CN114363753A - 耳机的降噪方法、装置、耳机及存储介质 - Google Patents

耳机的降噪方法、装置、耳机及存储介质 Download PDF

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CN114363753A CN202111556557.XA CN202111556557A CN114363753A CN 114363753 A CN114363753 A CN 114363753A CN 202111556557 A CN202111556557 A CN 202111556557A CN 114363753 A CN114363753 A CN 114363753A
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张锐
李罡
陶廉洁
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Abstract

本公开提出一种耳机的降噪方法、装置、耳机及存储介质，属于耳机技术领域。该降噪方法包括：按照预设的采样规则对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号；按照预设的分帧规则对环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集；对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量；对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量；获取耳机当前的降噪模式，根据第一频谱能量和第二频谱能量调整耳机当前的降噪模式。由此，能够实现根据当前的环境声音自动切换降噪模式，从而提高用户的使用体验。

Description

耳机的降噪方法、装置、耳机及存储介质
技术领域
本公开涉及耳机技术领域，尤其涉及一种耳机的降噪方法、装置、耳机及存储介质。
背景技术
日常生活中，外界环境噪声是影响人们睡眠、工作、学习和娱乐的重要因素。近些年来随着主动降噪技术的成熟，主动降噪耳机层出不穷，其中，TWS(True WirelessStereo，真无线立体声)降噪耳机尤其火爆，其产品逐渐大众化。
随着主动降噪技术的逐渐发展，主动降噪耳机所具备的功能也越来越多。目前，市场上的极大部分主动降噪耳机会提供多挡的降噪模式供用户选择，用户可以根据周围环境手动调节到合适的降噪模式。
发明内容
本公开实施例提供一种耳机的降噪方法、装置、耳机及存储介质，能够实现根据当前的环境声音自动切换降噪模式，从而提高用户的使用体验。
本公开第一方面实施例提出了一种降噪方法，包括：按照预设的采样规则对所述耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号；按照预设的分帧规则对所述环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集；对于所述初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量；对于所述初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量；获取所述耳机当前的降噪模式，根据所述第一频谱能量和所述第二频谱能量调整所述耳机当前的降噪模式。
在本公开的一个实施例中，在对所述环境声音信号进行分帧得到初始音频帧集后，还包括：对所述初始音频帧集中的每一帧进行滤波处理，以便于计算所述第一频谱能量和所述第二频谱能量。
在本公开的一个实施例中，所述对所述初始音频帧集中的每一帧进行滤波处理，包括：对所述初始音频帧集中的每个初始音频帧进行第一滤波处理，得到第一音频帧集，所述第一滤波处理用于滤除所述每个初始音频帧中频率在第一频率阈值以下的频谱成分；对所述第一音频帧集中的每个第一音频帧进行第二滤波处理，得到第二音频帧集，所述第二滤波处理用于滤除所述每个第一音频帧中频率在第二频率阈值以上的频谱成分；对所述第二音频帧集中的每个第二音频帧进行第三滤波处理，得到第三音频帧集，所述第三滤波处理用于滤除所述每个第二音频帧中频率在第三频率阈值以下的频谱成分，其中，所述第二频率阈值大于所述第三频率阈值，所述第三频率阈值大于所述第一频率阈值。
在本公开的一个实施例中，所述计算信号在所述第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量，包括：计算所述第二音频帧集中的每个第二音频帧的频谱能量，得到所述第一频谱能量；所述计算信号在所述第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量，包括：计算所述第三音频帧集中的每个第三音频帧的频谱能量，得到所述第二频谱能量。
在本公开的一个实施例中，所述降噪模式包括轻度降噪模式、均衡降噪模式和深度降噪模式。
在本公开的一个实施例中，所述根据所述第一频谱能量和第二频谱能量调整所述耳机当前的降噪模式，包括：获取频谱能量阈值集；根据所述耳机当前的降噪模式，从所述频谱能量阈值集中确定目标频谱能量阈值；根据所述第一频谱能量、所述第二频谱能量和所述目标频谱能量阈值，调整所述耳机当前的降噪模式。
