CN112728604A - 油烟机声品质的评价方法、装置和油烟机 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种油烟机声品质的评价方法、装置和油烟机，包括：获取被试者的脑电信号；该脑电信号包括被试者在安静状态下的第一集中度数据，和被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。该方式中，被试者在安静状态和油烟机的原始噪音状态下的脑电信号，能够较为全面的表征噪音品质对使用者主观感知的影响，与使用者的真实感受差别较小，处理脑电信号输出油烟机声品质的评价结果，提高了检测油烟机声品质的准确率。

Description

油烟机声品质的评价方法、装置和油烟机

技术领域

本发明涉及油烟机声品质技术领域，尤其是涉及一种油烟机声品质的评价方法、装置和油烟机。

背景技术

相关技术中，通常利用声功率级或声压级评价油烟机的声品质，该种方式能够检测噪音的相对大小；另外，还可以通过主观评价、客观参量提取和回归拟合构建油烟机声品质评价模型，以评价油烟机声品质的方式；但是，上述方式不能完全表征噪音品质对使用者主观感知的影响，与使用者的真实感受存在较大差别，且容易受使用者主观因素的影响，导致检测油烟机声品质的准确率较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种油烟机声品质的评价方法、装置和油烟机，以提高检测油烟机声品质的准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种油烟机声品质的评价方法，包括：获取被试者的脑电信号；脑电信号包括被试者在安静状态下的第一集中度数据，和被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。

进一步的，被试者包括多个；基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果的步骤，包括：针对每个被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的集中度系数；计算部分集中度系数的平均值，将平均值确定为油烟机声品质的评价结果。

进一步的，方法还包括：获取被试者在目标音频信号状态下的第三集中度数据；其中，目标音频信号包括：从原始噪音中滤除指定频率对应的指定音频信号后的音频信号；根据第一集中度数据、第二集中度数据和第三集中度数据，确定影响油烟机声品质的关键频率。

进一步的，目标音频信号，具体通过下述方式确定：采集油烟机的原始音频信号，获取原始音频信号中满足预设声音强度的指定频率；其中，所述指定频率包括一种或多种；针对每种指定频率，滤除原始音频信号中该种指定频率对应的指定音频信号，得到该种指定频率对应的目标音频信号。

进一步的，目标音频信号包括一种或多种；被试者包括多个；根据第一集中度数据、第二集中度数据和第三集中度数据，确定影响油烟机声品质的关键频率的步骤，包括：针对每种目标音频信号对应的指定频率，执行下述操作：针对每个被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的第一集中度系数；计算部分第一集中度系数的第一平均值；针对每个被试者，计算该被试者的第三集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的第二集中度系数；计算部分第二集中度系数的第二平均值；计算第二平均值与第一平均值的差值，如果差值满足预设的指定差值，将目标音频信号对应的指定频率确定为影响油烟机声品质的关键频率。

进一步的，关键频率包括一种或多种；上述方法还包括：基于油烟机声品质的关键频率，滤除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号。

进一步的，关键频率包括一种或多种；上述方法还包括：利用油烟机的主动降噪功能，在油烟机开启状态下，产生与原始噪音中的关键频率对应的音频信号相反的声音信号，去除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号。

进一步的，去除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号之后，上述方法还包括：获取在油烟机开启主动降噪功能状态下，被试者的第四集中度数据；如果第四集中度数据大于第二集中度数据，确认影响油烟机声品质的噪声已去除，以及所主动降噪功能有效；如果第四集中度数据小于或者等于第二集中度数据，调整声音信号，继续执行去除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号的步骤，直至第四集中度数据大于第二集中度数据。

进一步的，获取被试者的脑电信号的步骤，包括：通过脑电采集设备，采集被试者的脑电信号；从脑电信号的指定波信号中，提取脑电信号的集中度数据。

进一步的，提取脑电信号的集中度数据的步骤之后，方法还包括：基于集中度数据建立数据库；数据库包括油烟机噪音，以及油烟机噪音对应的集中度数据。

第二方面，本发明实施例提供了一种机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现第一方面任一项的油烟机声品质的评价方法。

第三方面，本发明实施例提供了一种油烟机声品质的评价装置，包括：获取模块，用于获取被试者的脑电信号；脑电信号包括被试者在安静状态下的第一集中度数据，和被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；确定模块，用于基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。

