CN110648685A - 设备检测方法、装置、电子设备和可读存储介质 - Google Patents

设备检测方法、装置、电子设备和可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了设备检测方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及设备检测领域。具体实现方案为：一种设备检测方法，被检测的设备包括麦克风阵列，该设备检测方法包括：令设备播放检测信号；通过设备的麦克风阵列接收检测信号；对麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理；基于第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理的结果中至少之一，完成对设备的检测。利用本申请的实施例能够实现对设备声学特性的检测。

Description

设备检测方法、装置、电子设备和可读存储介质
技术领域
本申请涉及一种设备检测技术领域，尤其涉及一种设备的声学特性检测技术领域。
背景技术
目前，各种智能语音交互设备层出不穷，有面向儿童的智能人机对话玩具、面向学生的智能教学机器人、面向商务人士的智能语音翻译机，以及面向大众人群的智能音箱产品，等等。以智能音箱为例，用户在使用智能音箱进行语音交互时，较为常见的场景之一是，用户发出语音指令时音箱正在播放音频，音箱内部的噪音将影响音箱对外面指令的识别，为了提高音箱对指令的识别能力，可采用回声消除(Automatic Echo Cancellation，AEC)算法去除音箱内部的噪音，能够提高音箱的指令识别能力。
但是，在实际应用中人们发现，智能硬件产品对外界指令的识别能力仍然差强人意，设备唤醒识别困难、指令识别错误等情况时有发生，与用户期望的使用效果不能匹配。
发明内容
有鉴于此，本申请提出一种设备检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
第一方面，本申请实施例提供一种设备检测方法，设备包括麦克风阵列，设备检测方法包括：
设备播放检测信号；
通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
对麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理；
基于第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理的结果中至少之一，完成对设备的检测。
采用本申请实施例提供的设备检测方法，以被检测的设备播放检测信号，并通过该被检测设备自身录制所播放的检测信号，完成对检测信号的接收，然后通过对接收到的信号进行处理，得到被检测设备的声学特性，可完成对设备的声学特性的检测，检测结果可作为设备硬件准入、结构优化时的参考依据。
根据本申请实施例的设备检测方法，第一预定处理包括：获得麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数；基于幅度特征参数确定麦克风阵列的幅度检测结果。
这样处理的好处是，由于麦克风阵列接收到的信号与检测信号本身可能存在或大或小的差异，接收信号的特征反映了麦克风阵列本身的声学特性，针对麦克风阵列接收到的信号，计算得到总的幅度均值和峰值，可用来评价麦克风阵列的幅度特征。
根据本申请实施例的设备检测方法，获得麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数包括：基于麦克风阵列接收到的多帧信号，分别计算麦克风阵列中各个麦克风接收到的多帧信号的多个幅度均值；在各个麦克风接收到的多帧信号的多个幅度均值中取多帧信号中的最大幅度值，作为麦克风阵列接收到的信号的幅度峰值。
这样处理的好处是，对麦克风阵列中的每个麦克风分别计算信号的幅度均值，以及在计算得到的多个幅度均值中取最大值作为幅度峰值，能够较为准确的反映设备接收信号的幅度特性。
根据本申请实施例的设备检测方法，基于幅度特征参数确定麦克风阵列的幅度检测结果，包括：如果麦克风阵列中存在单个麦克风的多个幅度均值均小于第一阈值，则麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求；如果幅度峰值大于第二阈值，则麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求。
这样处理的好处是，可根据不同的应用需求设置不同的阈值，灵活判定麦克风阵列的幅度检测结果。
根据本申请实施例的设备检测方法，第二预定处理包括：获得麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数；基于各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定麦克风阵列的一致性检测结果。
这样处理的好处是，由于麦克风阵列接收到的信号与检测信号本身可能存在或大或小的差异，接收信号的特征反映了麦克风阵列本身的声学特性，针对各路麦克风接收到的信号，计算得到各路麦克风信号的幅度均值比值和幅度峰值比值，可得到各路麦克风相互之间的差异，用来评价麦克风阵列整体的一致性特征。
根据本申请实施例的设备检测方法，麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数包括：各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值和幅度峰值比值；获得麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数，包括：
基于麦克风阵列接收到的多帧信号，分别计算麦克风阵列中的第i个麦克风和第j个麦克风接收到的信号的幅度均值Ei(n)和Ej(n)，其中n表示帧号；
计算第i个麦克风接收到的信号的幅度均值与第j个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)，如下：
Figure BDA0002217136020000031
对于n＝1的情况，取第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i为：
Epeak，i(n)＝Ei(n)
对于n＞1的情况，对第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值进行平滑处理，得到第i+1个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i+1如下：
Epeak，i+1(n)＝Q×Epeak，i(n)+(1-Q)×Epeak，i+1(n)
计算第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值与第j个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)，如下：
其中，Q为平滑系数，0＜Q＜1。
这样处理的好处是，对麦克风阵列中的每个麦克风，分别计算信号的幅度均值比值和峰值比值，能够较为准确的反映设备接收信号的一致性特性。