在本公开的一个实施例中，所述频谱能量阈值集包括第一频谱能量阈值、第二频谱能量阈值、第三频谱能量阈值和第四频谱能量阈值，所述目标频谱能量阈值包括第一能量阈值和第二能量阈值。
在本公开的一个实施例中，所述根据所述耳机当前的降噪模式，从所述频谱能量阈值集中确定目标频谱能量阈值，包括：若所述耳机当前的降噪模式为所述轻度降噪模式，则将所述第一频谱能量阈值作为所述第一能量阈值，以及将所述第二频谱能量阈值作为所述第二能量阈值；若所述耳机当前的降噪模式为所述均衡降噪模式，则将所述第一频谱能量阈值作为所述第一能量阈值，以及将所述第四频谱能量阈值作为所述第二能量阈值；若所述耳机当前的降噪模式为所述深度降噪模式，则将所述第三频谱能量阈值作为所述第一能量阈值，以及将所述第四频谱能量阈值作为所述第二能量阈值。
在本公开的一个实施例中，所述根据所述第一频谱能量、所述第二频谱能量和所述目标频谱能量阈值，调整所述耳机当前的降噪模式，包括：若所述耳机当前的降噪模式为所述轻度降噪模式，则当所述第一频谱能量大于或等于所述第一能量阈值时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述深度降噪模式；当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量大于或等于所述第二能量阈时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述均衡降噪模式；当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量小于所述第二能量阈时，保持所述耳机当前的降噪模式。
在本公开的一个实施例中，所述根据所述第一频谱能量、所述第二频谱能量和所述目标频谱能量阈值，调整所述耳机当前的降噪模式，还包括：若所述耳机当前的降噪模式为所述均衡降噪模式，则当所述第一频谱能量大于或等于所述第一能量阈值时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述深度降噪模式；当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量小于所述第二能量阈时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述轻度降噪模式；当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量大于或等于所述第二能量阈时，保持所述耳机当前的降噪模式。
在本公开的一个实施例中，所述根据所述第一频谱能量、所述第二频谱能量和所述目标频谱能量阈值，调整所述耳机当前的降噪模式，还包括：若所述耳机当前的降噪模式为所述深度降噪模式，则当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量大于或等于所述第二能量阈时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述均衡降噪模式；当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量小于第二能量阈时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述轻度降噪模式；当所述第一频谱能量大于或等于所述第一能量阈值时，保持所述耳机当前的降噪模式。
本公开第二方面实施例提出了一种耳机的降噪装置，包括：采样模块，用于按照预设的采样规则对所述耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号；分帧模块，用于按照预设的分帧规则对所述环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集；第一计算模块，用于对于所述初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量；第二计算模块，用于对于所述初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量；调整模块，用于获取所述耳机当前的降噪模式，根据所述第一频谱能量和所述第二频谱能量调整所述耳机当前的降噪模式。
本公开第三方面实施例提出了一种耳机，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现本公开第一方面实施例提出的耳机的降噪方法。
本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由耳机的处理器执行时，使得耳机能够执行本公开第一方面实施例提出的耳机的降噪方法。
本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被通信设备中的处理器执行时实现本公开第一方面实施例提出的耳机的降噪方法。