进一步的，被试者包括多个；确定模块还包括：集中度系数确定单元，用于针对每个被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的集中度系数；结果评价模块，用于计算部分集中度系数的平均值，将平均值确定为油烟机声品质的评价结果。

进一步的，装置还包括：第二获取模块，用于获取被试者在目标音频信号状态下的第三集中度数据；其中，目标音频信号包括：从原始噪音中滤除指定频率对应的指定音频信号后的音频信号；关键频率确定模块，用于根据第一集中度数据、第二集中度数据和第三集中度数据，确定影响油烟机声品质的关键频率。

进一步的，被试者包括多个；关键频率确定模块还用于：针对每种目标音频信号对应的指定频率，执行下述操作：针对每个被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的第一集中度系数；计算部分第一集中度系数的第一平均值；针对每个被试者，计算该被试者的第三集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的第二集中度系数；计算部分第二集中度系数的第二平均值；计算第二平均值与第一平均值的差值，如果差值满足预设的指定差值，将指定频率确定为影响油烟机声品质的关键频率。

第四方面，本发明实施例提供了一种油烟机，包括：油烟机本体和设置于油烟机本体内的第二方面任一项的油烟机声品质的评价装置。

进一步的，油烟机还包括降噪装置；降噪装置与油烟机声品质的评价装置连接；降噪装置中设置有多个频率以及每个频率对应的声音信号；降噪装置用于，在油烟机开启状态下，产生与原始噪音中的关键频率对应的音频信号相反的声音信号，去除油烟机原始噪音中关键频率对应的音频信号。

本发明提供的一种油烟机声品质的评价方法、装置和油烟机，包括：获取被试者的脑电信号；该脑电信号包括被试者在安静状态下的第一集中度数据，和被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。该方式中，被试者在安静状态和油烟机的原始噪音状态下的脑电信号，能够较为全面的表征噪音品质对使用者主观感知的影响，与使用者的真实感受差别较小，处理脑电信号输出油烟机声品质的评价结果，提高了检测油烟机声品质的准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，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为本发明实施例提供的一种油烟机声品质的评价方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种油烟机声品质的评价方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的另一种油烟机声品质的评价装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种油烟机的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的另一种油烟机的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一：

本实施例提供了一种油烟机声品质的评价方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取被试者的脑电信号；该脑电信号包括被试者在安静状态下的第一集中度数据，和被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；

上述被试者的数量可以根据实际需要进行设置，比如20名、30名等，且被试者通常是指听力无障碍的人员。上述脑电信号可以反映人的专注状态，具体可以提取脑电信号中的注意力和放松度数据，衡量被试者的精神状态。脑电信号是人类大脑细胞产生的电信号，在头皮表面上设置干电极可以记录脑部自发性生物电位。脑电信号按照频谱可以分为四个频段：δ波频率在0.5-3.5Hz，在睡眠、深度麻醉等状态下出现；θ波频率在4-7Hz，在困倦时出现，是中枢神经系统抑制的表现；α波频率分布为8-13Hz，在枕页及顶叶候部α波最显著；β波频率在13-30Hz，受心理活动的影响，频率为20～30Hz的β波在中枢神经系统强烈活动或紧张时出现。基于脑电芯片，可以提取β波中的集中度指数来表征被试者的专注程度。由于噪音会导致听者心烦意乱、精神焦虑，从而影响脑电波中的集中度指数，因此脑电信号可以用于评价噪音的声品质水平。

上述安静状态可以是测试环境为消声、无光环境的状态，同时被试者也要保持平静的状态；上述原始噪音状态可以是在油烟机开启状态下产生的原始噪音的状态，该噪音可以由工作状态的油烟机直接产生或者由立体音频播放器播放油烟机开启状态下产生的原始噪音的回放；比如，被试者位于油烟机前距离橱柜10cm处，其中油烟机为开启状态，或者被试者处于播放有原始噪音的回放的空间内，不受外界光源和声音的影响。上述集中度数据通常是从原始脑电信号中的β波中提取，集中度数据值越大，说明人体注意力越集中，受外界干扰越小，声品质更好。

具体的，上述第一集中度数据可以是被试者处于安静状态下指定时长内(时长范围可以为20-40s之间)的集中度数据；上述第二集中度数据可以是被试者处于油烟机噪音状态下指定时长内(时长范围可以为20-40s之间)的集中度数据。

