电台是否为有效电台建立二分类算法模型，例如工作人员可以在搜索出一个电台之后，收听该电台以判断是否是有效电台(例如音质和信号是否正常等)，然后确定该电台的相关技术参数，从而以相关技术参数作为输入因子，该电台是否是有效电台作为输出因子，建立二分类算法模型；
电台输出模块3用于把有效电台添加到车载终端上的收音机搜索列表，保存有效电台。
在条件允许的前提下，数据的处理以及采集并不局限于车载终端设备本地，可以在云端。
另外，本发明还提供另一种实施例，即在建立二分类算法模型时，加入设计人员的习惯，即初始用户习惯，通过相关技术参数、初始用户习惯以及该电台是否为有效电台建立二分类算法模型。这样可以在判断当前电台是否为有效电台时考虑用户习惯，具体地，在出厂设置时，工作人员收听A电台，发现A电台广告较多，因此使用比较常见的习惯作为初始用户习惯，例如迅速跳过某电台，建立迅速跳过某电台为输入因子，输出因子为无效电台的二分类算法模型，并将迅速跳过的初始用户习惯与A电台对应。于是，在用户使用过程中，如果判断到A电台，则使迅速跳过的初始用户习惯成为一个输入因子，从而可能判断A电台为无效电台)，从而使电台的搜索更智能。
对于电台相同的频段来说，收音机在每个城市收到的节目均不相同。例如87.9MHz在北京为音乐频道，在上海可能为生活频道，用户可能在北京喜欢听87.9MHz，但在上海就不愿意听87.9MHz。因此，在用户喜好不变的情况下，在城市变化时上述用户习惯也会随之变化。于是，在本发明实施例中，建立二分类算法模型时，还要在初始用户习惯加入收音机的位置信息的前提，即在不同城市对应不同的初始用户习惯。
在本发明实施例中，判断当前电台是否为有效电台的过程为：
电台输入模块1用于获取当前电台的相关技术参数和收音机的位置信息，收音机的位置信息可以通过车载GPS获取；
参数预测模块2用于根据当前电台的相关技术参数、收音机的位置信息以及初始用户习惯作为输入因子带入包含初始用户习惯的二分类算法模型，从而确定当前电台是否为有效电台；
电台输出模块3用于把有效电台添加到车载终端上的收音机搜索列表，保存有效电台。
图2是本发明另一实施例提供的车载收音机搜台装置的结构示意图。如图2所示，该装置还包括：参数训练模块4，用于：检测所述用户习惯信息；根据所述用户习惯信息、所述收音机的位置信息、所述当前电台的相关技术参数以及用户标定所述当前电台是否有效，通过所述二分类算法优化所述二分类算法模型。
用户习惯信息可以包括：预定时间内所述用户在每个电台上停留的时间的百分比、所述用户在打开至关闭所述收音机过程中在所述每个电台上停留的时间的百分比以及所述用户在所述每个电台上停留的时间段中的至少一者，在用户习惯信息达到一定量时(即例如预定时间内所述用户在每个电台上停留的时间的百分比大于某值时)，说明用户喜欢该电台，相反地，在用户习惯信息始终未达到一定量时，说明用户并不喜欢该电台。其中预定时间可以为一周7天，或者为其它时间，在此不做限定。
无论上文所述的初始的二分类算法模型是否包括初始用户习惯，均可以进行本实施例的二分类算法模型优化。优化该二分类算法模型的目的在于使二分类算法模型个性化，例如，某些品味“挑剔”的客户，即使此类节目音质不好，也要收到个人特别喜欢的节目，那么该电台就算在音质上判断为无效电台，也因为用户习惯作为有效电台。当车载设备在安全的环境下，此处指汽车处于低速行驶或者停止状态，电量充足状态，触发优化二分类算法模型的过程。输入因子包括：用户习惯信息、收音机的位置信息、当前电台的相关技术参数，输出因子为：用户标定该电台是否为有效电台。通过训练该模型，直到测试该模型进行有效电台的判断准确率达到80％以上进行使用。在使用优化后的二分类算法模型时，就可以在判断每个电台时使当前电台对应的用户习惯信息作为输入因子，从而个性化地判断当前电台是否为有效电台。
在本实施例中，由于检测了每个电台对应的用户习惯信息，因此在当前电台为有效电台时，电台输出模块3可以根据用户习惯信息得到用户对该电台的喜好程度，从而根据喜好程度在搜索列表排列电台，具体如下：
首先，获取新的有效电台的信息，包含：电台频段、当时时段以及地理位置信息等信息；
接着，计算新的有效电台与当前用户的历史记录中的各个电台的相似度，其中历史记录记录的是在当前时间段以及位置区域内，按照用户习惯信息(例如使用时长)有序的一张表，其中该表的序列最能代表用户对各个电台的喜好程度。
最后，依据计算相似度步骤中的值，把新的有效电台插入搜索列表中合适的位置，呈现给用户。
另外，如果要使用电台的相关技术参数阈值来判定电台是否为有效电台，本发明实施例还可以提供一种调节电台的相关技术参数阈值的方式，具体如下：
首先，电台输入模块1从收音机芯片获取单个频段返回的实时结果，包括当前电台频率，当前电台Level、当前电台USN、当前电台WAM和当前电台FOF等相关技术参数；
接着，调试人员开车在各种环境下，对当前电台凭听觉来标识电台是否有效，并且缓存该电台频率以及相关技术参数到本地或者云端；
接着，用户对标定的所有电台数据，按机器学习分类算法进行分类处理。分为有效电台类别，以及无效电台类别；
最后，参数预测模块2响应于用户的标定和所有电台的相关技术参数，推算有效电台以及无效电台的边界值(Level、USN、WAM和FOF等相关技术参数为多少才是有效电台)，从而确定Level阈值、USN阈值、WAM阈值以及FOF阈值。
图3是本发明一实施例提供的车载收音机搜台方法的流程图。如图3所示，该方法包括：
步骤S31，获取当前电台的相关技术参数；
步骤S32，根据所述当前电台的相关技术参数，通过二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；以及