本公开实施例提供耳机的降噪方法、装置、耳机及存储介质，按照预设的采样规则对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号，并按照预设的分帧规则对环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集，而后对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量，并对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量，以及获取耳机当前的降噪模式，根据第一频谱能量和第二频谱能量调整耳机当前的降噪模式。由此，能够实现根据当前的环境声音自动切换降噪模式，从而提高用户的使用体验。
本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本公开实施例所提供的一种耳机的降噪方法的流程示意图；
图2为本公开实施例所提供的另一种耳机的降噪方法的流程示意图；
图3为本公开实施例所提供的另一种耳机的降噪方法的流程示意图；
图4为本公开实施例所提供的一种耳机的降噪方法的应用场景示意图；
图5为本公开实施例所提供的一种耳机的降噪方法在应用场景中的具体示例流程示意图；
图6为本公开实施例所提供的一种耳机的降噪装置的结构示意图；以及
图7为根据本公开一个实施例的耳机的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开实施例。在本公开实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”及“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的要素。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。
下面参照附图描述本公开实施例的耳机的降噪方法、装置、耳机及存储介质。
本公开实施例提供的耳机的降噪方法，可以由耳机来执行，该耳机可为TWS(TrueWireless Stereo，真正的无线立体声)降噪耳机、项圈式降噪耳机和头戴式降噪耳机等各类降噪耳机，此处不做任何限定。
在本公开实施例中，耳机中可以设置有处理组件、存储组件和驱动组件。可选的，该驱动组件和处理组件可以集成设置，该存储组件可以存储操作系统、应用程序或其他程序模块，该处理组件通过执行存储组件中存储的应用程序来实现本公开实施例提供的耳机的降噪方法。
图1为本公开实施例所提供的一种耳机的降噪方法的流程示意图。
本公开实施例的耳机的降噪方法，还可由本公开实施例提供的耳机的降噪装置执行，该装置可配置于耳机中，以实现按照预设的采样规则对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号，并按照预设的分帧规则对环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集，而后对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量，并对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量，以及获取耳机当前的降噪模式，根据第一频谱能量和第二频谱能量调整耳机当前的降噪模式，从而能够实现根据当前的环境声音自动切换降噪模式，进而提高用户的使用体验。
如图1所示，该耳机的降噪方法，可包括：
步骤101，按照预设的采样规则对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号。其中，预设的采样规则可根据实际情况和需求进行标定，例如，预设的采样规则可包括以一定的采样频率对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样。
在本公开实施例中，耳机可通过内置的一个或多个麦克风，例如前馈麦克风和通话麦克风等类型的麦克风，以一定的采样频率对当前所处环境中的环境声音进行采样，以得到环境声音信号。应说明的是，该实施例中所描述的采样频率应大于2000Hz，例如48000Hz、16000Hz、80000Hz或4000Hz等。
具体地，由于前馈麦克风采集的环境声音信号更优，在实际应用场景中，耳机可通过内置的前馈麦克风以16000Hz的采样频率对当前所处环境中的环境声音进行采样。
步骤102，按照预设的分帧规则对环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集。其中，预设的分帧规则可根据实际情况和需求进行标定，初始音频帧集可包括多个初始音频帧。应说明的是，该实施例中所描述的预设的分帧规则可包括基于分帧模型进行分帧或基于分帧算法进行分帧。
在本公开实施例中，可通过预设的分帧模型对获取的当前的环境声音信号进行分帧处理，以得到多帧初始音频数据。应说明的是，该实施例中所描述的分帧模型可以是提前训练好的，并将其预存在耳机的存储空间中，以方便调取使用。
其中，该分帧模型的训练与生成均可由相关的训练服务器执行，该训练服务器可以是云端服务器，也可以是一台电脑的主机，该训练服务器与可执行本公开实施例提供的耳机之间，建立有通信连接，该通信连接可以是无线网络连接和有线网络连接的至少一种。该训练服务器可将训练完成的分帧模型发送给该耳机，以便该耳机在需要时调用，从而大大减少该耳机的计算压力。
具体地，耳机在得到上述环境声音信号后，可从自身的存储空间中调出上述分帧模型，并将该环境声音信号输入该分帧模型，从而通过该分帧模型对该环境声音信号进行处理，以得到该分帧模型输出的初始音频帧集。