根据本申请实施例的设备检测方法，基于各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定麦克风阵列的一致性检测结果，包括：
将各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)中的每一个幅度均值比值与第三阈值进行比较，每出现一次幅度均值比值大于第三阈值的情况，计数为1；将各个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)中的每一个幅度峰值比值与第四阈值进行比较，每出现一次幅度峰值比值大于第四阈值的情况，计数为1；如果累计计数的总和大于预设的阈值，则麦克风阵列的一致性检测结果为不符合要求。
这样处理的好处是，可根据不同的应用需求设置不同的阈值，灵活判定麦克风阵列的一致性检测结果。
根据本申请实施例的设备检测方法，第三预定处理包括：获得麦克风阵列的非线性特征参数；基于非线性特征参数确定麦克风阵列的非线性检测结果。
这样处理的好处是，由于麦克风阵列接收到的信号与检测信号本身可能存在或大或小的差异，接收信号的特征反映了麦克风阵列本身的声学特性，针对麦克风阵列接收到的信号，得到麦克风阵列的非线性系数，可用来评价麦克风阵列的非线性特征。
根据本申请实施例的设备检测方法，非线性特征参数包括：麦克风阵列的非线性系数；获得麦克风阵列的非线性特征参数包括：
对麦克风阵列接收到的信号进行处理，获得麦克风阵列接收到的信号的多个频点的能量；在多个频点的能量中取最大值，以最大值对应的频率作为麦克风阵列接收到的信号的基频频率，以最大值对应的能量作为麦克风阵列接收到的信号的基频能量；基于基频频率，确定麦克风阵列接收到的信号的谐波能量；对谐波能量与基频能量的比值取对数，作为麦克风阵列的非线性系数。
这样处理的好处是，对麦克风信号进行上述一系列处理，计算出麦克风阵列的非线性系数，能够较为准确的反映设备接收信号的非线性特性。。
根据本申请实施例的设备检测方法，基于非线性特征参数确定麦克风阵列的非线性检测结果，包括：将麦克风阵列的非线性系数与预设阈值进行比较，若非线性系数小于预设的阈值，则麦克风阵列的非线性检测结果为不符合要求。
这样处理的好处是，可根据不同的应用需求设置不同的阈值，灵活判定麦克风阵列的非线性检测结果。
第二方面，本申请实施例还提供一种设备检测装置，设备包括麦克风阵列，设备检测装置包括：
检测信号播放模块，用于使设备播放检测信号；
检测信号接收模块，用于通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
检测信号处理模块，用于对麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理；
结果处理模块，用于基于第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理的结果中至少之一，完成对设备的检测。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，起包括：
至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上的方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如上所述的方法。
利用本申请实施例可对设备检测的声学特性进行检测，根据实际需求，可对麦克风阵列进行幅度检测、一致性检测和/或非线性检测，如果进行幅度检测，可确定麦克风阵列接收到的信号的幅度均值和峰值是否符合要求；如果进行一致性检测，可确定麦克风阵列中各路麦克风接收到的信号的幅度是否达到一致性要求；如果进行非线性检测，可确定麦克风阵列的非线性性能是否符合要求，本申请实施例的各项检测结果均可作为设备硬件准入、结构优化时的参考依据。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是根据本申请第一实施例的设备检测方法的示意图；
图2是根据本申请第二实施例的设备检测方法的示意图；
图3是根据本申请第三实施例的设备检测方法的示意图；
图4是根据本申请第四实施例的设备检测方法的示意图；
图5是根据本申请第五实施例的设备检测方法的示意图；
图6是根据本申请第六实施例的设备检测方法的示意图；
图7是根据本申请第七实施例的设备检测方法的示意图；
图8是本申请第五实施例设备检测方法对应的设备检测装置示意图；
图9是用来实现本申请实施例的设备检测的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
首先对本申请实施例的思想进行简要说明。智能语音交互设备大多采用麦克风阵列对外定向拾音，接收指令和各种交互信息，由于智能设备的硬件结构和外形设计多样，其中麦克风阵列的布置方式也随之不同，而麦克风阵列中各路麦克风的硬件特性也不可避免地存在或大或小的差异，这些因素在不同程度上对麦克风阵列的声学特性产生影响，最终可使不同智能设备的麦克风阵列表现出不同的声学特性。
本申请认为，如果智能设备中麦克风阵列的声学特性与智能设备整体不相适应，将影响智能设备中例如AEC算法对噪音的消除效果，进而影响设备性能，容易出现唤醒识别、指令识别效果不佳等问题。因此，需要对智能设备的麦克风阵列进行声学特性检测，检测结果可为优化智能设备硬件设计、提高智能设备整体性能提供有价值的参考。
图1示出了本申请第一实施例的设备检测方法的流程框图，设备包括麦克风阵列，为了完成麦克风阵列的幅度检测，该方法包括以下步骤：
S101，设备播放检测信号；
S102，通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
S103，对麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理；
S104，基于第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理的结果中至少之一，完成对设备的检测。
采用本申请实施例提供的设备检测方法，以被检测的设备播放检测信号，并通过该被检测设备自身录制所播放的检测信号，完成对检测信号的接收，然后通过对接收到的信号进行处理，得到被检测设备的声学特性，检测结果可作为设备硬件准入、结构优化时的参考依据。
利用本申请实施例提供的设备检测方法，可对设备检测的声学特性进行检测，根据实际需求，通过分析检测信号携带的参数信息，可对麦克风阵列进行例如幅度检测、一致性检测和非线性检测，举例来说，如果进行幅度检测，可确定麦克风阵列接收到的信号的幅度均值和峰值是否符合要求；如果进行一致性检测，可确定麦克风阵列中各路麦克风接收到的信号的幅度是否达到一致性要求；如果进行非线性检测，可确定麦克风阵列的非线性性能是否符合要求。
以下对幅度检测、一致性检测和非线性检测的过程分别进行详细描述。
图2示出了本申请第二实施例的设备检测方法的流程框图，设备包括麦克风阵列，为了完成麦克风阵列的幅度检测，该方法包括以下步骤：
S201，令设备播放检测信号；
S202，通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
