CN112261566A - 一种基于云服务的ai智能眼镜音频测试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,包括以下步骤:S1.测试主机通过云服务器检查智能眼镜状态,读取智能眼镜的相关信息;S2.测试主机发送相关指令给云服务器,云服务器通过网络将云端存储的激励信号下发到指定的智能眼镜中;S3.测试主机控制智能眼镜的耳机发声,采集智能眼镜耳机激发的音频并分析,计算智能眼镜的耳机音频参数;S4.测试主机控制智能眼镜的麦克风录音,并将录音音频发送至云服务器端,测试主机获取录音音频,计算智能眼镜的麦克风的相关参数;S5.测试主机通过网络上传测试结果和测试数据至云服务器。该音频测试方法,可以将统一处理多台测试主机的测试数据和测试结果,同时服务器可以实时处理大量测试得到的结果。
Description
【技术领域】
本发明涉及智能眼镜质量检测的技术领域,特别是一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法。
【背景技术】
目前智能视觉穿戴产品的应用领域越来越广泛,如智能眼镜目前在电力行业、医疗行业和生产制造行业中的远程协作应用和智能图像识别或者人脸识别等方面的应用,对智能穿戴产品的功能性能的检测方法也随之产生很大的需求。这些需求中包括对检测效率、检测的全面性、易使用性的需求。
现有的智能眼镜音频测试方法通常包括如下步骤:
1、测试主机和被测设备以USB连接,同时通过USB和音频分析仪连接。
2、每次测试,测试主机通过Android调试桥(adb)或者putty等通讯方式将激励信号发送到被测设备,同时发送指令让智能眼镜发声,通过音频分析仪同步采集智能眼镜耳机激发的音频,进行音频分析。
3、测试主机让音频分析仪控制仿真嘴发声,同时控制智能眼镜让麦克风录音,录音结束之后,同时通过Android调试桥(adb)或者putty等通讯方式从智能眼镜获取录音音频,通过音频分析仪进行音频分析。
4、测试主机将测试结果和测试数据保存在本地。
上述测试方法存在一些缺陷,例如:
1)测试结果和数据保存在本地,需要去收集处理不同机台上的测试结果和测试数据。2)一台测试主机只能对应一台测试设备。3)繁多的硬件设备需要大量成本维护。
【发明内容】
本发明的目的就是解决现有技术中的问题,提出一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,可以将统一处理多台测试主机的测试数据和测试结果,同时服务器可以实时处理大量测试得到的结果。
为实现上述目的,本发明提出了一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,包括以下步骤:
S1.测试主机和被测设备通过网络连接云服务器,测试主机通过云服务器检查智能眼镜状态,读取智能眼镜的相关信息;
S2.首次测试时,测试主机通过网络将测试软件所生成的激励信号发送给云服务器,在每次测试时,测试主机发送相关指令给云服务器,云服务器通过网络将云端存储的激励信号下发到指定的智能眼镜中;
S3.测试主机通过云服务发送指令,控制智能眼镜的耳机发声,同时采集智能眼镜耳机激发的音频,进行数据音频分析,计算智能眼镜的耳机音频参数;
S4.测试主机通过云服务器发送指令,控制智能眼镜的麦克风录音,录音结束后,发送指令控制智能眼镜将录音音频发送至云服务器端,测试主机从云端获取指定的录音音频,进行音频数据分析,计算智能眼镜的麦克风的相关参数;
S5.测试主机通过网络上传智能眼镜的耳机和麦克风所测试的频率响应(FR)、谐波失真(THD)以及相位(Phase)等测试数据以及这些参数是否符合设计预期的测试结果至云服务器。
作为优选,步骤S3中,通过电声测试仪同步采集智能眼镜耳机激发的音频。
作为优选,步骤S3中,所述音频参数包括耳机本身频率响应、谐波失真和相位。
作为优选,步骤S4中,所述智能眼镜的麦克风录音的声源来自于仿真嘴,智能眼镜的麦克风录音的同时,电声测试仪控制仿真嘴发声,仿真嘴发声播放结束后,录音结束。
作为优选,步骤S4中,所述麦克风的相关参数包括麦克风的频响、THD和SNR。
作为优选,步骤S5中,还包括进行测试系统的重复性和复现性的比对,以测试获得的包括频率响应(FR)、谐波失真(THD)以及相位(Phase)等测试数据的标准差作为比对依据。
作为优选,步骤S5中,还包括进行测试设备的统一化管理和测试数据可视化处理。
本发明的有益效果:
1、通过云端服务器,可以将统一处理多台测试主机的测试数据和测试结果,同时服务器可以实时处理大量测试得到的结果。
2、一台测试主机可以通过云端服务器控制多台设备的并行测试,并且实时监控测试状态。
3、以较少的设备减少硬件维护成本。
4、可以减少操作员的参与,配合机械手臂可以实现全自动的流水线测试。
5、可以对测试数据可视化处理。
