CN113883671A - 空调器异常噪音遮蔽控制方法、空调器、可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了空调器异常噪音遮蔽控制方法、空调器、可读存储介质，属于空调器技术领域，本发明在判断空调器所处环境是否存在异常噪音并识别噪音类型的基础之上，对噪音类型进行了分类，具体是将噪音类型分为可修复种类和不可修复种类；针对于不可修复种类，主动发出遮蔽噪音，以达到覆盖异常噪音的目的；针对于可修复种类，则调整空调器中和该类型相对应部件的运行参数，进而达到减弱异常噪音的目的。本发明所提供的空调器异常噪音遮蔽控制方法、空调器、可读存储介质有效保障了用户使用空调器过程中的舒适性，改善了用户的使用体验。
Description
技术领域
本申请涉及空调器技术领域，尤其涉及空调器异常噪音遮蔽控制方法、空调器、可读存储介质。
背景技术
随着人类生活水平的日益提高，人们对室内环境的舒适性提出了更高的要求，而各种电器运行中所产生的噪音则会严重地影响室内环境的舒适性。目前，市面上的空调器随着结构老化，在其运行过程当中难以避免地会出现一些异常噪音。比如风轮的碰撞音、轴承的动作音、压缩机的低频音及电器元件的电磁噪音等等。这些异常噪音往往需要专门的维修人员上门排查后，才能够得到有效的解决。
发明内容
本申请提供了空调器异常噪音遮蔽控制方法、空调器、可读存储介质，旨在降低空调器异常噪音对用户的影响。
第一方面，本申请提供了空调器异常噪音遮蔽控制方法，包括：
采集空调器所处环境的第一音频数据；
提取所述第一音频数据中的第一特征信息，分析所述第一特征信息以判断所述空调器所处环境是否存在异常噪音；
若存在所述异常噪音，则识别所述异常噪音的噪音类型；
在所述噪音类型为可修复种类时，调整所述空调器与所述噪音类型相对应部件的运行参数；
在所述噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖所述异常噪音。
在本申请部分实施例中，所述提取所述第一音频数据中的第一特征信息，分析所述第一特征信息以判断所述空调器所处环境是否存在异常噪音，包括：
对所述第一音频数据进行处理，提取得到第一特征信息；
查询预设样本特征集，判断所述预设样本特征集中是否存在与所述第一特征信息匹配的目标特征；
若存在与所述第一特征信息匹配的目标特征，则判定所述空调器所处环境存在异常噪音。
在本申请部分实施例中，所述识别所述异常噪音的噪音类型，包括：
根据与所述第一特征信息相匹配的所述目标特征所对应的噪音类型，得到所述异常噪音的噪音类型。
在本申请部分实施例中，所述采集空调器所处环境的第一音频数据之后，所述方法包括：
将所述第一音频数据上传至服务器，以使所述服务器判断所述空调器所处环境是否存在异常噪音并识别所述异常噪音的噪音类型；
接收所述服务器发送的识别结果，其中，所述识别结果包括是否存在异常噪音，和所述异常噪音的噪音类型；
在所述噪音类型为可修复种类时，调整所述空调器与所述噪音类型相对应部件的运行参数；
在所述噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖所述异常噪音。
在本申请部分实施例中，在发出所述遮蔽噪音后，所述方法包括：
判断所述遮蔽噪音是否覆盖所述异常噪音；
若是，则存储所述遮蔽噪音的噪音特征于所述空调器本地，以在所述空调器开机时自动发出能够覆盖所述异常噪音的遮蔽噪音；否则，调整所述遮蔽噪音的噪音特征后，再次发出所述遮蔽噪音并重复判断所述遮蔽噪音是否覆盖所述异常噪音的步骤。
在本申请部分实施例中，所述判断所述遮蔽噪音是否覆盖所述异常噪音，包括：
采集所述空调器所处环境的第二音频数据；
对所述第二音频数据进行处理，提取得到第二特征信息；
查询所述预设样本特征集，判断所述预设样本特征集中是否存在与所述第二特征信息匹配的目标特征；
若不存在与所述第二特征信息匹配的目标特征，则判定所述遮蔽噪音覆盖所述异常噪音。
在本申请部分实施例中，在所述噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖所述异常噪音，包括：