步骤S104，基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。

由于噪音会对人体刺激产生烦恼感，影响注意力和集中度，因此脑电集中度数据可用于辅助评价噪音声品质质量。具体的，获取到被试者的脑电信号后，可以基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。

实际实现时，将每个被试者的第一集中度数据和第二集中度数据输入至声品质评价模块，根据预设的处理方式可以得到每个被试者针对该油烟机噪音的评价值；由于每个被试者具有个体差异性，可以计算多个被试者针对该油烟机噪音的评价值的平均值，也可以计算多个被试者针对该油烟机噪音的评价值的中位数等，最终将计算结果输出，作为油烟机声品质的评价结果。

本发明提供的一种油烟机声品质的评价方法，包括：获取多个被试者的脑电信号；脑电信号包括被试者在安静状态下的第一集中度数据，和被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。该方式的被试者在安静状态和油烟机的原始噪音状态下的脑电信号，能够较为全面的表征噪音品质对使用者主观感知的影响，与使用者的真实感受差别较小，处理脑电信号输出油烟机声品质的评价结果，提高了检测油烟机声品质的准确率。

本实施例还提供了另一种油烟机声品质的评价方法，本实施例重点描述基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果的步骤的实现方式；具体如下：

针对每个被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的集中度系数；计算部分集中度系数的平均值，将平均值确定为油烟机声品质的评价结果。

上述部分集中度数据可以是去除不满足预设条件的集中度系数后的部分集中度系数。具体的，在针对每个被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值之前，还可以将多个被试者的集中度数据进行处理，采用统计学方法，去除干扰数据。在实际操作过程中，根据集中度数据制定评分标准，使用归一化的评分结果衡量不同油烟机噪音的声品质。

举例说明，对某油烟机进行声品质的评价，上述被试者有N名，N不小于20；其中N名被试者的第一集中度数据可以表示为k1_0-kN_0；N名被试者的第二集中度数据可以表示为k1-kN；计算k1与k1_0的比值，得到该油烟机声品质对应的集中度系数x1；分别对每一位被试者的集中度数据进行上述计算，得到N名被试者的集中度系数x1-xN；在集中度系数x1-xN中，去除a个最大值和a个最小值，其中，a大于2小于8，然后将剩余部分的集中度系数，计算其平均值X，将该平均值X作为该油烟机声品质评价值。

上述方式中，通过被试者的脑电信号的集中度数据反映油烟机噪音品质，该评价方法更加注重消费者使用体验；脑电信号与音频信号一一对应，可直接实时记录被试者的体验反映。可定量衡量油烟机噪音对使用者的影响程度。

本实施例还提供了另一种油烟机声品质的评价方法，本实施例在上述实施例的基础上实现，如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤S202，获取被试者的脑电信号；该脑电信号包括被试者在安静状态下的第一集中度数据，和被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；

步骤S204，基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果；

步骤S206，获取被试者在目标音频信号状态下的第三集中度数据；其中，目标音频信号包括：从原始噪音中滤除指定频率对应的指定音频信号后的音频信号；

上述指定频率通常是指原始噪音中声音强度较大，满足预设声音强度的频率；具体可以通过频谱分析，筛选出声音强度较大的频率点。上述指定频率可以是一个也可以是多个。

上述目标音频信号，具体通过下述方式确定：

采集油烟机的原始音频信号，获取原始音频信号中满足预设声音强度的指定频率；其中，指定频率包括一种或多种；针对每种指定频率，滤除原始音频信号中该种指定频率对应的指定音频信号，得到该种指定频率对应的目标音频信号。

上述预设声音强度可以是最大声音强度幅值的80％。举例说明，可以录制某油烟机噪音音频信号，对音频信号进行频谱分析，确定声音强度较大的频率点，比如，确定超过最大声音强度80％幅值的频率值，分别记录为a Hz、b Hz、……、p Hz；使用傅里叶变换方法，对原始音频信号进行滤波处理，去除a Hz对应声音信号，具体的可以分别将a Hz频率点对应的声音强度置零。得到对应的目标音频信号。

