发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种噪声识别模型的生成/应用方法、系统、存储介质及终端,用于解决现有技术无法在存在噪音的情景模式下,根据不同的噪音调节不同的音响,导致给用户带来清晰度和舒适度不佳的音频的问题。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明一方面提供一种噪声识别模型的生成方法,应用于服务端;所述服务端与若干终端通信连接;所述噪声识别模型的生成方法包括:对不同的噪声进行等级的定义;以终端在安静的情景模式下音频播放属性值为基准,针对不同等级的噪声,设置在噪声的情景模式下不同等级的噪声对应的音频播放属性值,以形成与车机端对应的噪声识别模型。
于本发明的一实施例中,所述噪声识别模型的生成方法还包括将所述噪声识别模型发送至对应的车机端。
于本发明的一实施例中,所述针对不同等级的噪声,设置在噪声的情景模式下不同等级的噪声对应的音频播放属性值的步骤还包括:按预设的音量播放方式计算与噪声等级对应的播放属性值;其中,预设的音量播放方式为与噪声对应的播放属性值等于终端在安静的情景模式下音频播放属性值加不同等级的噪声等级对应的播放属性调节量;或预设的音量播放方式为与噪声对应的播放属性值等于终端在安静的情景模式下音频播放属性值加终端在安静的情景模式下音频播放属性值乘以不同等级的噪声等级对应的播放属性调节系数;所述不同等级的噪声对应的播放属性调节量与不同等级的噪声对应的播放属性调节系数都是根据经验值所得。
本发明另一方面提供一种基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法,应用于终端;所述终端与一服务端通信连接;所述服务端用于生成噪声识别模型;所述噪声识别模型的应用方法包括:下载所述噪声识别模型;待检测到终端进入移动状态时,获取当前噪声值;根据所述噪声识别模型,识别当前噪声值的噪声等级;依据当前噪声值的噪声等级,查找与之对应的音频播放属性值,并形成针对所述音频播放系统的调节指令,以便终端的音频播放系统调节音频播放属性值。
于本发明的一实施例中,所述噪声识别模型的应用方法包括还包括发送所述噪声识别模型的下载请求;所述下载请求包括所述车机端的身份识别码。
于本发明的一实施例中,所述噪声识别模型的应用方法包括还包括在查找到对应的音频播放属性值后,形成针对所述音频播放系统的调节指令并将所述调节指令予以发送。
本发明另一方面还提供一种噪声识别模型的生成系统,应用于服务端;所述服务端与若干终端通信连接;所述噪声识别模型的生成系统包括:定义模块,用于对不同的噪声进行等级的定义;设置模块,用于以终端在安静的情景模式下音频播放属性值为基准,针对不同等级的噪声,设置在噪声的情景模式下不同等级的噪声对应的音频播放属性值,以形成与车机端对应的噪声识别模型。
本发明另一方面再提供一种基于噪声识别模型的生成系统的噪声识别模型的应用系统,应用于终端;所述终端与一服务端通信连接;所述服务端用于生成噪声识别模型;所述噪声识别模型的应用系统包括:下载模块,用于下载所述噪声识别模型;获取模块,用于待检测到终端进入移动状态时,获取当前噪声值;识别模块,用于根据所述噪声识别模型,识别当前噪声值的噪声等级;查找模块,用于依据当前噪声值的噪声等级,查找与之对应的音频播放属性值;指令形成模块,用于形成针对所述音频播放系统的调节指令,以便终端的音频播放系统调节音频播放属性值。
本发明又一方面提供一种介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现所述噪声识别模型的生成方法和/或实现所述噪声识别模型的应用方法。
本发明最后一方面提供一种服务端,包括:处理器及存储器;所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述服务端执行所述噪声识别模型的生成方法。
本发明最后一方面还提供一种终端,包括:处理器及存储器;所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述终端执行所述噪声识别模型的应用方法。
如上所述,本发明所述的噪声识别模型的生成/应用方法、系统、介质及服务/终端,具有以下有益效果:
本发明所述噪声识别模型的生成/应用方法、系统、介质及服务/终端可以根据不同的噪音调节音频播放系统,提升用户车内音乐或者车内通话时音量的清晰度和舒适度,提升了用户体验感。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
实施例一
本实施例提供一种噪声识别模型的生成方法,应用于服务端;所述服务端与若干终端通信连接;所述噪声识别模型的生成方法包括:
对不同的噪声进行等级的定义;
以终端在安静的情景模式下音频播放属性值为基准,针对不同等级的噪声,设置在噪声的情景模式下不同等级的噪声对应的音频播放属性值,以形成与车机端对应的噪声识别模型。