在所述噪音类型为不可修复种类时，根据所述第一音频数据，获得所述空调器所处环境的噪音总值；
根据所述噪音总值，确定遮蔽噪音的总值范围；
按照所述总值范围发出所述遮蔽噪音，以覆盖所述异常噪音。
在本申请部分实施例中，所述根据所述噪音总值，确定遮蔽噪音的总值范围，包括：
将所述噪音总值代入预设第一公式，以确定遮蔽噪音的总值范围；
其中，所述预设第一公式为K-5≤P≤K，K为所述噪音总值，P为所述遮蔽噪音的总值。
第二方面，本申请提供了一种空调器，所述空调器包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器里并可在所述处理器上运行的空调器异常噪音遮蔽控制方法，所述空调器异常噪音遮蔽控制方法被所述处理器执行时实现如上所述空调器异常噪音遮蔽控制方法的步骤。
第三方面，本申请提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有空调器异常噪音遮蔽控制方法，所述空调器异常噪音遮蔽控制方法被处理器执行时实现如上所述空调器异常噪音遮蔽控制方法的步骤。
由于采用了上述技术方案，本申请的有益效果包括：
本申请所提供的空调器异常噪音遮蔽控制方法、终端设备、可读存储介质，在判断空调器所处环境是否存在异常噪音并识别噪音类型的基础之上，对噪音类型进行了分类，具体是将噪音类型分为可修复种类和不可修复种类；针对于不可修复种类，主动发出遮蔽噪音，以达到覆盖异常噪音的目的；针对于可修复种类，则调整空调器中和该类型相对应部件的运行参数，进而达到减弱异常噪音的目的。本申请所提供的空调器异常噪音遮蔽控制方法、空调器、可读存储介质有效保障了用户使用空调器过程中的舒适性，改善了用户的使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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为本发明实施例所涉及空调器的结构示意图；
图2为本发明所提供第一实施例的流程示意图；
图3为本发明所提供第一实施例中步骤S2细化后的流程示意图；
图4为本发明所提供第二实施例的流程示意图；
图5为本发明所提供第三实施例中步骤S5细化后的流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明所提供的空调器异常噪音遮蔽控制方法主要解决方案是：
采集空调器所处环境的第一音频数据；
提取第一音频数据中的第一特征信息，分析第一特征信息以判断空调器所处环境是否存在异常噪音；
若存在异常噪音，则识别异常噪音的噪音类型；
在噪音类型为可修复种类时，调整空调器与噪音类型相对应部件的运行参数；
在噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖异常噪音。
本发明所提供的解决方案，在判断空调器所处环境是否存在异常噪音并识别噪音类型的基础之上，对异常噪音的噪音类型进行了分类，具体是将异常噪音类型分为可修复种类和不可修复种类；针对于不可修复种类，主动发出遮蔽噪音，以达到覆盖异常噪音的目的；针对于可修复种类，则调整空调器中与该类型相对应部件的运行参数，进而达到减弱异常噪音的目的。本申请所提供的空调器异常噪音遮蔽控制方法、空调器、可读存储介质有效保障了用户使用空调器过程中的舒适性，改善了用户的使用体验。
作为一种实现方案，上述空调器的结构可以如图1所示，其中，上述空调器包括有处理器1001、存储器1002、音频采集模块1003、音频分析模块1004、音频播放模块1005和通信总线1006。其中，处理器1001可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，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、采用可编程逻辑处理器(PLC处理器)等。