S203，对麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理，获得麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数，基于幅度特征参数确定麦克风阵列的幅度检测结果。
图3示出了本申请第三实施例的设备检测方法的流程框图，被检测的设备包括麦克风阵列，为了完成麦克风阵列的一致性检测，该方法包括以下步骤：
S301，令设备播放检测信号；
S302，通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
S303，对麦克风阵列接收到的信号进行第二预定处理，获得麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数，基于各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定麦克风阵列的一致性检测结果。
图4示出了本申请第四实施例的设备检测方法的流程框图，被检测的设备包括麦克风阵列，为了完成麦克风阵列的非线性检测，该方法包括以下步骤：
S401，令设备播放检测信号；
S402，通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
S403，对麦克风阵列接收到的信号进行第三预定处理，获得麦克风阵列的非线性特征参数，基于非线性特征参数确定麦克风阵列的非线性检测结果。
图5示出了本申请第五实施例对被检测设备的麦克风阵列进行幅度检测、一致性检测以及非线性检测的流程框图。
S501，令设备播放检测信号；
S502，通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
S503，对麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理，获得麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数，基于幅度特征参数确定麦克风阵列的幅度检测结果。
S504，对麦克风阵列接收到的信号进行第二预定处理，获得麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数，基于各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定麦克风阵列的一致性检测结果；
S505，对麦克风阵列接收到的信号进行第三预定处理，获得麦克风阵列的非线性特征参数，基于非线性特征参数确定麦克风阵列的非线性检测结果。
进一步，由于本申请实施例对前述三种检测的顺序没有特别限定，因此幅度检测、一致性检测以及非线性检测的检测顺序可以调换，分别得到检测结果。
作为示例，图6示出了本申请第六实施例在一次检测中对被检测设备的麦克风阵列先后进行非线性检测和一致性检测的流程框图，包括：
S601，令设备播放检测信号；
S602，通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
S603，对麦克风阵列接收到的信号进行第三预定处理，获得麦克风阵列的非线性特征参数，基于非线性特征参数确定麦克风阵列的非线性检测结果；
S604，对麦克风阵列接收到的信号进行第二预定处理，获得麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数，基于各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定麦克风阵列的一致性检测结果。
作为示例，图7示出了本申请第七实施例在一次检测中对被检测设备的麦克风阵列先后进行一致性检测和幅度检测的流程框图，包括：
S701，令设备播放检测信号；
S702，通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
S703，对麦克风阵列接收到的信号进行第二预定处理，获得麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数，基于各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定麦克风阵列的一致性检测结果；
S704，对麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理，获得麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数，基于幅度特征参数确定麦克风阵列的幅度检测结果。
在其他实施例中，可按照应用的检测需求进行再次调换，不影响各项声学特性的检测结果。
以下对本申请实施例的实现方式进行详细描述。
在本领域，扫频信号发生器所产生的扫频信号频率能随时间作线性变化，而幅度则基本恒定，因此扫频信号可以用来得到系统在某些频段的频率特性，主要用于测试元器件以及整机的频率特性等。本申请的实施例可采用扫频信号作为检测信号，可使待检测的硬件设备自播自录扫频信号，对信号进行必要处理，实现设备检测。扫频信号可以选择连续扫频信号或离散扫频信号等，本申请对此没有特殊限定。
<幅度检测>
麦克风阵列接收信号的幅度检测主要是为了检测麦克风阵列是否能接收到信号，以及接收到的信号是否存在截幅现象。
在本申请实施例中，对设备麦克风阵列进行幅度检测，麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数包括幅度均值和幅度峰值；
对麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理包括：基于麦克风阵列接收到的多帧信号，分别计算麦克风阵列中各个麦克风接收到的多帧信号的多个幅度均值；在各个麦克风接收到的多帧信号的多个幅度均值中取多帧信号中的最大幅度值，作为麦克风阵列接收到的信号的幅度峰值。。
在本申请实施例中，基于幅度特征参数确定麦克风阵列的幅度检测结果包括：如果麦克风阵列中存在单个麦克风的多个幅度均值均小于第一阈值，则麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求；如果幅度峰值大于第二阈值，则麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求。
这样处理的好处是，由于麦克风阵列接收到的信号与检测信号本身可能存在或大或小的差异，接收信号的特征反映了麦克风阵列本身的声学特性，针对麦克风阵列接收到的信号，计算得到总的幅度均值和峰值，可用来评价麦克风阵列的幅度特征。可根据不同的应用需求设置不同的阈值，灵活判定麦克风阵列的幅度检测结果。
在本申请的实施例中，麦克风阵列的幅度检测的过程可采用数学表达式描述如下。
将麦克风阵列接收到的信号表示为s(i)，i＝1，...，L，其中，i表示采样点，L表示帧长；其中L可取为2的i次方，便于进行快速傅里叶变换。
首先，对于麦克风阵列接收到的每一帧信号，计算麦克风阵列中各个麦克风接收的每一帧信号的幅度均值En，如下：
Figure BDA0002217136020000101
其中，n表示帧号，E{}表示取均值，
其次，确定麦克风阵列信号的幅度峰值p，如下：
p＝max{s(i)}
其中，max{}表示取最大值；
然后，将每一帧的幅度均值En、幅度峰值p分别与预先设定的阈值进行比较，判决方法如下：
