CN114333817A - 遥控器及遥控器语音识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于语音处理技术领域，公开了一种遥控器及遥控器语音识别方法。该遥控器包括：第一麦克风、第二麦克风、第三麦克风以及触摸屏，所述第三麦克风靠近所述触摸屏，所述第二麦克风位于所述触摸屏的边缘，所述第三麦克风位于所述触摸屏下方，所述第三麦克风不存在出音孔。通过上述方式，在触摸屏下方增加不存在出音孔的第三麦克风，使得第三麦克风准确采集到触摸屏区域的震动噪音数据，根据震动噪音数据对遥控器对应用户的声音数据进行识别，降低了噪音对用户声音数据的干扰，同时提高了对遥控器获取到用户语音的识别准确率以及遥控器远场拾音的准确性。

Description

遥控器及遥控器语音识别方法

技术领域

本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种遥控器及遥控器语音识别方法。

背景技术

随着科技的发展，现有电视遥控器通常使用双麦克风阵列的电视遥控器，实现遥控器远场拾音。使用这种方案，该遥控器结构如下，有触摸屏和语音唤醒两种控制方式，但在现有方案下，经常会出现向遥控器发出指令后遥控器未唤醒或回答错误的情况，遥控器的平均语音唤醒识别率较低，非常影响使用体验。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种遥控器及遥控器语音识别方法，旨在解决现有技术遥控器语音识别准确率较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种遥控器，所述遥控器包括第一麦克风、第二麦克风、第三麦克风以及触摸屏，所述第二麦克风位于所述触摸屏的边缘，所述第三麦克风位于所述触摸屏下方，所述第三麦克风不存在出音孔。

可选地，所述第一麦克风和所述第二麦克风的出音孔长度为6～9.5mm区间。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种遥控器语音识别方法，所述遥控器语音识别方法应用于如上文所述的遥控器，所述遥控器语音识别方法包括：

获取第一麦克风的第一声音数据、第二麦克风的第二声音数据以及第三麦克风的震动噪音数据；

根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行过滤，得到第三声音数据；

根据所述第三声音数据和所述第一声音数据进行语音识别，得到目标识别结果。

可选地，所述根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行过滤，得到第三声音数据，包括：

将所述震动噪音数据和所述第二声音数据进行音频比对，确定所述第二声音数据中的比对音频数据；

根据所述比对音频数据对所述第二声音数据进行降噪过滤，得到第三声音数据。

可选地，所述将所述震动噪音数据和所述第二声音数据进行音频比对，确定所述第二声音数据中的比对音频数据，包括：

提取所述第二声音数据的初始音频特征得到初始音频特征序列；

提取所述震动噪音数据的目标音频特征得到目标音频特征序列；

将所述初始音频特征序列和所述目标音频特征序列进行比对，得到比对结果；

根据所述比对结果确定所述第二声音数据中的比对音频数据。

可选地，所述根据所述比对结果确定所述第二声音数据中的比对音频数据，包括：

识别所述第二声音数据中初始音频特征序列与所述目标音频特征序列相同的比对音频特征序列；

获取所述比对音频特征序列对应的音频数据；

将所述音频数据作为所述第二声音数据中的比对音频数据。

可选地，所述根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行过滤，得到第三声音数据，包括：

根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行相减，得到第三声音数据。

可选地，所述根据所述第三声音数据和所述第一声音数据进行语音识别，得到目标识别结果，包括：

根据预设信号增强模型对所述第三声音数据和所述第一声音数据进行处理，得到目标语音信号；

对所述目标语音信号进行关键字语音识别，得到目标识别结果。

可选地，所述根据预设信号增强模型对所述第三声音数据和所述第一声音数据进行处理，得到目标语音信号，包括：

根据所述第三声音数据和所述第一声音数据确定目标声音位置；

根据所述目标声音位置和预设信号增强模型对所述第三声音数据和所述第一声音数据进行信号增强，得到目标语音信号。

可选地，所述对所述目标语音信号进行关键字语音识别，得到目标识别结果之后，还包括：

在预设数据库中查找所述目标识别结果对应的目标语音指令；

将所述目标语音指令发送至云服务端，以使所述云服务端根据所述目标语音指令反馈对应的应答数据。

可选地，所述获取第一麦克风的第一声音数据、第二麦克风的第二声音数据以及第三麦克风的震动噪音数据之前，还包括：

在检测到音频信号时，获取第一麦克风的工作模式；

若所述工作模式为低功耗工作模式，则关闭所述低功耗工作模式。

本发明中的遥控器包括第一麦克风、第二麦克风、第三麦克风以及触摸屏，所述第三麦克风靠近所述触摸屏，所述第二麦克风位于所述触摸屏的边缘，所述第三麦克风位于所述触摸屏下方，所述第三麦克风不存在出音孔。通过上述方式，在触摸屏下方增加不存在出音孔的第三麦克风，使得第三麦克风准确采集到触摸屏区域的震动噪音数据，根据震动噪音数据对遥控器对应用户的声音数据进行识别，降低了噪音对用户声音数据的干扰，同时提高了对遥控器获取到用户语音的识别准确率以及遥控器远场拾音的准确性。