步骤S33，保存所述有效电台。
图4是本发明另一实施例提供的车载收音机搜台方法的流程图。如图4所示，该方法还包括：
步骤S41，获取所述收音机的位置信息；
步骤S42，根据所述当前电台的相关技术参数和所述收音机的位置信息，通过包含初始用户习惯的二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；
步骤S43，保存所述有效电台。
图5是本发明另一实施例提供的车载收音机搜台方法的流程图。如图5所示，该方法还包括：
步骤S51，检测所述用户习惯信息；
步骤S52，根据所述用户习惯信息、所述收音机的位置信息、所述当前电台的相关技术参数以及用户标定所述当前电台是否有效，通过所述二分类算法优化所述二分类算法模型。
优选地，所述相关技术参数包括：信号强度、超声波噪声、宽带调幅以及频率偏移中的至少一者。
优选地，所述用户习惯信息包括：预定时间内所述用户在每个电台上停留的时间的百分比、所述用户在打开至关闭所述收音机过程中在所述每个电台上停留的时间的百分比以及所述用户在所述每个电台上停留的时间段中的至少一者。
上述方法实施例与上文所述的装置的实施例类似，可以参考上文所述的装置的实施例，在此不再赘述。
图6是本发明一实施例提供的车载收音机搜台方法的整体工作流程图。如图6所示，该方法还包括：
步骤601，接收当前电台；
步骤602，通过二分类算法模型判断当前电台是否有效；
步骤603，在当前电台有效时保存有效电台；
步骤604，检测用户习惯，以优化二分类算法模型便于精确判断电台是否有效。
通过上述技术方案，采用本发明实施例提供的车载收音机搜台装置和方法，该装置包括：电台输入模块、参数预测模块以及电台输出模块，其中，所述电台输入模块用于获取当前电台的相关技术参数；所述参数预测模块用于根据所述当前电台的相关技术参数，通过二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；以及所述电台输出模块用于保存所述有效电台。通过二分类算法模型确定当前电台是否为有效电台，可以提高搜索出的有效电台的正确率，使搜台结果减少无效电台的出现，且避免遗漏有效电台。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
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，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。

Claims (10)

1.一种车载收音机搜台装置，其特征在于，该装置包括：
电台输入模块、参数预测模块以及电台输出模块，其中，
所述电台输入模块用于获取当前电台的相关技术参数；
所述参数预测模块用于根据所述当前电台的相关技术参数，通过二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；以及
所述电台输出模块用于保存所述有效电台。
2.根据权利要求1所述的车载收音机搜台装置，其特征在于，
所述电台输入模块还用于获取所述收音机的位置信息；以及
所述参数预测模块还用于根据所述当前电台的相关技术参数和所述收音机的位置信息，通过包含初始用户习惯的二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台。
3.根据权利要求2所述的车载收音机搜台装置，其特征在于，该装置还包括：
参数训练模块，用于：
检测所述用户习惯信息；
根据所述用户习惯信息、所述收音机的位置信息、所述当前电台的相关技术参数以及用户标定所述当前电台是否有效，通过所述二分类算法优化所述二分类算法模型。
4.根据权利要求1所述的车载收音机搜台装置，其特征在于，所述相关技术参数包括：
信号强度、超声波噪声、宽带调幅以及频率偏移中的至少一者。
5.根据权利要求2所述的车载收音机搜台装置，其特征在于，所述用户习惯信息包括：
预定时间内所述用户在每个电台上停留的时间的百分比、所述用户在打开至关闭所述收音机过程中在所述每个电台上停留的时间的百分比以及所述用户在所述每个电台上停留的时间段中的至少一者。
6.一种车载收音机搜台方法，其特征在于，该方法包括：
获取当前电台的相关技术参数；
根据所述当前电台的相关技术参数，通过二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台；以及
保存所述有效电台。
7.根据权利要求6所述的车载收音机搜台方法，其特征在于，该方法还包括：
获取所述收音机的位置信息；以及
根据所述当前电台的相关技术参数和所述收音机的位置信息，通过包含初始用户习惯的二分类算法模型确定所述当前电台是否为有效电台。
8.根据权利要求7所述的车载收音机搜台方法，其特征在于，该方法还包括：
检测所述用户习惯信息；
根据所述用户习惯信息、所述收音机的位置信息、所述当前电台的相关技术参数以及用户标定所述当前电台是否有效，通过所述二分类算法优化所述二分类算法模型。
9.根据权利要求6所述的车载收音机搜台方法，其特征在于，所述相关技术参数包括：
信号强度、超声波噪声、宽带调幅以及频率偏移中的至少一者。
10.根据权利要求8所述的车载收音机搜台方法，其特征在于，所述用户习惯信息包括：
预定时间内所述用户在每个电台上停留的时间的百分比、所述用户在打开至关闭所述收音机过程中在所述每个电台上停留的时间的百分比以及所述用户在所述每个电台上停留的时间段中的至少一者。
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