如果某个麦克风接收到的每一帧信号的幅度均值En均小于幅度均值的阈值，说明该个麦克风接收到的信号幅度太小，该个麦克风不能接收到信号；
如果幅度峰值p大于幅度峰值的阈值，说明麦克风阵列接收到的信号幅度太大，麦克风出现截幅现象。
其中，幅度均值的阈值可依据经验设定，也可以根据应用需求设定，例如，幅度均值的阈值可以设为100，也可以设为例如150、200、260、300，也可以为更大或者更小。
其中，幅度峰值的阈值可依据经验设定，也可以根据应用需求设定，例如，幅度峰值的阈值可以设为30000，也可以设为例如28000、31500、32000，也可以为更大或者更小。
<一致性检测>
麦克风阵列的一致性检测主要是为了检测麦克风阵列中各路麦克风接收信号的幅度是否一致。
在本申请实施例中，对麦克风阵列进行一致性检测，麦克风阵列中各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数包括：各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值和幅度峰值比值；
对麦克风阵列接收到的信号进行第二预定处理包括：
首先，基于所述麦克风阵列接收到的多帧信号，对于麦克风阵列接收到的每一帧信号，计算各个麦克风的幅度均值，并计算幅度均值与其余各个麦克风信号的幅度均值的比值，如下：
分别计算麦克风阵列中的第i个麦克风和第j个麦克风接收到的信号的幅度均值Ei(n)和Ej(n)，其中n表示帧号；
计算第i个麦克风接收到的信号的幅度均值与第j个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)，如下：
Figure BDA0002217136020000111
其次，在计算幅度峰值比值时，可跟踪计算各路麦克风信号的幅度峰值Epeak，具体跟踪方法如下：
对于n＝1的情况，取第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i为：
Epeak，i(n)＝Ei(n)
对于n＞1的情况，对第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值进行平滑处理，得到第i+1个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i+1如下：
Epeak，i+1(n)＝Q×Epeak，i(n)+(1-Q)×Epeak，i+1(n)
再次，计算第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值与第j个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)，如下：
Figure BDA0002217136020000121
其中，Q为平滑系数，0＜Q＜1。
在本申请实施例中，基于各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定麦克风阵列的一致性检测结果，包括：
首先，将各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)中的每一个幅度均值比值与第三阈值进行比较，每出现一次幅度均值比值大于第三阈值的情况，计数为1；
然后，将各个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)中的每一个幅度峰值比值与第四阈值进行比较，每出现一次幅度峰值比值大于第四阈值的情况，计数为1；
最后，如果累计计数的总和大于预设的阈值，则麦克风阵列的一致性检测结果为不符合要求。
举例来讲，可设置一致性帧数计数器，将各路麦克风的均值比值Rmean，ij(n)和峰值比值Rpeak，ij(n)分别与设定的阈值进行比较，其中每出现一次比值大于阈值的情况，则将一致性帧数计数器cnt加1。
以阈值设定为5为例，当处理完整个音频之后，若一致性帧数计数器cnt的值大于5，也就是均值比值和峰值比值大于设定阈值的帧数超过5帧时，则认为麦克风阵列整体上不满足一致性条件，其原因是相应的两个麦克风一致性较差。
这样处理的好处是，由于麦克风阵列接收到的信号与检测信号本身可能存在或大或小的差异，接收信号的特征反映了麦克风阵列本身的声学特性，针对各路麦克风接收到的信号，计算得到各路麦克风信号的幅度均值比值和幅度峰值比值，可得到各路麦克风相互之间的差异，用来评价麦克风阵列整体的一致性特征。可根据不同的应用需求设置不同的阈值，灵活判定麦克风阵列的一致性检测结果。
<非线性检测>
麦克风阵列的非线性检测是为了检测麦克风阵列的非线性性能，非线性检测的目的是检测麦克风信号的谐波能量相对于基频能量的衰减。
在本申请的实施例中，对麦克风阵列进行非线性检测，非线性特征参数包括：麦克风阵列的非线性系数；
对麦克风阵列接收到的信号进行第三预定处理包括：
首先，对麦克风阵列接收到的信号进行处理，获得麦克风阵列接收到的信号的多个频点的能量；
其次，在多个频点的能量中取最大值，以最大值对应的频率作为麦克风阵列接收到的信号的基频频率，以最大值对应的能量作为麦克风阵列接收到的信号的基频能量；
再次，基于基频频率，确定麦克风阵列接收到的信号的谐波能量；
最后，对谐波能量与基频能量的比值取对数，作为麦克风阵列的非线性系数。
在本申请的实施例中，基于非线性特征参数确定麦克风阵列的非线性检测结果，包括：将麦克风阵列的非线性系数与预设阈值比较，若非线性系数小于预设阈值，则麦克风阵列的非线性检测结果为不符合要求。
这样处理的好处是，由于麦克风阵列接收到的信号与检测信号本身可能存在或大或小的差异，接收信号的特征反映了麦克风阵列本身的声学特性，针对麦克风阵列接收到的信号，计算得到麦克风阵列的非线性系数，可用来评价麦克风阵列的非线性特征。可根据不同的应用需求设置不同的阈值，灵活判定麦克风阵列的非线性检测结果。
在本申请的实施例中，麦克风阵列的非线性检测的处理过程可采用数学表达式描述如下。
1、求取信号的频谱能量
选择加窗函数对信号进行加窗处理，例如可采用汉明窗对信号进行加窗处理，对汉明窗处理过程简要描述如下：
Figure BDA0002217136020000141
加窗后的信号表示如下：
swin(n)＝hamm(n)×s(n) n＝1，...，L
对加窗后的信号进行快速傅里叶变换FFT变换，得到频域信号：
Sfft(k)＝FFT[swin(n)] k＝1，...，K
其中，FFT[]表示快速傅里叶变换，n表示帧号，L表示帧长，K为傅里叶变换长度，k表示频点。
对频域复信号取模，可得到信号各频点的能量，如下：
Sspectrum(k)＝abs[Sfft(k)] k＝1，...，K
2、搜索信号的基频能量
由于扫频信号的基频能量远大于其他频点，因此在整个频带范围内搜索频谱能量最大值，可得到基频所在频率以及相应的能量，如下：
其中，表示基频能量，f0表示基频频率。
3、计算信号的谐波能量
由于信号的谐波频率为基频频率的整数倍，因此在搜索到信号的基频频率的基础上，可计算得到各次谐波的频率，进而得到谐波能量。
其中，由于高次谐波的幅值随着次数的升高呈指数级降低，因此高次谐波的幅值往往非常小，尤其是当谐波次数大于10时，其幅值水平已经接近噪音，因此本申请实施例仅检测前10次谐波的能量衰减，如下：