本实施例还提供一种基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法,应用于终端;所述噪声识别模型的应用方法包括:
下载所述噪声识别模型;
待检测到终端进入移动状态时,获取当前噪声值;
根据所述噪声识别模型,识别当前噪声值的噪声等级;
依据当前噪声值的噪声等级,查找与之对应的音频播放属性值,并形成针对所述音频播放系统的调节指令,以便终端的音频播放系统调节音频播放属性值。
以下将结合图示对本实施例所述噪声识别模型的生成方法和所述基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法进行详细描述。本实施例所述噪声识别模型的生成方法和基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法应用场景如图1所示。如图1所示的通信网络1包括服务端11和与服务端11通信连接的若干终端12。在本实施例中,所述终端12包括车机端和/或智能终端(于实际应用中,所述智能终端包括智能手机、平板电脑等智能电子设备)。其中,所述噪声识别模型的生成方法应用于所述服务端11,以生成噪声识别模型。但是噪声识别模型的生成方法包括但不限于上述噪声识别模型的生成方法。所述基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法应用于所述终端12。
请参阅图2,显示为噪声识别模型的生成方法于一实施例中流程示意图。如图2所示,所述噪声识别模型的生成方法具体包括以下步骤:
S21,收集每一所述终端上传的噪声。
所述终端上传的噪声包括人类声音、发动机噪音、风噪、胎噪、路面噪音等等。其中,在85Hz-255Hz之间的声音频率为人类声音,大于255Hz的声音频率为其他噪声
S22,对不同的噪声进行等级的定义。
例如,针对85Hz-255Hz之间的声音频率定义为A级;
针对255Hz-455 Hz之间的声音频率定义为B级;
针对455Hz-655 Hz之间的声音频率定义为C级;
……
S23,以终端在安静的情景模式下音频播放属性值为基准,针对不同等级的噪声,设置在噪声的情景模式下不同等级的噪声对应的音频播放属性值,以形成与车机端对应的噪声识别模型。在本实施例中,终端在安静的情景模式下音频播放属性值包括音频播放音量值X1和音频播放音效值X2。不同的终端设备具有不同的在安静的情景模式下音频播放音量值X1和音频播放音效值X2。
其中,所述S23具体包括:
按预设的音量播放方式计算与噪声等级对应的播放属性值。
其中,预设的音量播放方式为与噪声对应的播放属性值等于终端在安静的情景模式下音频播放属性值加不同等级的噪声等级对应的播放属性调节量;
例如,A级噪声对应的播放属性值=在安静的情景模式下音频播放音量值X1+A级的噪声对应的音频播放音量调节量为10dB;
或预设的音量播放方式为与噪声对应的播放属性值等于终端在安静的情景模式下音频播放属性值加终端在安静的情景模式下音频播放属性值乘以不同等级的噪声等级对应的播放属性调节系数;
例如,A级噪声对应的播放属性值=在安静的情景模式下音频播放音量值X1+在安静的情景模式下音频播放属性值乘以A级噪声等级对应的播放属性调节系数10%;
在本实施例中,所述不同等级的噪声对应的播放属性调节量与不同等级的噪声对应的播放属性调节量都是根据经验值所得。
例如,A级的噪声对应的音频播放音量调节量为10dB,
B级的噪声对应的音频播放音量调节量为20dB;
C级的噪声对应的音频播放音量调节量为40dB;
……
例如,A级噪声等级对应的播放属性调节系数为10%;
B级噪声等级对应的播放属性调节系数为20%;
C级噪声等级对应的播放属性调节系数为30%;
……
在本实施例中,以预设的模型格式,形成与车机端对应的噪声识别模型。所述预设的模型格式可以为表格,也可以为曲线。
S24,在接收到终端发送的下载请求后,根据所述终端的身份识别码,查找与之对应的噪声识别模型,并将该噪声识别模型发送至所述终端。
请参阅图3,显示为基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法于一实施例中的流程示意图。如图3所示,所述基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法具体包括以下几个步骤:
S31,发送所述噪声识别模型的下载请求,并下载与之对应的噪声识别模型;所述下载请求包括所述车机端的身份识别码。
S32,待检测到终端进入移动状态时,获取当前噪声值。
在本实施例中,通过安装于所述终端上的速度传感器感应终端是否进入移动状态。通过安装于所述终端的至少一个麦克风接收噪声值,以获取当前噪声值。
S33,根据所述噪声识别模型,识别当前噪声值的噪声等级。
例如,当前噪声值位于85Hz-255Hz之间,那么识别当前噪声值为A级;
当前噪声值位于255Hz-455 Hz之间,那么识别当前噪声值为B级;
当前噪声值位于455Hz-655 Hz之间,那么识别当前噪声值为C级;
……
S34,依据当前噪声值的噪声等级,查找与之对应的音频播放属性值。