附图说明

图1是本发明遥控器的结构示意图；

图2为本发明遥控器语音识别方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明遥控器语音识别方法第二实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

需要说明，若本发明实施例中涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后等)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也响应地随之改变。

本发明提出一种遥控器，参照图1，该遥控器1包括：

第一麦克风10、第二麦克风20、第三麦克风30以及触摸屏40，所述第二麦克风20位于所述触摸屏40的边缘，所述第三麦克风30位于所述触摸屏40下方，所述第三麦克风30不存在出音孔；

需要说明的是，第一麦克风10和第二麦克风在遥控器1的外壳上开孔，且第一麦克风10位于遥控器1上的触摸屏40之外，与第二麦克和第二麦克风20间隔设置，第二麦克风位于遥控器1上触摸屏40的边缘位置，具体的安装位置可根据实际应用进行设置，第三麦克风30不在遥控器1的外壳上开孔，紧贴于触摸屏40的下方，触摸屏40位于遥控器1的外壳。

可以理解的是，在一般情况下麦克风的出音孔长度越短，声波到达麦克风时的能量损耗越低，通常麦克风出音孔长度为9.5mm，若仅改变出音孔长度，并不能满足需求效果；同时在用户向遥控器发出指令时，遥控器同时会捕捉到遥控器对应终端设备的音频数据，若采用算法在识别用户的指令时将遥控器对应终端设备的音频数据滤除，仍不会提高语音识别准确率；再次在现有方案中，第一麦克风为零功耗数字麦克风，第二麦克风为普通数字麦克风，因此在周边环境低于45dB时，第一麦克风会自动进入零功耗模式，第一麦克风需要大于45dB的声音才能唤醒启动工作，或者在唤醒第一麦克风时，会存在系统延迟，影响语音识别准确率，仅在关闭第一麦克风的低功耗模式时，语音识别准确率也未明显改善，因此设计了本方案。

在具体实现中，本实施例中的第一麦克风10用于获取用户向遥控器1发出语音指令时的人声，第二麦克风20用于获取用户向遥控器1发出语音指令时的人声以及用户触碰触摸屏40区域时的震动最终得到的第二声音数据，由于第三麦克风30未开出音孔且位于触摸屏40的下方，因此第三麦克风30用于获取用户触碰触摸屏40区域时的震动噪音数据，触摸屏40用于用户向遥控器1发出按键指令。

应当理解的是，由于麦克风的出音孔长度越小，外界声波到达麦克风时的能量损耗越低，因此，在遥控器1中第一麦克风10和第二麦克风20的出音孔长度为6～9.5mm区间，但为了更为准确的语音识别率，本实施例用第一麦克风10和第二麦克风20的出音孔长度均设置为6mm。

本实施例中的遥控器包括第一麦克风、第二麦克风、第三麦克风以及触摸屏，所述第三麦克风靠近所述触摸屏，所述第二麦克风位于所述触摸屏的边缘，所述第三麦克风位于所述触摸屏下方，所述第三麦克风不存在出音孔。通过上述方式，在触摸屏下方增加不存在出音孔的第三麦克风，使得第三麦克风准确采集到触摸屏区域的震动噪音数据，根据震动噪音数据对遥控器对应用户的声音数据进行识别，降低了噪音对用户声音数据的干扰，同时提高了对遥控器获取到用户语音的识别准确率以及遥控器远场拾音的准确性。

此外，本发明实施例提供了一种遥控器语音识别方法，参照图2，图2为本发明一种遥控器语音识别方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述遥控器语音识别方法包括以下步骤：

步骤S10：获取第一麦克风的第一声音数据、第二麦克风的第二声音数据以及第三麦克风的震动噪音数据。

需要说明的是，本实施例的执行主体为遥控器，遥控器的控制器获取第一麦克风、第二麦克风以及第三麦克风对应的音频数据，并基于第三麦克风的震动噪音数据对第二麦克风的第二声音数据进行降噪过滤，从而根据得到降噪过滤后的第三声音数据和第一麦克风获取的第一声音数据进行语音识别，得到目标识别结果。