存储器1002可以是高速RAM存储器1002，也可以是稳定的存储器1002(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1002还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。存储器1002存储有如上的空调器异常噪音遮蔽控制方法。通信总线1006用于实现空调器中各组成部件之间的连接通信。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的装置结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
基于上述硬件构架，提出本发明空调器异常噪音遮蔽控制方法的第一实施例。请参见图2，第一实施例的流程示意图，一种空调器异常噪音遮蔽控制方法，包括：
S1、采集空调器所处环境的第一音频数据；
S2、提取第一音频数据中的第一特征信息，分析第一特征信息以判断空调器所处环境是否存在异常噪音；若存在则执行步骤S3；否则，正常运行；
S3、识别异常噪音的噪音类型；
S4、在噪音类型为可修复种类时，调整空调器与噪音类型相对应部件的运行参数；
S5、噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖异常噪音。
第一实施例所提供的控制方法，在所识别的噪音类型属于不可修复种类时，主动发出遮蔽噪音对异常噪音进行遮蔽，以降低异常噪音对于用户的影响；而在所识别的噪音类型属于可修复种类时，调整空调器中与噪音类型相对应部件的运行参数，以达到减弱异常噪音的目的，从而最终实现保障用户使用过程中的舒适性，改善用户使用体验的效果。
其中，空调器所出现的异常噪音能够根据声源的不同而被分为多种区别于彼此的噪音类型。比如，由空调器内部轴承运作时所产生的轴承声响，属于轴承噪音，空调器内部冷媒在压缩机带动下所产生的脉动声响，属于冷媒噪音。这些噪音类型又可以被分为不可修复种类和可修复种类。这里不可修复种类具体是指无法通过调整空调器部件的运行参数而得到减弱的噪音类型。可修复种类则指可以通过调整空调器部件的运行参数而得到减弱的噪音类型。
在第一实施例中，不可修复种类的噪音类型包括轴承噪音、风轮碰撞噪音、电路板电磁噪音、压缩机噪音、室外环境噪音。其中，轴承噪音即指由轴承运行时所产生的轴承声响，而电路板电磁噪音即具体指空调器电路板上电路元件工作时所产生的电磁噪音，而压缩机噪音则具体指压缩机运行所产生的低频辐射噪音，室外环境噪音则具体指室外环境当中所存在的异常声响。这些异常噪音均无法通过调整空调器部件的运行参数而得到减弱，只能够通过遮蔽噪音进行遮蔽。
同时，在第一实施例中，可修复种类的噪音类型包括气动噪音、冷媒噪音、管路传递音、电机电磁噪音。其中，空调器的气动噪音主要由空调器运作时的气流而直接产生，具有振幅和频率杂乱的特征。针对于空调器的气动噪音，则可以控制与气动噪音相关的风机，以降低风机转速这一运行参数的方式，来削减气动噪音的分贝。冷媒噪音主要是冷媒在压缩机作用下脉动而产生声响。针对于冷媒噪音，则可以控制与冷媒噪音相关的压缩机，以降低压缩机工作频率这一运行参数的方式，来削减冷媒噪音的分贝。管路传递噪音，主要是由管路内介质摩擦流动、碰撞和扰动发生的噪音。针对于管路传递噪音，同样可以控制与管路传递噪音相关的压缩机，以降低压缩工作频率这一运行参数的方式，来削弱管路传递噪音的分贝。电机电磁噪音，主要是因电磁场交替变化而引起电机部件或空间容积振动进而产生的噪音。针对于电机电磁噪音，则可以控制与电机电磁噪音相关的电机，以降低电机转速这一运行参数的方式，来削弱电机电磁噪音。
需要指出的是，上述调整相对应部件的运行参数并不限定于仅调整单一部件的一个运行参数，其可以是调整同一部件的多个运行参数，或者调整多个相对应部件的多个运行参数。例如，针对于冷媒噪音，除了可以调整压缩机的运行功率外，还可以同时调整各阀门的开度，以协同地实现调整冷媒流量的目的，进而降低冷媒噪音的分贝。