步骤S208，根据第一集中度数据、第二集中度数据和第三集中度数据，确定影响油烟机声品质的关键频率；

当确定某油烟机的声品质后，可以进一步确定该油烟机中影响油烟机声品质的关键频率。具体的，可以将第三集中度数据与第二集中度数据，基于第一集中度数据进行对比，在去除指定频率对应的指定音频信号后，对被试者的集中度是否有积极影响或者消极影响，如果去除指定频率对应的指定音频信号后，被试者的集中度提高了，从而可以确定指定频率是影响油烟机声品质的关键频率。

实际实现时，采集某油烟机噪音音频信号，经过频谱分析得到a Hz、b Hz、c Hz、dHz频率对应声音强度较大。对原始音频信号进行滤波处理，去除a Hz信号。给被试者分别播放滤波前后的噪音音频，如果滤波后集中度系数明显提升，则说明a Hz对该油烟机噪音品质有较大影响。继续在原始音频信号的基础上对其他频率(b Hz、c Hz、d Hz)进行滤波处理，重新比较处理前后的脑电集中度数据，直到aHz-dHz中所有频率都处理完成，整理输出影响该油烟机噪音声品质的关键频率。

具体的，上述目标音频信号包括一种或多种；上述被试者包括多个；一种可能的实施方式：

针对每种目标音频信号对应的指定频率，执行下述操作：

针对每个被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的第一集中度系数；计算部分第一集中度系数的第一平均值；

针对每个被试者，计算该被试者的第三集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的第二集中度系数；计算部分第二集中度系数的第二平均值；

计算第二平均值与第一平均值的差值，如果差值满足预设的指定差值，将目标音频信号对应的指定频率确定为影响油烟机声品质的关键频率。

举例说明，获取的原始音频信号中满足预设声音强度的指定频率包括，aHz、bHz、cHz、dHz；检测某油烟机影响声品质的关键频率，上述目标音频信号包括从原始噪音中滤除指定频率a Hz对应的指定音频信号后的音频信号、从原始噪音中滤除指定频率b Hz对应的指定音频信号后的音频信号、从原始噪音中滤除指定频率c Hz对应的指定音频信号后的音频信号、从原始噪音中滤除指定频率d Hz对应的指定音频信号后的音频信号。上述第三集中度数据包括被试者在上述四种目标音频信号状态下采集的四种第三集中度数据。比如，针对目标音频信号对应的指定频率a Hz，上述被试者有N名，N不小于20；其中N名被试者的第一集中度数据可以表示为k1_0-kN_0；N名被试者的第二集中度数据可以表示为k1-kN；N名被试者的第三集中度数据可以表示为k1_w-kN_w；计算k1与k1_0的比值，得到该油烟机声品质对应的原始集中度系数x1；分别对每一位被试者的集中度数据进行上述计算，得到N名被试者的原始集中度系数x1-xN；在原始集中度系数x1-xN中，去除a个最大值和a个最小值，其中，a大于2小于8，然后将剩余部分的原始集中度系数，计算其平均值X，将该平均值X作为上述第一平均值。

计算k1_w与k1_0的比值，得到该油烟机声品质对应的指定集中度系数y1；分别对每一位被试者的第三集中度数据进行上述计算，得到N名被试者的指定集中度系数y1-yN；在指定集中度系数y1-yN中，去除a个最大值和a个最小值，其中，a大于2小于8，然后将剩余部分的指定集中度系数，计算其平均值Y，将该平均值Y作为上述第二平均值。

其中，第二平均值Y与第一平均值X分别表示滤波前后被试者脑电集中度系数；计算第二平均值Y与第一平均值X的差值，如果差值满足预设的指定差值，将指定频率aHz确定为影响油烟机声品质的关键频率；其中，预设的指定差值可以根据实际需要进行设置。当然，如果差值不满足预设的指定差值，则将该指定频率舍弃，说明该指定频率并不是影响油烟机声品质的关键频率。

需要说明的是，上述满足预设声音强度的指定频率通常包括多个，如果指定频率包括多个，比如，a Hz、b Hz、……、p Hz；针对每个指定频率，可以得到对应的目标音频信号，针对每种目标音频信号，都会得到对应的第二平均值与第一平均值的差值，如果差值满足预设的指定差值，将目标音频信号对应的指定频率输出为影响油烟机声品质的关键频率；可以理解，每个油烟机可能会输出多个影响油烟机声品质的关键频率。当然，如果针对每个指定频率得到的差值均不满足预设的指定差值，则说明该油烟机没有影响油烟机声品质的关键频率。