可以理解的是，第一麦克风获取第一声音数据，第一声音数据包括但不限于用户向遥控器发出语音指令时的人声，第二麦克风获取第二声音数据，第二声音数据包括但不限于用户向遥控器发出语音指令时的人声部分和用户触碰触摸屏区域时的震动部分。第三麦克风获取震动噪音数据，由于第三麦克风位于触摸屏下方且未开出音孔，因此震动噪音数据仅包括用户触碰触摸屏区域时的震动噪音。

在具体实现中，当接收到音频数据时，则获取第一麦克风捕捉的第一声音数据、第二麦克风获取的第二声音数据以及第三麦克风捕捉的震动噪音数据。

步骤S20：根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行过滤，得到第三声音数据。

需要说明的是，由于第二声音数据中包括但不限于用户向遥控器发出语音指令时的人声部分和用户触碰触摸屏区域时的震动部分，因此，需要根据第三麦克风的震动噪音数据对第二声音数据进行降噪过滤，从而得到不包含用户触碰触摸屏区域时的震动部分的第三声音数据。

步骤S30：根据所述第三声音数据和所述第一声音数据进行语音识别，得到目标识别结果。

需要说明的是，在得到第二麦克风的第三声音数据和第一麦克风的第一声音数据后，需要对两路音频数据进行处理，根据处理后的音频数据进行语音识别，从而得到对应的识别结果。例如，当前第一声音数据为音频A，第三声音数据为音频B，对音频A和音频B进行处理后得到音频C，对音频C进行语音识别，得到目标识结果为“我要打开电视”。

可以理解的是，为了得到准确识别结果，进一步地，所述根据所述第三声音数据和所述第一声音数据进行语音识别，得到目标识别结果，包括：根据预设信号增强模型对所述第三声音数据和所述第一声音数据进行处理，得到目标语音信号；对所述目标语音信号进行关键字语音识别，得到目标识别结果。

需要说明的是，预设信号增强模型是通过波束形成算法对样本音频数据进行训练后得到的能够多路音频数据进行合并处理，抑制非目标方向的干扰信号，增强目标方向的声音信号的模型。

可以理解的是，在得到第一麦克风的第一声音数据和第二麦克风的第三声音数据后，通过预设信号增强模型对第一声音数据和第三声音数据进行音频合并，并增强目标方向的声音信号，最终得到处理后的目标语音信号。

在具体实现中，在得到目标语音信号后，遥控器的控制器需要对目标语音信号进行关键字语音识别，从而得到对应的目标识别结果。例如，目标语音信号中可能包括用户在发出指令时的重复文本或不存在于预设文本中的关键字，因此，将目标语音信号进行文本拆分，将拆分后的文本与预设文本进行比对，得到存在于预设文本中的目标文本，将目标文本进行拼接，从而得到目标识别结果。例如，目标语音信号为“我，我，嗯嗯，要，打开，嗯，嗯电视”，则目标识别结果为“我要打开电视”。

可以理解的是，为了得到准确的目标语音信号，进一步地，所述根据预设信号增强模型对所述第三声音数据和所述第一声音数据进行处理，得到目标语音信号，包括：根据所述第三声音数据和所述第一声音数据确定目标声音位置；根据所述目标声音位置和预设信号增强模型对所述第三声音数据和所述第一声音数据进行信号增强，得到目标语音信号。

需要说明的是，由于第一麦克风和第二麦克风的分布位置不同，因此可以根据第一声音数据和第三声音数据确定用户的目标声音位置，在得到目标声音位置后，可以根据目标声音位置和预设信号增强模型的形成基阵系统的方向性，对第三声音数据和第一声音数据进行合并，同时进行空域滤波，抑制空间干扰与环境噪声，提高信噪比，最终得到信号增强后的目标语音信号。

可以理解的是，为了提高用户体验，在得到目标识别结果后，可根据目标识别结果做出相应的应答，进一步地，所述对所述目标语音信号进行关键字语音识别，得到目标识别结果之后，还包括：在预设数据库中查找所述目标识别结果对应的目标语音指令；将所述目标语音指令发送至云服务端，以使所述云服务端根据所述目标语音指令反馈对应的应答数据。