还需要指出的是，在第一实施例所提供的噪音类型包括轴承噪音、风轮碰撞噪音、电路板电磁噪音、压缩机噪音、室外环境噪音、气动噪音、冷媒噪音、管路传递音、电机电磁噪音，仅为示意性的举例，并非对噪音类型的限定。本领域技术人员具备根据空调器异常噪音的声源而扩展上述噪音类型的能力。例如，在另一实施例中，噪音类型还包括有摆风叶片转动摩擦噪音，摆风叶片摩擦噪音由摆风叶片转轴的机械摩擦而产生。针对于这一噪音类型，则可以通过改变叶片转轴的润滑注油量的方式，来减弱摆风叶片转动摩擦噪音分贝。
更为具体的，在第一实施例中，上述遮蔽噪音具体为白噪音，白噪音具体是指一段声音中的频率分量的功率谱密度在整个可听范围(20至20000Hz)内都是均匀的，是一种单调的、有规律性的声音，其能够有效转移人体的听觉，起到助眠、宁神的效果。实施人员还可以采用其他类型的遮蔽噪音来对异常噪音进行遮蔽。例如，在另一实施例中，上述遮蔽噪音为粉红噪音，粉红噪音具体是指每倍频程(频率对数坐标下)的能量相同的声音，其同样可以起到助眠、宁神的效果。
上述音频采集模块可以为麦克风等收音器，音频采集模块可以安装于空调室内机、空调室外机的内部，例如处于出风口、风扇、管道、换热器、压缩机中的一个或多个位置，进而实现对空调器各个容易出现异常噪音部件的异响监控。上述音频采集模块还可以安装在空调器周边环境当中，具体是在能够接收到空调器所处环境音频数据的位置。
在第一实施例中，上述遮蔽噪音主要由空调器中所设置的音频播放模块所发出，上述音频播放模块可以是空调器的语音模块或空调器的音响设备。上述音频播放模块还可以是独立于空调器，例如，在另一实施例中，上述音频播放模块独立设置在室内灯之上，音频播放模块与空调器的处理器之间无线通信连接。需要指出的是，不同用户对粉红噪音、白色噪音的接收程度并不相同，一部分用户更容易接收粉红噪音，一部分用户更容易接收白色噪音，所以音频播放模块宜被配置成能够选择播放粉红噪音、白色噪音中的任意一种，以便用户在使用后期根据自身体验感而具体选择遮蔽噪音的类型。
进一步的，第一实施例还细化了步骤S2，请参见图3，第一实施例中步骤S2细化后的流程示意图。其中，步骤S2提取第一音频数据中的第一特征信息，分析第一特征信息以判断空调器所处环境是否存在异常噪音，包括：
S21、对第一音频数据进行处理，提取得到第一特征信息；
S22、查询预设样本特征集，判断预设样本特征集中是否存在与第一特征信息匹配的目标特征；
S23、若存在与第一特征信息匹配的目标特征，则判定空调器所处环境存在异常噪音。
其中，第一特征信息具体指能够反应空调器所处环境噪音状态的信息，上述预设样本特征集具体指预先设置的能够作为样本而表征噪音类型的信息集合。第一特征信息及和其所匹配的目标特征可以包含频域特征、时域特征、响度特征、音调特征和音色特征中的任意几者，只要能够区别噪音类型即可。例如，风轮碰撞噪音短暂而尖锐，在频谱图上呈陡峭形状，而冷媒噪音在频谱图上则呈有一定规律的脉冲形状，两者的频域特征、时域特征不同，能够通过频域特征、时域特征进行区分。对应于不同噪音类型的目标特征预先存储于数控库当中，以构成预设样本特征集。目标特征及其所对应的噪音类型可以在空调器的设计阶段通过大量的耐用性试验而获取。具体是将试验中所获取的目标特征和噪音类型进行匹配，获得对应关系，然后将噪音类型、目标特征及两者的对应关系整合形成模型，传输、存储至数据库当中，以供后续识别匹配。
例如，在试验阶段，在发现空调器出现轴承噪音时，则记录这一阶段空调器所处环境中音频数据的频域特征、时域特征并上传至数据库，以作为能够表征轴承噪音这一噪音类型的目标特征。又例如，在试验阶段，在发现风轮有磕碰情况时，则记录这一阶段空调器所处环境中音频数据的频域特征、时域特征并上传至数据库，以作为能够表征风轮碰撞噪音这一噪音类型的目标特征。
在第一实施例中，在采集空调器所处环境的第一音频数据后，对第一音频数据进行频谱分析处理，进而提取得到包含频谱信息和时域信息的第一特征信息，以与预设样本特征集进行比对。在第一特征信息所包含的频域信息、时域信息和任一所查询的目标特征所包含的频域信息、时域信息相一致时，则判定空调器所处环境存在异常噪音。
同时，在存在有异常噪音的情况下，为了识别异常噪音的噪音类型，第一实施例还细化了步骤S3，其中，识别异常噪音所属噪音类型的步骤包括：