其中，关键频率包括一种或多种；针对每种目标音频信号对应的指定频率，执行完操作，得到油烟机的关键频率后，上述方法还包括：

步骤S210，利用油烟机的主动降噪功能，在油烟机开启状态下，产生与原始噪音中的关键频率对应的音频信号相反的声音信号，去除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号。

输出影响油烟机声品质的关键频率后，可以将原始噪音的关键频率对应的音频信号去除。具体的，可以利用油烟机的主动降噪功能，通过降噪系统产生与油烟机关键频率对应的音频信号的相反的声波(即上述声音信号)，对原始噪音进行中和，去除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号。

或者，基于油烟机声品质的关键频率，滤除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号。具体的，可以采用滤波的方式直接将油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号滤除。

上述方式中，获取被试者在目标音频信号状态下的第三集中度数据；其中，目标音频信号包括：从原始噪音中滤除指定频率对应的指定音频信号后的音频信号。根据第一集中度数据、第二集中度数据和第三集中度数据，确定影响油烟机声品质的关键频率。该方式被试者在安静状态、油烟机的原始噪音状态、油烟机的目标音频信号状态下的脑电信号，能够较为全面的表征噪音品质对使用者主观感知的影响；通过油烟机的原始噪音对应的集中度系数与目标音频信号对应的集中度系数之间的差距评价噪音品质，筛选对声品质有重要影响的噪音频率。

进一步的，去除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号之后，上述方法还包括：

获取在油烟机开启主动降噪功能状态下，被试者的第四集中度数据；如果第四集中度数据大于第二集中度数据，确认影响油烟机声品质的噪声已去除，以及主动降噪功能有效；如果第四集中度数据小于或者等于第二集中度数据，调整声音信号，继续执行去除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号的步骤，直至第四集中度数据大于第二集中度数据。

具体的，被试者站在在油烟机前距离橱柜10cm处，获取开启主动降噪后被试者第四集中度数据，然后与被试者在原始噪音状态下获取到的第二集中度数据进行分析比较，分析被试者脑电集中度信号的变化情况，如果主动降噪开启后集中度有所提升，即，第四集中度数据大于第二集中度数据，确认影响油烟机声品质的噪声已去除同时则说明使用该主动降噪方案对声品质提升有效。如果相比原始噪声状态下被试者的脑电集中没有提升，即，第四集中度数据小于或者等于第二集中度数据，则通过音频调节功能，即在油烟机内安装额外的音频设备，调节与原始噪音中的关键频率对应的音频信号相反的声音信号，然后继续对原始噪音进行主动降噪处理，直至降噪后集中度有所提升。

上述通过主动降噪的方式对关键频率进行降噪，再收集脑电集中度数据，以验证改善方案是否有效，如无效再重新调整声音信号，通过音频调节的方式调节声音信号，然后重复上述步骤。通过噪音改善方案，调整油烟机输出的声音信号，分析比较被试者脑电集中度信号的变化情况，可快速准确地判断声品质改善方案是否有效。

与现有技术相比，上述方式中脑电集中度信号可定量化表示油烟机噪音对使用者的影响程度；避免外部环境和人为主观因素的干扰，提高声品质评价准确性和效率；脑电信号与音频信号时间轴相匹配，可实时记录被试者的听觉反馈；通过对原始噪音信号进行滤波处理，可寻找影响声音品质的关键频率。

本实施例重点描述获取被试者的脑电信号的步骤的实现方式，具体包括：通过脑电采集设备，采集被试者的脑电信号；从所述脑电信号的指定波信号中，提取脑电信号中的集中度数据。

上述脑电采集设备还包括，干电极触点、脑电信号实时采集芯片、信号处理电路、集中度计算单元及信号传输模块。

具体的，被试者站在油烟机前距离橱柜10cm处，使用脑电采集设备采集每一位被试者平静状态的第一脑电信号；被试者站在油烟机前距离橱柜10cm处，开启油烟机，经过预设时长后，使用脑电信号采集设备采集每一位被试者原始噪音状态的第二脑电信号；被试者站在油烟机前距离橱柜10cm处，开启油烟机，经过预设时长后，使用脑电信号采集设备采集每一位被试者目标音频信号状态的第三脑电信号。