fharmonic＝mf0 m＝2，3，...，10
其中，fharmonic表示谐波频率，m表示谐波次数。
kharmonic＝fharmonic×K/fs
其中，kharmonic表示谐波频率对应的下标，fs为麦克风信号的采样率，例如fs＝16KHz，
Figure BDA0002217136020000144
其中，
Figure BDA0002217136020000151
表示谐波能量。
4、将谐波能量除以基频能量并取对数，可得到谐波的衰减量，即非线性系数，如下：
Figure BDA0002217136020000152
其中，nl_coef(n)表示帧号为n时的非线性系数。
5、将非线性系数与设定的阈值进行比较，若非线性系数小于设定阈值，也就是谐波衰减小于阈值，则麦克风阵列不满足非线性条件。
其中，由于在实际应用中设备在低频的非线性通常较差，因此设置阈值时，可以在低频设置较大的阈值，而在中高频设置较小的阈值，可使非线性检测的结果更为合理。
需要说明，上述实施例中提到的第一阈值、第二阈值、第三阈值、...、预设阈值、预定阈值等，是为方便区分描述而采用的说法，应用时，对于不同参数的阈值取值，可根据实际需求设置具体的数值，本申请实施例对于各种阈值的数值选取不作额外规定。
除此之外，基于以上描述的设备检测方法，本申请实施例还提供对应的设备检测装置，用于进行设备声学特性的检测。
图8示出了与图5实施例对应的设备检测装置，图8为一种优选实施方式的情况，该设备检测装置100可同时进行幅度检测、一致性检测以及非线性检测，设备检测装置100包括：
检测信号播放模块10，用于使设备播放检测信号；
检测信号接收模块20，用于通过设备的麦克风阵列接收检测信号；
检测信号处理模块30，用于对麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理；
结果处理模块40，用于基于第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理的结果中至少之一，完成对设备的检测。
利用本申请实施例的设备检测装置可实现对硬件设备中麦克风阵列的声学特性的检测。
根据本申请实施例的设备检测装置，检测信号处理模块包括：
第一幅度特征参数获取子模块，用于获得麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数；
幅度检测结果确定子模块，用于基于幅度特征参数确定麦克风阵列的幅度检测结果。
根据本申请实施例的设备检测装置，麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数包括：幅度均值和幅度峰值；
第一幅度特征参数获取子模块包括：
第一幅度均值计算单元，基于麦克风阵列接收到的多帧信号，分别计算麦克风阵列中各个麦克风接收到的多帧信号的多个幅度均值；
第一幅度峰值计算单元，用于在各个麦克风接收到的多帧信号的多个幅度均值中取多帧信号中的最大幅度值，作为麦克风阵列接收到的信号的幅度峰值。
根据本申请实施例的设备检测装置，幅度检测结果确定子模块包括：
第一确定单元，用于在麦克风阵列中存在单个麦克风的多个幅度均值均小于第一阈值时，确定麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求；
第二确定单元，用于在幅度峰值大于第二阈值时，确定麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求。
根据本申请实施例的设备检测装置，检测信号处理模块还包括：
第二幅度特征参数获取子模块，用于获得麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数；
一致性检测结果确定子模块，用于基于各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定麦克风阵列的一致性检测结果。
根据本申请实施例的设备检测装置，麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数包括：各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值和幅度峰值比值；
第二幅度特征参数获取子模块包括：
第二幅度均值计算单元，用于基于麦克风阵列接收到的多帧信号，分别计算麦克风阵列中的第i个麦克风和第j个麦克风接收到的信号的幅度均值Ei(n)和Ej(n)，其中n表示帧号，并且计算第i个麦克风接收到的信号的幅度均值与第j个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)，如下：
Figure BDA0002217136020000171
第二幅度峰值计算单元，用于进行以下处理：
对于n＝1的情况，取第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i为：
Epeak，i(n)＝Ei(n)
对于n＞1的情况，对第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值进行平滑处理，得到第i+1个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i+1如下：
Epeak，i+1(n)＝Q×Epeak，i(n)+(1-Q)×Epeak，i+1(n)
计算第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值与第j个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)，如下：
Figure BDA0002217136020000172
其中，Q为平滑系数，0＜Q＜1。
根据本申请实施例的设备检测装置，一致性检测结果确定子模块包括：
第一比较单元，用于将各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)中的每一个幅度均值比值与第三阈值进行比较，每出现一次幅度均值比值大于第三阈值的情况，计数为1；
第二比较单元，用于将各个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)中的每一个幅度峰值比值与第四阈值进行比较，每出现一次幅度峰值比值大于第四阈值的情况，计数为1；
第三确定单元，用于在累计计数的总和大于预设的阈值的情况下，确定麦克风阵列的一致性检测结果为不符合要求。
根据本申请实施例的设备检测装置，检测信号处理模块还包括：
非线性特征参数获取子模块，用于获得麦克风阵列的非线性特征参数；
非线性检测结果确定子模块，用于基于非线性特征参数确定麦克风阵列的非线性检测结果。
根据本申请实施例的设备检测装置，非线性特征参数包括：麦克风阵列的非线性系数；
非线性特征参数获取子模块包括：
信号能量处理单元，用于对麦克风阵列接收到的信号进行处理，获得麦克风阵列接收到的信号的多个频点的能量；
基频能量确定单元，用于在多个频点的能量中取最大值，以最大值对应的频率作为麦克风阵列接收到的信号的基频频率，以最大值对应的能量作为麦克风阵列接收到的信号的基频能量；
谐波能量确定单元，用于基于基频频率，确定麦克风阵列接收到的信号的谐波能量；