具体地,依据当前噪声值的噪声等级,查找与该噪声等级对应的音频播放音量值和音频播放音效值。
例如,当前噪声值的噪声等级为A,那么查找与A级等级对应的音频播放音量值为X1+10dB。
S35,形成针对所述音频播放系统的调节指令并将所述调节指令予以发送。
具体地,形成包括与噪声等级对应的音频播放音量值和音频播放音效值的调节指令。
本实施例还提供一种存储介质(亦称计算机可读存储介质),其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现所述噪声识别模型的生成方法和/或实现基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该计算机程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例所述噪声识别模型的生成方法和/或实现基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法可以根据不同的噪音调节音频播放系统,提升用户车内音乐或者车内通话时音量的清晰度和舒适度,提升了用户体验感。
实施例二
本实施例提供一种噪声识别模型的生成系统,应用于服务端;所述服务端与若干终端通信连接;所述噪声识别模型的生成系统包括:
定义模块,用于对不同的噪声进行等级的定义;
设置模块,用于以终端在安静的情景模式下音频播放属性值为基准,针对不同等级的噪声,设置在噪声的情景模式下不同等级的噪声对应的音频播放属性值,以形成与车机端对应的噪声识别模型。
本实施例还提供一种基于噪声识别模型的生成系统的噪声识别模型的应用系统,应用于终端;所述噪声识别模型的应用系统包括:
下载模块,用于下载所述噪声识别模型;
获取模块,用于待检测到终端进入移动状态时,获取当前噪声值;
识别模块,用于根据所述噪声识别模型,识别当前噪声值的噪声等级;
查找模块,用于依据当前噪声值的噪声等级,查找与之对应的音频播放属性值;
指令形成模块,用于形成针对所述音频播放系统的调节指令,以便终端的音频播放系统调节音频播放属性值。
以下将结合图示对本实施例所述噪声识别模型的生成系统和所述基于噪声识别模型的生成系统的噪声识别模型的应用系统进行详细描述。本实施例所述噪声识别模型的生成系统应用于服务端,所述服务端用于生成噪声识别模型。所述基于噪声识别模型的生成系统的噪声识别模型的应用系统应用于终端。
请参阅图4,显示为噪声识别模型的生成系统于一实施例中的原理结构示意图。如图4所示,所述噪声识别模型的生成系统4包括:收集模块41、定义模块42、设置模块43、第一通信模块44及第一查找模块45。
所述收集模块41用于收集每一所述终端上传的噪声。
所述终端上传的噪声包括人类声音、发动机噪音、风噪、胎噪、路面噪音等等。其中,在85Hz-255Hz之间的声音频率为人类声音,大于255Hz的声音频率为其他噪声
所述定义模块42用于对不同的噪声进行等级的定义。
例如,针对85Hz-255Hz之间的声音频率定义为A级;
针对255Hz-455 Hz之间的声音频率定义为B级;
针对455Hz-655 Hz之间的声音频率定义为C级;
……
所述设置模块43用于以终端在安静的情景模式下音频播放属性值为基准,针对不同等级的噪声,设置在噪声的情景模式下不同等级的噪声对应的音频播放属性值,以形成与车机端对应的噪声识别模型。在本实施例中,终端在安静的情景模式下音频播放属性值包括音频播放音量值X1和音频播放音效值X2。不同的终端设备具有不同的在安静的情景模式下音频播放音量值X1和音频播放音效值X2。
具体地,所述设置模块43按预设的音量播放方式计算与噪声等级对应的播放属性值。
其中,预设的音量播放方式为与噪声对应的播放属性值等于终端在安静的情景模式下音频播放属性值加不同等级的噪声等级对应的播放属性调节量;
或预设的音量播放方式为与噪声对应的播放属性值等于终端在安静的情景模式下音频播放属性值加终端在安静的情景模式下音频播放属性值乘以不同等级的噪声等级对应的播放属性调节系数;
在本实施例中,所述不同等级的噪声对应的播放属性调节量与不同等级的噪声对应的播放属性调节量都是根据经验值所得。
在本实施例中,所述设置模块43还用于以预设的模型格式,形成与车机端对应的噪声识别模型。所述预设的模型格式可以为表格,也可以为曲线。
所述第一通信模块44用于接收到终端发送的下载请求。
在所述第一通信模块44接收到终端发送的下载请求后,所述第一查找模块45用于根据所述终端的身份识别码,查找与之对应的噪声识别模型,并通过所述第一通信模块44将该噪声识别模型发送至所述终端。
请参阅图5,显示为基于噪声识别模型的生成系统的噪声识别模型的应用系统于一实施例中的原理结构示意图。如图5所示,所述基于噪声识别模型的生成系统的噪声识别模型的应用系统5包括:第二通信模块51、下载模块52、获取模块53、识别模块54、第二查找模块55及指令形成模块56。
所述第二通信模块51用于发送所述噪声识别模型的下载请求。
所述下载模块52用于下载与之对应的噪声识别模型;所述下载请求包括所述车机端的身份识别码。
所述获取模块53用于待检测到终端进入移动状态时,获取当前噪声值。