作为一种可能的情况，还可通过预设的分帧算法对上述环境声音信号进行分帧处理，以得到多帧初始音频数据。其中，分帧算法可根据实际情况和需求进行标定。应说明的是，该实施例中所描述的分帧算法可预先存储在耳机的存储空间中，以方便调取应用。
具体地，耳机在得到上述环境声音信号后，可从自身的存储空间中调出上述分帧算法，并通过该分帧算法对该环境声音信号进行分帧处理，以得到初始音频帧集。
作为另一种可能的情况，耳机还可使用分帧工具(例如，插件等)，对得到的环境声音信号进行分帧处理，以得到初始音频帧集。
举例而言，在实际应用场景中，在耳机通过内置的前馈麦克风以16000Hz对当前的环境声音进行采样的过程中，若将每16ms采集到的环境声音信号的数据作为一组数据，则每组数据可包括256个数据点，假设采样结束后总共有n组数据，则可将第1组数据和第2组数据，第3组数据和第4组数据，……，第n-1组数据和第n组数据，分别重叠50％后的数据作为一帧数据，则可将采集的环境声音信号分成n/2个初始音频帧，每个初始音频帧的帧长为512，帧移为256。
进一步地，在对上述环境声音信号进行分帧得到初始音频帧集后，可通过下述算式(1)计算出初始音频帧集中的每个初始音频帧。
sf(n，m)＝s((m-1)*inc+n)，0≤n≤(L-1) (1)
其中，sf(n，m)为初始音频帧，s(n)为环境声音信号，m表示初始音频帧的帧数索引，n可表示第m帧初始音频帧的数据点索引，L可表示帧长，inc可表示帧移。
在本公开的一个实施例中，在对环境声音信号进行分帧得到初始音频帧集后，还可包括对初始音频帧集中的每一帧进行滤波处理，以便于计算第一频谱能量和第二频谱能量。
为了清楚说明上一实施例，在本公开的一个实施例中，如图2所示，对初始音频帧集中的每一帧进行滤波处理，可包括：
步骤201，对初始音频帧集中的每个初始音频帧进行第一滤波处理，得到第一音频帧集，第一滤波处理用于滤除每个初始音频帧中频率在第一频率阈值以下的频谱成分。其中，第一音频帧集包括多个第一音频帧，第一频率阈值可为50Hz。
在本公开实施例中，在得到上述初始音频帧集后，可通过滤波器对该初始音频帧集中的每个初始音频帧进行第一滤波(高通滤波)处理，滤除第一频率阈值(50Hz)以下的频谱成分，即滤除直流成分，以减少该成分的干扰，得到第一音频帧集。由于本公开实施例对数据相位要求不高，且IIR(Infinite Impulse Response，递归滤波器)高通滤波器能够减小内存开销，可选取IIR高通滤波器对初始音频帧集中的每个初始音频帧进行第一滤波处理，其中，该IIR高通滤波器的系统函数Hα(z)可参见下述算式(2)。
Figure BDA0003418909610000071
其中，Mα、Nα一般为10以下的正整数，且Mα＝Nα，可选地，Mα＝Nα＝2，k为自然数，
Figure BDA0003418909610000072
和
Figure BDA0003418909610000073
为系数，z＝e-jw，其中，e为自然底数，j为虚数，w角频率。
需要说明的是，上述算式(2)中的
Figure BDA0003418909610000074
和
Figure BDA0003418909610000075
系数可通过Python(计算机编程语言)中的滤波器设计函数获取，该函数的输入为上述IIR高通滤波器的截止频率、滤波器类型以及滤波器阶数，输出为系数
Figure BDA0003418909610000076
和
Figure BDA0003418909610000077
进一步地，在通过上述IIR高通滤波器对初始音频帧集中的每个初始音频帧进行第一滤波(高通滤波)处理，并得到第一音频帧集后，可通过下述算式(3)计算出第一音频帧集中的每个第一音频帧。
Figure BDA0003418909610000078
其中，yα(n，m)为第一音频帧，sf(n-i，m)为初始音频帧，m表示初始音频帧的帧数索引，n表示第m帧初始音频帧的数据点索引，L表示帧长，i为自然数，
Figure BDA0003418909610000079
和
Figure BDA00034189096100000710
为系数，Mα、Nα一般为10以下的正整数，且Mα＝Nα，可选地，Mα＝Nα＝2。
步骤202，对第一音频帧集中的每个第一音频帧进行第二滤波处理，得到第二音频帧集，第二滤波处理用于滤除每个第一音频帧中频率在第二频率阈值以上的频谱成分。其中，第二音频帧集包括多个第二音频帧，第二频率阈值可为1000Hz。
在本公开实施例中，在得到上述第一音频帧集后，可通过IIR低通滤波器对该第一音频帧集的每个第一音频帧进行第二滤波(低通滤波)，滤除第二频率阈值(1000Hz)以上的频谱成分，以得到第二音频帧集。由于本公开实施例对数据相位要求不高，且IIR低通滤波器能够减小内存开销，可选取IIR低通滤波器对该第一音频帧集的每个第一音频帧进行第二滤波，其中，IIR低通滤波器滤波器的系统函数Hβ(z)可参见下述算式(4)。
Figure BDA0003418909610000081
其中，Mβ＝Nβ，且Mβ、Nβ一般为10以下的正整数，可选地，Mβ＝Nβ＝2，k为自然数，
Figure BDA0003418909610000082
和