根据与第一特征信息相匹配的目标特征所对应的噪音类型，得到异常噪音的噪音类型。
即存在有和第一特征信息匹配的目标特后，将环境中所存在的异常噪音的噪音类型识别为该目标特征所对应的噪音类型。
在第一实施例中，预设样本特征集、噪音类型具体存储于空调器内部的存储器当中，空调器内所设置的音频分析模块用于对所采集的音频数据进行频谱分析，且同时调用存储器内所存储的预设样本特征集、噪音类型及两者的对应关系，以进行比对，进而识别出异常噪音的噪音类型并输出给处理器，使处理器能够执行相应控制动作，以保障空调器在断网或无联网功能的情况下能够执行相应降噪动作。这里需要额外说明的是，上述存储器可以和处理器构成同一模块，也可以独立存在。
在另一实施例中，采集空调器所处环境的第一音频数据后，包括步骤：
将第一音频数据上传至服务器，以使服务器判断空调器所处环境是否存在异常噪音并识别异常噪音的噪音类型；
接收服务器发送的识别结果，其中，识别结果包括是否存在异常噪音，和异常噪音的噪音类型；
在噪音类型为可修复种类时，调整空调器与噪音类型相对应部件的运行参数；
在所述噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖所述异常噪音。
通过上述步骤的设置能够降低对空调器处理能力的要求，进而降低空调器的生产成本。另外，通过建立存储有预设样本特征集、噪音类型的服务器，实施人员可以在空调器上市后，实时修正或新增预设样本特征集、噪音类型。这样设置能够提升空调器噪音类型的识别精确度。尤其适用于发现、识别前期试验过程当中，难以被发现的异常噪音。例如，长期处于潮湿环境当中的空调器，其部分部件会出现锈蚀，这些锈蚀会引起异常噪音。而试验环境通常较为干燥，所以在试验阶段很难预见空调器于后续使用过程中会出现这一类型的异常噪音。这一类型的异常噪音往往需要产品上市后，通过用户、检修人员的多次反馈才能够最终确定。通过服务器存储预设样本特征集、噪音类型，则能够在后期进一步更新预设样本特征集、噪音类型，优化判断、识别过程，从而改善用户的使用体验。此外，这里需要额外指出的是，上述音频分析模块和处理器可以属于同一模块，也可以分别构成独立模块。
另外，实施人员还可以选用其他方法来实现根据所采集的第一音频数据判断空调器所处环境是否存在异常噪音，并识别异常噪音的噪音类型。例如，在另一实施例中，服务器中设有经过训练且被配置成能够识别不同噪音类型的分类器，第一音频数据上传至服务器后，服务器依靠分类器确定噪音类型并反馈识别结果给空调器，使空调器能够执行相应的降噪操作。
更为具体的，在第一实施例中，空调器本地的存储器中存储有各噪音类型的种类关系，在识别出噪音类型后，根据种类关系，即可确定噪音类型的种类。
本发明还提供了第二实施例，请参见图4，第二实施例的流程示意图，在第二实施例中，在发出遮蔽噪音后，上述方法还包括步骤：
S6、判断遮蔽噪音是否覆盖异常噪音；若是，则执行步骤S7；否则，执行步骤S8；
S7、存储遮蔽噪音的噪音特征于空调器本地，以在空调器开机时自动发出能够覆盖异常噪音的遮蔽噪音；
S8、调整遮蔽噪音的噪音特征后，再次发出遮蔽噪音并重复判断遮蔽噪音是否覆盖异常噪音的步骤。
更为具体的，在第二实施例中，音频播放模块将其所发出的遮蔽噪音的噪音特征传输至存储器当中进行存储。在空调器开机时，音频播放模块调用存储器当中所存储的噪音特征，以自动发出噪音特征一致的遮蔽噪音，进而自动覆盖掉异常噪音。其中，由于不可修复种类下的异常噪音往往会长期存在，所以通过设置步骤S7，能够有效降低不可修复种类下噪音类型对用户使用体验的影响。同时，对于遮蔽噪音而言，其对于不同异常噪音具有着不同的覆盖效果，而通过设置步骤S8，则能够确保遮蔽噪音能够覆盖掉异常噪音。其中，噪音特征能够反应遮蔽噪音的一些特性，其可以包括有总值、波形及频率中的一者或多者。
在第二实施例中，还对步骤S6判断遮蔽噪音是否覆盖异常噪音进行了细化，在第二实施例中，步骤S6包括：
S61、采集空调器所处环境的第二音频数据；
S62、对第二音频数据进行处理，提取得到第二特征信息；