非线性系数计算单元，用于对谐波能量与基频能量的比值取对数，作为麦克风阵列的非线性系数。
根据本申请实施例的设备检测装置，非线性检测结果确定子模块包括：
第四确定单元，用于在麦克风阵列的非线性系数小于预设的阈值的情况下，确定麦克风阵列的非线性检测结果为不符合要求。
根据本申请的实施例，还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图9所示，是根据本申请实施例的设备检测的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图9所示，该电子设备包括：一个或多个处理器1001、存储器1002，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示图形用户界面(Graphical User Interface，GUI)的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图9中以一个处理器1001为例。
存储器1002即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的设备检测的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的设备检测的方法。
存储器1002作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的设备检测的方法对应的程序指令/模块(例如，附图8所示的检测信号播放模块10、检测信号接收模块20、检测信号处理模块30和结果处理模块40)。处理器1001通过运行存储在存储器1002中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的设备检测的方法。
存储器1002可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据设备检测的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1002可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器1002可选包括相对于处理器1001远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备检测的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
设备检测的方法的电子设备还可以包括：输入装置1003和输出装置1004。处理器1001、存储器1002、输入装置1003和输出装置1004可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。
输入装置1003可接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备检测的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置1004可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、发光二极管(Light EmittingDiode，LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(programmable logic device，PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(Cathode Ray Tube，阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(Local Area Network，LAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
采用本申请实施例提供的设备检测方法，以被检测的设备播放检测信号，并通过该被检测设备自身录制所播放的检测信号，完成对检测信号的接收，然后通过对接收到的信号进行处理，得到被检测设备的声学特性，可完成对设备的声学特性的检测，检测结果可作为设备硬件准入、结构优化时的参考依据。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (22)

1.一种设备检测方法，其特征在于，所述设备包括麦克风阵列，所述设备检测方法包括：
所述设备播放检测信号；
通过所述设备的麦克风阵列接收检测信号；
对所述麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理；
基于所述第一预定处理、所述第二预定处理和所述第三预定处理的结果中至少之一，完成对所述设备的检测。
2.根据权利要求1所述的设备检测方法，其特征在于，所述第一预定处理包括：
获得所述麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数；
基于所述幅度特征参数确定所述麦克风阵列的幅度检测结果。
3.根据权利要求2所述的设备检测方法，其特征在于，所述麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数包括：幅度均值和幅度峰值；
所述获得所述麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数，包括：
基于所述麦克风阵列接收到的多帧信号，分别计算所述麦克风阵列中各个麦克风接收到的多帧信号的多个幅度均值；
在所述各个麦克风接收到的多帧信号的多个幅度均值中取最大值，作为所述麦克风阵列接收到的信号的幅度峰值。
4.根据权利要求3所述的设备检测方法，其特征在于，
所述基于所述幅度特征参数确定所述麦克风阵列的幅度检测结果，包括：
如果所述麦克风阵列中存在单个麦克风的多个幅度均值均小于第一阈值，则所述麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求；
如果所述幅度峰值大于第二阈值，则所述麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求。
5.根据权利要求1所述的设备检测方法，其特征在于，所述第二预定处理包括：
获得所述麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数；
基于所述各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定所述麦克风阵列的一致性检测结果。
6.根据权利要求5所述的设备检测方法，其特征在于，所述麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数包括：所述各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值和幅度峰值比值；
所述获得所述麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数，包括：