采集得到集中度数据后，可以对脑电信号进行信号预处理，比如，滤波、平滑、归一化等处理；通过集中度计算单元，提取脑电信号中表现集中度的数据；具体的，可以从脑电信号中的β波中提取集中度的数据。

上述脑电采集设备通常是头戴式设备，实际使用时可以分别处于油烟机正前方、厨房外侧等位置，获取被试者的脑电信号；对油烟机噪音声品质进行评价。根据不同位置处的噪音声功率幅值和集中度数据幅度分布情况，可以构建油烟机噪音传播的影响范围。另外，脑电采集设备逐渐朝向小型化、便捷化趋势发展，在医疗和商业等领域具有重大发展潜力。当前多通道的脑电设备多在医疗和科研领域运用，同时在脑电研究领域或者使用场景中，多通道的脑电设备一般都是使用湿电极，但是湿电极的脑电设备使用都复杂繁琐，耗时耗力。相比之下本实施例使用的干电极脑电设备使用起来就会方便许多，省去了洗头，涂导电膏等麻烦，干电机脑电采集技术具有使用简单、不易受环境约束的优点。干电极脑电设备的便利性使它的运用得以拓展到其他方面，这比传统的湿电极脑电设备更易用，成本更低。

另外，上述方法还包括：基于集中度数据建立数据库；数据库包括油烟机噪音，以及油烟机噪音对应的集中度数据。

具体可以通过存储设备可以是手机、电脑、服务器等设备，建立数据库；通常在油烟机的生产过程中，需要对油烟机进行反复的检测；因此在每次进行检测时，可以将每个被试者的集中度数据发送至存储设备，以使存储设备数据库；数据库包括油烟机噪音，以及油烟机噪音对应的集中度数据。在后期的检测人员再次对该油烟机进行检测时，可以在数据库中提取脑电数据中的集中度数据，依据油烟机噪音与脑电集中度数据对应的数据库、读取集中度数据对应的噪音来评价油烟机的声品质；再采用信号傅里叶变换滤波方法对噪音音频信号进行筛选，筛选出对噪音声品质影响较大的关键频率。

上述方式中，通过对被试者脑电信号进行测试，评价油烟机噪音对使用者的生理影响，衡量声品质的好坏程度；替代传统声品质评价方法，避免受到被试者主观因素的影响，简化操作流程；避免了外部环境和人为主观因素的影响，提高测试准确性和效率。实时对音频信号进行处理，对原始信号进行滤波处理，判断影响被试者集中度的关键噪音频率，比较分析影响被试者集中度脑电信号的关键因素；对关键频率进行主动降噪，以使提高油烟机的声品质。

实施例二：

对应上述的方法实施例，本实施例提供了一种油烟机声品质的评价装置，如图3所示，该装置包括：

第一获取模块31，用于获取被试者的脑电信号；脑电信号包括被试者在安静状态下的第一集中度数据，和被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；

评价结果确定模块32，用于基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。

本发明提供的一种油烟机声品质的评价装置，包括：获取模块，用于获取被试者的脑电信号；该脑电信号包括被试者在安静状态下的第一集中度数据，和被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；确定模块，用于基于第一集中度数据和第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。该方式中，被试者在安静状态和油烟机的原始噪音状态下的脑电信号，能够较为全面的表征噪音品质对使用者主观感知的影响，与使用者的真实感受差别较小，处理脑电信号输出油烟机声品质的评价结果，提高了检测油烟机声品质的准确率。

进一步的，上述被试者包括多个；上述确定模块还包括：集中度系数确定单元，用于针对每个被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的集中度系数；结果评价模块，用于计算部分集中度系数的平均值，将平均值确定为油烟机声品质的评价结果。

进一步的，上述装置还包括：第二获取模块，用于获取被试者在目标音频信号状态下的第三集中度数据；其中，目标音频信号包括：从原始噪音中滤除指定频率对应的指定音频信号后的音频信号；关键频率确定模块，用于根据第一集中度数据、第二集中度数据和第三集中度数据，确定影响油烟机声品质的关键频率。