S63、查询预设样本特征集，判断预设样本特征集中是否存在与第二特征信息匹配的目标特征；
S64、若不存在与第二特征信息匹配的目标特征，则判定遮蔽噪音覆盖异常噪音；否则，判定遮蔽噪音未覆盖异常噪音。
其中，与根据第一音频数据判断空调器所处环境是否存在异常噪音原理一致的，第二实施例中，在发出遮蔽噪音之后，采集第二音频数据并提取第二特征信息，并将第二特征信息和预设样本特征集进行比对，从而判断环境中的异常噪音是否被覆盖掉。
这里需要说明的是，针对于可修复种类的噪音类型，同样可以采用采集空调器所处环境音频数据并分析比对的手段来判断异常噪音是否得到了解决。例如，在另一实施例中，调整空调器与噪音类型相对应部件的运行参数后，音频采集模块采集空调器所处环境的第三音频数据。将第三音频数据经过处理后所得到的第三特征信息与预设样本特征集再次进行比对，从而判断可修复种类下的异常噪音是否得到了解决。当判定异常噪音未被解决时，空调器则可以再次调整和噪音类型相对应部件的运行参数，以达到最终解决异常噪音的目的。例如，在空调器仅调整相对应部件的单一参数无法解决异常噪音时，则可以使空调器同时调整多个相对应部件的一个或多个参数来解决异常噪音。
另外，空调器一般设置在生活区域当中。对于生活区域，在不同时间节点，其环境中的噪音总值往往是不同的。例如，在夜间，室内空间较为安静，当前环境噪音总值较小。而在白天，室内空间较为繁杂，当前环境噪音总值较大。如果遮蔽噪音总按照一个固定数值的总值发出，则非常容易影响用户的感官。详细地说，当遮蔽噪音的总值与空调器当前环境噪音总值差距较大时，则遮蔽噪音可能难以覆盖掉异常噪音，例如，在遮蔽噪音比当前环境噪音总值小10dB(A)时，当前环境噪音即可覆盖掉遮蔽噪音。而在遮蔽噪音的总值与当前环境噪音总值差距较小时，在添加遮蔽噪音后，可能会大幅度增加当前环境噪音总值，进而影响用户的感官。
所以，本发明还提供了第三实施例，与上述实施例不同的，第三实施例细化了步骤S5。请参见图5，第三实施例中步骤S5细化后的流程示意图，步骤S5在噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖异常噪音，包括：
S51、在噪音类型为不可修复种类时，根据第一音频数据，获得空调器所处环境的噪音总值；
S52、根据噪音总值，确定遮蔽噪音的总值范围；
S53、按照总值范围发出遮蔽噪音，以覆盖异常噪音。
其中，根据空调器当前所处环境的噪音总值而确定遮蔽噪音的总值，能够确保遮蔽噪音的总值和噪音总值相匹配，进而改善用户体验。
同时，为确保遮蔽噪音具有较好的覆盖范围的同时，遮蔽噪音不会较大幅度地增加空调器所处环境的噪音总值，本实施例还细化了步骤S52，具体而言，步骤S52根据噪音总值，确定遮蔽噪音的总值范围，包括：
将噪音总值代入预设第一公式，以确定遮蔽噪音的总值范围；
其中，预设第一公式为K-5≤P≤K，K为噪音总值，P为遮蔽噪音的总值。
在遮蔽噪音的总值与空调器所处环境的噪音总值之差小于或等于5dB(A)之时，即可避免遮蔽噪音较大幅度地增加空调器所处环境的噪音总值。其中，上述遮蔽噪音的总值最优选择是P＝K-3，即遮蔽噪音的总值小于空调器所处环境的噪音总值3dB(A)，以在避免遮蔽噪音较大幅度地增加空调器所处环境的噪音总值的同时，兼顾遮蔽噪音的覆盖范围。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个申请实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
以上对本申请实施例所提供的空调器异常噪音遮蔽控制方法、空调器、可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，根据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种空调器异常噪音遮蔽控制方法，其特征在于，包括：
采集空调器所处环境的第一音频数据；
提取所述第一音频数据中的第一特征信息，分析所述第一特征信息以判断所述空调器所处环境是否存在异常噪音；