基于所述麦克风阵列接收到的多帧信号，分别计算所述麦克风阵列中的第i个麦克风和第j个麦克风接收到的信号的幅度均值Ei(n)和Ej(n)，其中n表示帧号；
计算第i个麦克风接收到的信号的幅度均值与第j个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)，如下：
对于n＝1的情况，取第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i为：
Epeak，i(n)＝Ei(n)
对于n＞1的情况，对第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值进行平滑处理，得到第i+1个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i+1如下：
Epeak，i+1(n)＝Q×Epeak，i(n)+(1-Q)×Epeak，i+1(n)
计算第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值与第j个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)，如下：
Figure FDA0002217136010000022
其中，Q为平滑系数，0＜Q＜1。
7.根据权利要求6所述的设备检测方法，其特征在于，
所述基于所述各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定所述麦克风阵列的一致性检测结果，包括：
将所述各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)中的每一个幅度均值比值与第三阈值进行比较，每出现一次幅度均值比值大于所述第三阈值的情况，计数为1；
将所述各个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)中的每一个幅度峰值比值与第四阈值进行比较，每出现一次幅度峰值比值大于所述第四阈值的情况，计数为1；
如果累计计数的总和大于预设的阈值，则所述麦克风阵列的一致性检测结果为不符合要求。
8.根据权利要求1所述的设备检测方法，其特征在于，所述第三预定处理包括：
获得所述麦克风阵列的非线性特征参数；
基于所述非线性特征参数确定所述麦克风阵列的非线性检测结果。
9.根据权利要求8所述的设备检测方法，其特征在于，所述非线性特征参数包括：所述麦克风阵列的非线性系数；
所述获得所述麦克风阵列的非线性特征参数，包括：
对所述麦克风阵列接收到的信号进行处理，获得所述麦克风阵列接收到的信号的多个频点的能量；
在所述多个频点的能量中取最大值，以所述最大值对应的频率作为所述麦克风阵列接收到的信号的基频频率，以所述最大值对应的能量作为所述麦克风阵列接收到的信号的基频能量；
基于所述基频频率，确定所述麦克风阵列接收到的信号的谐波能量；
对所述谐波能量与所述基频能量的比值取对数，作为所述麦克风阵列的非线性系数。
10.根据权利要求9所述的设备检测方法，其特征在于，
所述基于所述非线性特征参数确定所述麦克风阵列的非线性检测结果，包括：
将所述麦克风阵列的非线性系数与预设阈值进行比较，若非线性系数小于预设的阈值，则所述麦克风阵列的非线性检测结果为不符合要求。
11.一种设备检测装置，其特征在于，所述设备包括麦克风阵列，所述设备检测装置包括：
检测信号播放模块，用于使所述设备播放检测信号；
检测信号接收模块，用于通过所述设备的麦克风阵列接收检测信号；
检测信号处理模块，用于对所述麦克风阵列接收到的信号进行第一预定处理、第二预定处理和第三预定处理；
结果处理模块，用于基于所述第一预定处理、所述第二预定处理和所述第三预定处理的结果中至少之一，完成对所述设备的检测。
12.根据权利要求11所述的设备检测装置，其特征在于，所述检测信号处理模块包括：
第一幅度特征参数获取子模块，用于获得所述麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数；
幅度检测结果确定子模块，用于基于所述幅度特征参数确定所述麦克风阵列的幅度检测结果。
13.根据权利要求12所述的设备检测装置，其特征在于，所述麦克风阵列接收到的信号的幅度特征参数包括：幅度均值和幅度峰值；
所述第一幅度特征参数获取子模块包括：
第一幅度均值计算单元，基于所述麦克风阵列接收到的多帧信号，分别计算所述麦克风阵列中各个麦克风接收到的所述多帧信号的多个幅度均值；
第一幅度峰值计算单元，用于在所述各个麦克风接收到的多帧信号的多个幅度均值中取所述多帧信号中的最大幅度值，作为所述麦克风阵列接收到的信号的幅度峰值。
14.根据权利要求13所述的设备检测装置，其特征在于，
所述幅度检测结果确定子模块包括：
第一确定单元，用于在所述麦克风阵列中存在单个麦克风的所述多个幅度均值均小于第一阈值时，确定所述麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求；
第二确定单元，用于在所述幅度峰值大于第二阈值时，确定所述麦克风阵列的幅度检测结果为不符合要求。
15.根据权利要求11所述的设备检测装置，其特征在于，所述检测信号处理模块还包括：
第二幅度特征参数获取子模块，用于获得所述麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数；
一致性检测结果确定子模块，用于基于所述各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数确定所述麦克风阵列的一致性检测结果。
16.根据权利要求15所述的设备检测装置，其特征在于，所述麦克风阵列中的各个麦克风接收到的信号的幅度特征参数包括：所述各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值和幅度峰值比值；
所述第二幅度特征参数获取子模块包括：
第二幅度均值计算单元，用于基于所述麦克风阵列接收到的多帧信号，分别计算所述麦克风阵列中的第i个麦克风和第j个麦克风接收到的信号的幅度均值Ei(n)和Ej(n)，其中n表示帧号，并且计算第i个麦克风接收到的信号的幅度均值与第j个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)，如下：
Figure FDA0002217136010000051
第二幅度峰值计算单元，用于进行以下处理：
对于n＝1的情况，取第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i为：
Epeak，i(n)＝Ei(n)
对于n＞1的情况，对第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值进行平滑处理，得到第i+1个麦克风接收到的信号的幅度峰值Epeak，i+1如下：
Epeak，i+1(n)＝Q×Epeak，i(n)+(1-Q)×Epeak，i+1(n)
计算第i个麦克风接收到的信号的幅度峰值与第j个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)，如下：
其中，Q为平滑系数，0＜Q＜1。
17.根据权利要求16所述的设备检测装置，其特征在于，所述一致性检测结果确定子模块包括：