进一步的，上述目标音频信号，具体通过下述方式确定：采集油烟机的原始音频信号，获取原始音频信号中满足预设声音强度的指定频率；其中，所述指定频率包括一种或多种；针对每种频率，滤除原始音频信号中该种指定频率对应的指定音频信号，得到滤波后的目标音频信号。

进一步的，上述目标音频信号包括一种或多种；上述被试者包括多个；上述关键频率确定模块还用于：针对每种目标音频信号对应的指定频率，执行下述操作：针对每个被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的第一集中度系数；计算部分第一集中度系数的第一平均值；针对每个被试者，计算该被试者的第三集中度数据与第一集中度数据的比值，将比值确定为该被试者的第二集中度系数；计算部分第二集中度系数的第二平均值；计算第二平均值与第一平均值的差值，如果差值满足预设的指定差值，将目标音频信号对应的指定频率确定为影响油烟机声品质的关键频率。

进一步的，上述关键频率包括一种或多种；上述装置还包括滤除模块，用于基于油烟机声品质的关键频率，滤除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号。

进一步的，上述关键频率包括一种或多种；上述装置还包括主动降噪模块：利用油烟机的主动降噪功能，在油烟机开启状态下，产生与原始噪音中的关键频率对应的音频信号相反的声音信号，去除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号。

进一步的，上述装置还包括验证模块，用于获取在油烟机开启主动降噪功能状态下，被试者的第四集中度数据；如果第四集中度数据大于第二集中度数据，确认影响油烟机声品质的噪声已去除，以及所主动降噪功能有效；如果第四集中度数据小于或者等于第二集中度数据，调整声音信号，继续执行去除油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号的步骤，直至第四集中度数据大于第二集中度数据。

进一步的，上述获取模块还用于：通过脑电采集设备，采集被试者的脑电信号；从脑电信号的指定波信号中，提取脑电信号的集中度数据。

进一步的，上述装置还包括数据库模块，用于基于集中度数据建立数据库；数据库包括油烟机噪音，以及油烟机噪音对应的集中度数据。

本发明实施例提供的油烟机声品质的评价装置，与上述实施例提供的油烟机声品质的评价方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

实施例三：

本实施例提供了一种油烟机，如图4所示，包括：油烟机本体40和设置于油烟机本体内的油烟机声品质的评价装置41。

另外，如图5所示，上述油烟机还包括降噪装置42；该降噪装置42与上述油烟机声品质的评价装置41连接；降噪装置中设置有多个频率以及每个频率对应的声音信号；上述降噪装置用于，在油烟机开启状态下，产生与原始噪音中的关键频率对应的音频信号相反的声音信号，去除油烟机原始噪音中关键频率对应的音频信号。

本发明实施例提供的油烟机，与上述实施例提供的油烟机声品质的评价装置具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

实施例四：

本实施例提供一种机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有机器可执行指令，机器可执行指令在被处理器调用和执行时，机器可执行指令促使处理器实现上述油烟机声品质的评价方法。

本发明实施例所提供的一种油烟机声品质的评价方法、装置和油烟机的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明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。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (17)

1.一种油烟机声品质的评价方法，其特征在于，包括：

获取被试者的脑电信号；所述脑电信号包括所述被试者在安静状态下的第一集中度数据，和所述被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；

基于所述第一集中度数据和所述第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述被试者包括多个；

基于所述第一集中度数据和所述第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果的步骤，包括：

针对每个所述被试者，计算被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将所述比值确定为被试者的集中度系数；

计算部分所述集中度系数的平均值，将所述平均值确定为所述油烟机声品质的评价结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述被试者在目标音频信号状态下的第三集中度数据；其中，所述目标音频信号包括：从所述原始噪音中滤除指定频率对应的指定音频信号后的音频信号；

根据所述第一集中度数据、所述第二集中度数据和所述第三集中度数据，确定影响所述油烟机声品质的关键频率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标音频信号，具体通过下述方式确定：

采集所述油烟机的原始音频信号，获取所述原始音频信号中满足预设声音强度的指定频率；其中，所述指定频率包括一种或多种；

针对每种所述指定频率，滤除所述原始音频信号中该种所述指定频率对应的指定音频信号，得到该种所述指定频率对应的目标音频信号。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标音频信号包括一种或多种；所述被试者包括多个；