若存在所述异常噪音，则识别所述异常噪音的噪音类型；
在所述噪音类型为可修复种类时，调整所述空调器与所述噪音类型相对应部件的运行参数；
在所述噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖所述异常噪音。
2.如权利要求1所述空调器异常噪音遮蔽控制方法，其特征在于，所述提取所述第一音频数据中的第一特征信息，分析所述第一特征信息以判断所述空调器所处环境是否存在异常噪音，包括：
对所述第一音频数据进行处理，提取得到第一特征信息；
查询预设样本特征集，判断所述预设样本特征集中是否存在与所述第一特征信息匹配的目标特征；
若存在与所述第一特征信息匹配的目标特征，则判定所述空调器所处环境存在异常噪音。
3.如权利要求2所述空调器异常噪音遮蔽控制方法，其特征在于，所述识别所述异常噪音的噪音类型，包括：
根据与所述第一特征信息相匹配的所述目标特征所对应的噪音类型，得到所述异常噪音的噪音类型。
4.如权利要求1所述空调器异常噪音遮蔽控制方法，其特征在于，所述采集空调器所处环境的第一音频数据之后，所述方法包括：
将所述第一音频数据上传至服务器，以使所述服务器判断所述空调器所处环境是否存在异常噪音并识别所述异常噪音的噪音类型；
接收所述服务器发送的识别结果，其中，所述识别结果包括是否存在异常噪音，和所述异常噪音的噪音类型；
在所述噪音类型为可修复种类时，调整所述空调器与所述噪音类型相对应部件的运行参数；
在所述噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖所述异常噪音。
5.如权利要求1所述空调器异常噪音遮蔽控制方法，其特征在于，在发出所述遮蔽噪音后，所述方法包括：
判断所述遮蔽噪音是否覆盖所述异常噪音；
若是，则存储所述遮蔽噪音的噪音特征于所述空调器本地，以在所述空调器开机时自动发出能够覆盖所述异常噪音的遮蔽噪音；否则，调整所述遮蔽噪音的噪音特征后，再次发出所述遮蔽噪音并重复判断所述遮蔽噪音是否覆盖所述异常噪音的步骤。
6.如权利要求5所述空调器异常噪音遮蔽控制方法，其特征在于，所述判断所述遮蔽噪音是否覆盖所述异常噪音，包括：
采集所述空调器所处环境的第二音频数据；
对所述第二音频数据进行处理，提取得到第二特征信息；
查询所述预设样本特征集，判断所述预设样本特征集中是否存在与所述第二特征信息匹配的目标特征；
若不存在与所述第二特征信息匹配的目标特征，则判定所述遮蔽噪音覆盖所述异常噪音。
7.如权利要求1至6任意一项所述空调器异常噪音遮蔽控制方法，其特征在于，在所述噪音类型为不可修复种类时，发出遮蔽噪音，以覆盖所述异常噪音，包括：
在所述噪音类型为不可修复种类时，根据所述第一音频数据，获得所述空调器所处环境的噪音总值；
根据所述噪音总值，确定遮蔽噪音的总值范围；
按照所述总值范围发出所述遮蔽噪音，以覆盖所述异常噪音。
8.如权利要求7所述空调器异常噪音遮蔽控制方法，其特征在于，所述根据所述噪音总值，确定遮蔽噪音的总值范围，包括：
将所述噪音总值代入预设第一公式，以确定遮蔽噪音的总值范围；
其中，所述预设第一公式为K-5≤P≤K，K为所述噪音总值，P为所述遮蔽噪音的总值。
9.一种空调器，其特征在于，所述空调器包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器里并可在所述处理器上运行的空调器异常噪音遮蔽控制方法，所述空调器异常噪音遮蔽控制方法被所述处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述空调器异常噪音遮蔽控制方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有空调器异常噪音遮蔽控制方法，所述空调器异常噪音遮蔽控制方法被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述空调器异常噪音遮蔽控制方法的步骤。
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