第一比较单元，用于将所述各个麦克风接收到的信号的幅度均值比值Rmean，ij(n)中的每一个幅度均值比值与第三阈值进行比较，每出现一次幅度均值比值大于所述第三阈值的情况，计数为1；
第二比较单元，用于将所述各个麦克风接收到的信号的幅度峰值比值Rpeak，ij(n)中的每一个幅度峰值比值与第四阈值进行比较，每出现一次幅度峰值比值大于所述第四阈值的情况，计数为1；
第三确定单元，用于在累计计数的总和大于预设的阈值的情况下，确定所述麦克风阵列的一致性检测结果为不符合要求。
18.根据权利要求11所述的设备检测装置，其特征在于，所述检测信号处理模块还包括：
非线性特征参数获取子模块，用于获得所述麦克风阵列的非线性特征参数；
非线性检测结果确定子模块，用于基于所述非线性特征参数确定所述麦克风阵列的非线性检测结果。
19.根据权利要求18所述的设备检测装置，其特征在于，所述非线性特征参数包括：所述麦克风阵列的非线性系数；
所述非线性特征参数获取子模块包括：
信号能量处理单元，用于对所述麦克风阵列接收到的信号进行处理，获得所述麦克风阵列接收到的信号的多个频点的能量；
基频能量确定单元，用于在所述多个频点的能量中取最大值，以所述最大值对应的频率作为所述麦克风阵列接收到的信号的基频频率，以所述最大值对应的能量作为所述麦克风阵列接收到的信号的基频能量；
谐波能量确定单元，用于基于所述基频频率，确定所述麦克风阵列接收到的信号的谐波能量；
非线性系数计算单元，用于对所述谐波能量与所述基频能量的比值取对数，作为所述麦克风阵列的非线性系数。
20.根据权利要求19所述的设备检测装置，其特征在于，
所述非线性检测结果确定子模块包括：
第四确定单元，用于在所述麦克风阵列的非线性系数小于预设的阈值的情况下，确定所述麦克风阵列的非线性检测结果为不符合要求。
21.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-10中任一项所述的方法。
22.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-10中任一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113259832A (zh) * 2021-06-29 2021-08-13 深圳市欧瑞博科技股份有限公司 麦克风阵列的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN114173273A (zh) * 2021-12-27 2022-03-11 科大讯飞股份有限公司 麦克风阵列检测方法、相关设备及可读存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101426169A (zh) * 2008-11-27 2009-05-06 嘉兴中科声学科技有限公司 一种快速检测发声体声响应参数的时域跟踪滤波器及系统
CN106507245A (zh) * 2016-12-26 2017-03-15 深圳Tcl数字技术有限公司 音频信号调节方法及装置
CN107172560A (zh) * 2017-06-28 2017-09-15 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种移动终端中麦克风的异常检测方法和移动终端
CN107509155A (zh) * 2017-09-29 2017-12-22 广州视源电子科技股份有限公司 一种阵列麦克风的校正方法、装置、设备及存储介质
CN107948900A (zh) * 2017-10-26 2018-04-20 青岛亿联客信息技术有限公司 一种电子设备麦克风阵列一致性检测方法及其装置
CN109104655A (zh) * 2018-08-24 2018-12-28 歌尔科技有限公司 一种音频设备及其麦克风增益调节方法、装置、系统
CN109275084A (zh) * 2018-09-12 2019-01-25 北京小米智能科技有限公司 麦克风阵列的测试方法、装置、系统、设备和存储介质
US10405115B1 (en) * 2018-03-29 2019-09-03 Motorola Solutions, Inc. Fault detection for microphone array
CN110225444A (zh) * 2019-06-14 2019-09-10 四川长虹电器股份有限公司 一种麦克风阵列系统的故障检测方法及其检测系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101426169A (zh) * 2008-11-27 2009-05-06 嘉兴中科声学科技有限公司 一种快速检测发声体声响应参数的时域跟踪滤波器及系统
CN106507245A (zh) * 2016-12-26 2017-03-15 深圳Tcl数字技术有限公司 音频信号调节方法及装置
CN107172560A (zh) * 2017-06-28 2017-09-15 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种移动终端中麦克风的异常检测方法和移动终端
CN107509155A (zh) * 2017-09-29 2017-12-22 广州视源电子科技股份有限公司 一种阵列麦克风的校正方法、装置、设备及存储介质
CN107948900A (zh) * 2017-10-26 2018-04-20 青岛亿联客信息技术有限公司 一种电子设备麦克风阵列一致性检测方法及其装置
US10405115B1 (en) * 2018-03-29 2019-09-03 Motorola Solutions, Inc. Fault detection for microphone array
CN109104655A (zh) * 2018-08-24 2018-12-28 歌尔科技有限公司 一种音频设备及其麦克风增益调节方法、装置、系统
CN109275084A (zh) * 2018-09-12 2019-01-25 北京小米智能科技有限公司 麦克风阵列的测试方法、装置、系统、设备和存储介质
CN110225444A (zh) * 2019-06-14 2019-09-10 四川长虹电器股份有限公司 一种麦克风阵列系统的故障检测方法及其检测系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113259832A (zh) * 2021-06-29 2021-08-13 深圳市欧瑞博科技股份有限公司 麦克风阵列的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN114173273A (zh) * 2021-12-27 2022-03-11 科大讯飞股份有限公司 麦克风阵列检测方法、相关设备及可读存储介质
CN114173273B (zh) * 2021-12-27 2024-02-13 科大讯飞股份有限公司 麦克风阵列检测方法、相关设备及可读存储介质

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