根据所述第一集中度数据、所述第二集中度数据和所述第三集中度数据，确定影响所述油烟机声品质的关键频率的步骤，包括：

针对每种所述目标音频信号对应的指定频率，执行下述操作：

针对每个所述被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将所述比值确定为该被试者的第一集中度系数；计算部分所述第一集中度系数的第一平均值；

针对每个所述被试者，计算该被试者的第三集中度数据与第一集中度数据的比值，将所述比值确定为该被试者的第二集中度系数；计算部分所述第二集中度系数的第二平均值；

计算所述第二平均值与所述第一平均值的差值，如果所述差值满足预设的指定差值，将所述目标音频信号对应的指定频率确定为影响所述油烟机声品质的关键频率。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述关键频率包括一种或多种；所述方法还包括：

基于所述油烟机声品质的关键频率，滤除所述油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述关键频率包括一种或多种；所述方法还包括：

利用所述油烟机的主动降噪功能，在所述油烟机开启状态下，产生与所述原始噪音中的关键频率对应的音频信号相反的声音信号，去除所述油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，去除所述油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号之后，所述方法还包括：

获取在所述油烟机开启主动降噪功能状态下，所述被试者的第四集中度数据；

如果所述第四集中度数据大于第二集中度数据，确认影响所述油烟机声品质的噪声已去除，以及所述主动降噪功能有效；

如果所述第四集中度数据小于或者等于第二集中度数据，调整所述声音信号，继续执行去除所述油烟机的原始噪音的关键频率对应的音频信号的步骤，直至所述第四集中度数据大于所述第二集中度数据。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取被试者的脑电信号的步骤，包括：

通过脑电采集设备，采集所述被试者的脑电信号；从所述脑电信号的指定波信号中，提取所述脑电信号的集中度数据。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，提取所述脑电信号的集中度数据的步骤之后，所述方法还包括：

基于所述集中度数据建立数据库；所述数据库包括油烟机噪音，以及所述油烟机噪音对应的集中度数据。

11.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现权利要求1至10任一项所述的油烟机声品质的评价方法。

12.一种油烟机声品质的评价装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取被试者的脑电信号；所述脑电信号包括所述被试者在安静状态下的第一集中度数据，和所述被试者在原始噪音状态下的第二集中度数据；

评价结果确定模块，用于基于所述第一集中度数据和所述第二集中度数据，确定油烟机声品质的评价结果。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述被试者包括多个；

所述评价结果确定模块还包括：

集中度系数确定单元，用于针对每个所述被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将所述比值确定为该被试者的集中度系数；

结果评价模块，用于计算部分所述集中度系数的平均值，将所述平均值确定为所述油烟机声品质的评价结果。

14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取所述被试者在目标音频信号状态下的第三集中度数据；其中，所述目标音频信号包括：从所述原始噪音中滤除指定频率对应的指定音频信号后的音频信号；

关键频率确定模块，用于根据所述第一集中度数据、所述第二集中度数据和所述第三集中度数据，确定影响所述油烟机声品质的关键频率。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述目标音频信号包括一种或多种；所述被试者包括多个；

所述关键频率确定模块还用于：

针对每种所述目标音频信号对应的指定频率，执行下述操作：

针对每个所述被试者，计算该被试者的第二集中度数据与第一集中度数据的比值，将所述比值确定为该被试者的第一集中度系数；计算部分所述第一集中度系数的第一平均值；

针对每个所述被试者，计算该被试者的第三集中度数据与第一集中度数据的比值，将所述比值确定为该被试者的第二集中度系数；计算部分所述第二集中度系数的第二平均值；

计算所述第二平均值与所述第一平均值的差值，如果所述差值满足预设的指定差值，将所述目标音频信号对应的指定频率确定为影响所述油烟机声品质的关键频率。

16.一种油烟机，其特征在于，包括：油烟机本体和设置于所述油烟机本体内的权利要求12至15任一项所述的油烟机声品质的评价装置。

17.根据权利要求16所述的油烟机，其特征在于，所述油烟机还包括降噪装置；所述降噪装置与所述油烟机声品质的评价装置连接；所述降噪装置中设置有多个频率以及每个所述频率对应的声音信号；

所述降噪装置用于，在所述油烟机开启状态下，产生与所述原始噪音中的关键频率对应的音频信号相反的声音信号，去除所述油烟机原始噪音中关键频率对应的音频信号。

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