所述识别模块54用于根据所述噪声识别模型,识别当前噪声值的噪声等级。
例如,当前噪声值位于85Hz-255Hz之间,那么所述识别模块54识别当前噪声值为A级;
当前噪声值位于255Hz-455 Hz之间,那么所述识别模块54识别当前噪声值为B级;
当前噪声值位于455Hz-655 Hz之间,那么所述识别模块54识别当前噪声值为C级;
……
所述第二查找模块55用于依据当前噪声值的噪声等级,查找与之对应的音频播放属性值。
具体地,所述查找模块55依据当前噪声值的噪声等级,查找与该噪声等级对应的音频播放音量值和音频播放音效值。
所述指令形成模块56用于形成针对所述音频播放系统的调节指令并通过所述第二通信模块51将所述调节指令予以发送。
需要说明的是,应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分,实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上,也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现,也可以全部以硬件的形式实现,还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现,部分模块通过硬件的形式实现。例如:x模块可以为单独设立的处理元件,也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现。此外,x模块也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中,由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。这些模块全部或部分可以集成在一起,也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路,例如:一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC),一个或多个微处理器(Digital Singnal Processor,简称DSP),一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)等。当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时,该处理元件可以是通用处理器,如中央处理器(CentralProcessing Unit,简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。这些模块可以集成在一起,以片上系统(System-on-a-chip,简称SOC)的形式实现。
实施例三
本实施例一种服务端和终端,所述服务端和终端都包括:处理器、存储器、收发器、通信接口或/和系统总线;存储器和通信接口通过系统总线与处理器和收发器连接并完成相互间的通信,存储器用于存储计算机程序,通信接口用于和其他设备进行通信,处理器和收发器用于运行计算机程序,使所述服务端执行如上噪声识别模型的生成方法的各个步骤,使所述终端执行如上基于噪声识别模型的生成方法的噪声识别模型的应用方法各个步骤。
上述提到的系统总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture,简称EISA)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(如终端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM),也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明所述的噪声识别模型的生成/应用方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序,凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。
本发明还提供一种噪声识别模型的生成/应用系统,所述噪声识别模型的生成/应用系统可以实现本发明所述的噪声识别模型的生成/应用方法,但本发明所述的噪声识别模型的生成/应用方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的噪声识别模型的生成/应用系统的结构,凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换,都包括在本发明的保护范围内。
综上所述,本发明所述噪声识别模型的生成方法/系统和/或噪声识别模型的应用方法/系统、介质及服务端、终端可以根据不同的噪音调节音频播放系统,提升用户车内音乐或者车内通话时音量的清晰度和舒适度,提升了用户体验感。本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。