本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。
【附图说明】
图1是本发明一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法的原理图。
【具体实施方式】
参阅图1本发明一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,包括以下步骤:
S1.测试主机和被测设备通过网络连接云服务器,测试主机通过云服务器检查智能眼镜状态,读取智能眼镜的相关信息,所述测试主机为远端电脑,所述被测设备为智能眼镜,所述云服务器选用华为2288H V5,所述读取智能眼镜的相关信息包括设备序列号,设备电池电量以及设备蓝牙信号强度等信息;
S2.首次测试时,测试主机通过网络将测试软件所生成的激励信号发送给云服务器,在每次测试时,测试主机发送相关指令(android设备为adb push+文件名+本地路径)给云服务器,云服务器通过网络将云端存储的激励信号下发到指定的智能眼镜中;
S3.测试主机通过云服务发送指令,控制智能眼镜的耳机发声,同时通过电声测试仪同步采集智能眼镜耳机激发的音频,进行数据音频分析,计算耳机本身频率响应,谐波失真和相位等音频参数,所述电声测试仪选用CRY6151b电声测试仪;
S4.测试主机通过云服务器发送录音指令(不同设备大部分不相同),控制智能眼镜的麦克风录音,同时通过电声测试仪控制仿真嘴发声,播放结束之后,发送指令(android设备为adb pull+文件名+本地路径)控制智能眼镜将录音音频发送至云服务器端,测试主机从云端获取指定的录音音频,进行音频数据分析,计算麦克风的频响,THD和SNR等相关参数;
S5.测试主机通过网络从云服务器获取测试结果和测试数据,测试结果为智能眼镜的扬声器和麦克风的频率响应(FR)、谐波失真(THD)以及相位(Phase)是否符合产品设计时的预期,同时可以进行测试系统的重复性和复现性的比对,以测试获得的包括频率响应(FR)、谐波失真(THD)以及相位(Phase)等测试数据的标准差作为比对依据,同时也可以进行测试设备的统一化管理和测试数据可视化处理。
上述实施例是对本发明的说明,不是对本发明的限定,任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1.测试主机和被测设备通过网络连接云服务器,测试主机通过云服务器检查智能眼镜状态,读取智能眼镜的相关信息;
S2.首次测试时,测试主机通过网络将测试软件所生成的激励信号发送给云服务器,在每次测试时,测试主机发送相关指令给云服务器,云服务器通过网络将云端存储的激励信号下发到指定的智能眼镜中;
S3.测试主机通过云服务发送指令,控制智能眼镜的耳机发声,同时采集智能眼镜耳机激发的音频,进行数据音频分析,计算智能眼镜的耳机音频参数;
S4.测试主机通过云服务器发送指令,控制智能眼镜的麦克风录音,录音结束后,发送指令控制智能眼镜将录音音频发送至云服务器端,测试主机从云端获取指定的录音音频,进行音频数据分析,计算智能眼镜的麦克风的相关参数;
S5.测试主机通过网络上传智能眼镜的耳机和麦克风所测试的频率响应、谐波失真、相位测试数据,以及上述测试数据是否符合设计预期的测试结果至云服务器。
2.如权利要求1所述的一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,其特征在于:步骤S3中,通过电声测试仪同步采集智能眼镜耳机激发的音频。
3.如权利要求1或2所述的一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,其特征在于:步骤S3中,所述音频参数包括耳机本身频率响应、谐波失真和相位。
4.如权利要求1所述的一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,其特征在于:步骤S4中,所述智能眼镜的麦克风录音的声源来自于仿真嘴,智能眼镜的麦克风录音的同时,电声测试仪控制仿真嘴发声,仿真嘴发声播放结束后,录音结束。
5.如权利要求1或4所述的一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,其特征在于:步骤S4中,所述麦克风的相关参数包括麦克风的频响、THD和SNR。
6.如权利要求1所述的一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,其特征在于:步骤S5中,还包括进行测试系统的重复性和复现性的比对,该对比以测试获得的频率响应、谐波失真、相位测试数据的标准差作为比对依据。
7.如权利要求1或6所述的一种基于云服务的AI智能眼镜音频测试方法,其特征在于:步骤S5中,还包括进行测试设备的统一化管理和测试数据可视化处理。
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