在具体实现中，预设数据库中存储有关键字与语音指令的映射关系，因此，在得到目标识别结果后，对目标识别结果中的各关键字在预设数据库中进行查找，从而得到对应的目标语音指令。例如，当前目标识别结果为“我要打开电视”，对各关键字“我要”、“打开电视”进行指令查找，从而得到对应的目标语音指令为“启动电视”。

需要说明的是，在得到目标语音指令后，将目标语音指令发送至遥控器对应的云服务端，使云服务端根据目标语音指令反馈对应的应答数据。例如，当前目标语音指令为“启动电视”，则云服务端进行电视启动。

可以理解的是，为了提高遥控器系统的响应力和唤醒率，进一步地，所述获取第一麦克风的第一声音数据、第二麦克风的第二声音数据以及第三麦克风的震动噪音数据之前，还包括：在检测到音频信号时，获取第一麦克风的工作模式；若所述工作模式为低功耗工作模式，则关闭所述低功耗工作模式。

在具体实现中，由于第一麦克风在通常情况下为低功耗模式，在低功耗模式下，当周边环境音频低于预设分贝值时，第一麦克风并不启动，当周边环境音频不低于预设分贝值时，第一麦克风才启动开始工作，若用户声音分贝低于预设分贝值时，可能无法唤醒该麦克风，因此，在遥控器检测到音频信号时，获取第一麦克风的工作模式，若工作模式为低功耗工作模式，则关闭低功耗工作模式。

本实施例通过获取第一麦克风的第一声音数据、第二麦克风的第二声音数据以及第三麦克风的震动噪音数据；根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行过滤，得到第三声音数据；根据所述第三声音数据和所述第一声音数据进行语音识别，得到目标识别结果。通过增加第三麦克风，利用第三麦克风的震动噪音数据对第二麦克风的第二声音数据进行过滤，从而得到降噪后的第三声音数据，并基于第三声音数据和第一声音数据进行语音识别，从而降低了噪音对用户音频的干扰，同时提高了对遥控器获取到用户语音的识别准确率以及遥控器远场拾音的准确性。

参考图3，图3为本发明一种遥控器语音识别方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例遥控器语音识别方法中所述步骤S20，包括：

步骤S21：将所述震动噪音数据和所述第二声音数据进行音频比对，确定所述第二声音数据中的比对音频数据。

需要说明的是，由于第二声音数据中包括但不限于用户向遥控器发出语音指令时的人声部分和用户触碰触摸屏区域时的震动部分，因此需要将震动噪音数据和第二声音数据进行比对，从而得到第二声音数据中与震动噪音数据相同的比对音频数据，比对音频数据则为和震动噪音数据音频相同的用户触碰触摸屏区域时的震动部分。

可以理解的是，为了得到准确的比对音频数据，进一步地，所述将所述震动噪音数据和所述第二声音数据进行音频比对，确定所述第二声音数据中的比对音频数据，包括：提取所述第二声音数据的初始音频特征得到初始音频特征序列；提取所述震动噪音数据的目标音频特征得到目标音频特征序列；将所述初始音频特征序列和所述目标音频特征序列进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果确定所述第二声音数据中的比对音频数据。

在具体实现中，音频数据对应的不同的音频特征，例如音频的短时能量、时频的音高和频率，因此对第二声音数据的初始音频特征进行提取得到初始音频特征序列，对震动噪音数据的目标音频特征进行提取得到目标音频特征序列。

需要说明的是，在得到目标音频特征序列和初始音频特征序列后进行序列比对，得到序列比对后的比对结果，根据比对结果即可确定第二声音数据中的比对音频数据。

可以理解的是，为了根据比对结果确定比对音频数据，进一步地，所述根据所述比对结果确定所述第二声音数据中的比对音频数据，包括：识别所述第二声音数据中初始音频特征序列与所述目标音频特征序列相同的比对音频特征序列；获取所述比对音频特征序列对应的音频数据；将所述音频数据作为所述第二声音数据中的比对音频数据。

在具体实现中，根据比对结果得到初始音频特征序列和目标音频特征序列相同的比对音频特征序列，第二声音数据中比对音频特征序列对应的音频数据即为比对音频数据。

步骤S22：根据所述比对音频数据对所述第二声音数据进行降噪过滤，得到第三声音数据。

需要说明的是，在得到比对音频数据后，对第二声音数据中的比对音频数据进行过滤，删除第二声音数据中的比对音频数据，从而完成对第二声音数据的降噪处理，最终得到第三声音数据。

可以理解的是，为了得到降噪后的第三声音数据，进一步地，步骤S20，包括：根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行相减，得到第三声音数据。

在具体实现中，在得到第二麦克风获取的第二声音数据和第三麦克风获取的震动噪音数据后，采用算法将第二麦克风中的震动噪音数据滤除相减，即可得到不包含用户触碰触摸屏区域时的震动部分的第三声音数据。

本实施例通过将所述震动噪音数据和所述第二声音数据进行音频比对，确定所述第二声音数据中的比对音频数据；根据所述比对音频数据对所述第二声音数据进行降噪过滤，得到第三声音数据。通过震动噪音数据和第二声音数据进行音频比对，根据比对音频数据对第二声音数据进行降噪过滤，提高了降噪过滤的准确性，从而得到不包括噪音的第三声音数据。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的遥控器语音识别方法，此处不再赘述。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (11)

1.一种遥控器，其特征在于，所述遥控器包括第一麦克风、第二麦克风、第三麦克风以及触摸屏，所述第二麦克风位于所述触摸屏的边缘，所述第三麦克风位于所述触摸屏下方，所述第三麦克风不存在出音孔。

2.如权利要求1所述的遥控器，其特征在于，所述第一麦克风和所述第二麦克风的出音孔长度为6～9.5mm区间。

3.一种遥控器语音识别方法，其特征在于，所述遥控器语音识别方法应用于如权利要求1或2所述的遥控器，所述遥控器语音识别方法包括：

获取第一麦克风的第一声音数据、第二麦克风的第二声音数据以及第三麦克风的震动噪音数据；

根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行过滤，得到第三声音数据；

根据所述第三声音数据和所述第一声音数据进行语音识别，得到目标识别结果。

4.如权利要求3所述的遥控器语音识别方法，其特征在于，所述根据所述震动噪音数据对所述第二声音音频数据进行过滤，得到第三声音数据，包括：

将所述震动噪音数据和所述第二声音数据进行音频比对，确定所述第二声音数据中的比对音频数据；

根据所述比对音频数据对所述第二声音数据进行降噪过滤，得到第三声音数据。

5.如权利要求4所述的遥控器语音识别方法，其特征在于，所述将所述震动噪音数据和所述第二声音数据进行音频比对，确定所述第二声音数据中的比对音频数据，包括：

提取所述第二声音数据的初始音频特征得到初始音频特征序列；

提取所述震动噪音数据的目标音频特征得到目标音频特征序列；

将所述初始音频特征序列和所述目标音频特征序列进行比对，得到比对结果；

根据所述比对结果确定所述第二声音数据中的比对音频数据。

6.如权利要求5所述的遥控器语音识别方法，其特征在于，所述根据所述比对结果确定所述第二声音数据中的比对音频数据，包括：

识别所述第二声音数据中初始音频特征序列与所述目标音频特征序列相同的比对音频特征序列；

获取所述比对音频特征序列对应的音频数据；

将所述音频数据作为所述第二声音数据中的比对音频数据。

7.如权利要求3所述的遥控器语音识别方法，其特征在于，所述根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行过滤，得到第三声音数据，包括：

根据所述震动噪音数据对所述第二声音数据进行相减，得到第三声音数据。

8.如权利要求3所述的遥控器语音识别方法，其特征在于，所述根据所述第三声音数据和所述第一声音数据进行语音识别，得到目标识别结果，包括：

根据预设信号增强模型对所述第三声音数据和所述第一声音数据进行处理，得到目标语音信号；

对所述目标语音信号进行关键字语音识别，得到目标识别结果。

9.如权利要求8所述的遥控器语音识别方法，其特征在于，所述根据预设信号增强模型对所述第三声音数据和所述第一声音数据进行处理，得到目标语音信号，包括：

根据所述第三声音数据和所述第一声音数据确定目标声音位置；

根据所述目标声音位置和预设信号增强模型对所述第三声音数据和所述第一声音数据进行信号增强，得到目标语音信号。

10.如权利要求8所述的遥控器语音识别方法，其特征在于，所述对所述目标语音信号进行关键字语音识别，得到目标识别结果之后，还包括：

在预设数据库中查找所述目标识别结果对应的目标语音指令；

将所述目标语音指令发送至云服务端，以使所述云服务端根据所述目标语音指令反馈对应的应答数据。

11.如权利要求3至10中任一项所述的遥控器语音识别方法，其特征在于，所述获取第一麦克风的第一声音数据、第二麦克风的第二声音数据以及第三麦克风的震动噪音数据之前，还包括：

在检测到音频信号时，获取第一麦克风的工作模式；

若所述工作模式为低功耗工作模式，则关闭所述低功耗工作模式。

Images