Figure BDA0003418909610000083
为系数，z＝e-jw，其中，e为自然底数，j为虚数，w为角频率。
需要说明的是，算式(4)中的
Figure BDA0003418909610000084
和
Figure BDA0003418909610000085
系数可通过Python(计算机编程语言)中的滤波器设计函数获取，该函数的输入为上述IIR低通滤波器的截止频率、滤波器类型以及滤波器阶数，输出为系数
Figure BDA0003418909610000086
和
Figure BDA0003418909610000087
进一步地，在通过上述低通滤波器IIR对第一音频帧集的每个第一音频帧进行第二滤波处理，并得到第二音频帧集后，可通过下述算式(5)计算出第二音频帧集中的每个第二音频帧。
Figure BDA0003418909610000088
其中，yβ(n，m)为第二音频帧，yα(n-i，m)为第一音频帧，m表示初始音频帧的帧数索引，n表示第m帧初始音频帧的数据点索引，L可表示帧长，i可为自然数，
Figure BDA0003418909610000089
和
Figure BDA00034189096100000810
可为系数，Mβ、Nβ一般可为10以下的正整数，且Mβ＝Nβ，可选地，Mβ＝Nβ＝2。
步骤203，对第二音频帧集中的每个第二音频帧进行第三滤波处理，得到第三音频帧集，第三滤波处理用于滤除每个第二音频帧中频率在第三频率阈值以下的频谱成分，其中，第二频率阈值大于第三频率阈值，第三频率阈值大于第一频率阈值。其中，第三音频帧集包括多个第三音频帧，第三频率阈值可为300Hz。
在本公开实施例中，可通过IIR高通滤波器对第二音频帧集中的每个第二音频帧进行第三滤波(高通滤波)，滤除第三频率阈值(300Hz)以下的频谱成分，以得到第三音频帧集。其中，IIR高通滤波器的系统函数Hγ(z)可参见下述算式(6)。
Figure BDA0003418909610000091
其中，Mγ、Nγ一般为10以下的正整数，且Mγ＝Nγ，可选地，Mγ＝Nγ＝2，k为自然数，
Figure BDA0003418909610000092
和
Figure BDA0003418909610000093
为系数，z＝e-jw，其中，e为自然底数，j为虚数，w角频率。
需要说明的是，算式(6)中的
Figure BDA0003418909610000094
和
Figure BDA0003418909610000095
系数可通过Python(计算机编程语言)中的滤波器设计函数获取，该函数的输入为上述IIR高通滤波器的截止频率、滤波器类型以及滤波器阶数，输出为系数
Figure BDA0003418909610000096
和
Figure BDA0003418909610000097
进一步地，在通过上述IIR高通滤波器对第二音频帧集中的每个第二音频帧进行第三滤波，并得到第三音频帧集后，可通过下述算式(7)计算出第三音频帧集中的每个第三音频帧。
Figure BDA0003418909610000098
其中，yγ(n，m)为第三音频帧，yβ(n-i，m)为第二音频帧，m表示初始音频帧的帧数索引，n表示第m帧初始音频帧的数据点索引，L表示帧长，i为自然数，
Figure BDA0003418909610000099
和
Figure BDA00034189096100000910
为系数，Mγ＝Nβ，且Mγ、Nγ一般为10以下的正整数，可选地，Mγ＝Nγ＝2。
步骤103，对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量。其中，第一频率区间为频率大于第一频率阈值并小于第二频率阈值的频率区间，即50-1000Hz。
其中，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量，包括计算第二音频帧集中的每个第二音频帧的频谱能量，得到第一频谱能量。
在本公开实施例中，上述第二音频帧集中的每个第二音频帧均处于第一频率区间内，可通过下述算式(8)分别计算出上述第二音频帧集中的每个第二音频帧的频谱能量。
Figure BDA00034189096100000911
其中，ef1k(m)为第二音频帧集中的每个第二音频帧的频谱能量，yβ(n，m)为第二音频帧，m表示初始音频帧的帧数索引，n表示第m帧初始音频帧的数据点索引，L表示帧长。
具体地，在对初始音频帧集中的每个初始音频帧进行第一滤波处理，得到第一音频帧集，并对该第一音频帧集中的每个第一频谱帧进行第二滤波处理，得到第二音频帧集后，可通过上述算式(8)计算该第二音频帧集中每个第二音频帧对应的频谱能量ef1k(m)。
需要说明的是，该实施例中所描述的第二音频帧集中每个第二音频帧对应的频谱能量ef1k(m)，除了可使用第二音频帧yβ(n，m)的绝对值之和进行计算，还可以使用第二音频帧yβ(n，m)平方和计算，本公开实施例优选使用第二音频帧yβ(n，m)的绝对值之和进行计算。
进一步地，在计算出第二音频帧集中的每个第二音频帧对应的频谱能量ef1k(m)后，可通过下述算式(9)计算出第一频谱能量。
Figure BDA0003418909610000101
其中，eb1k(t)为第一频谱能量，ef1k(m)为第二音频帧集中的每个第二音频帧的频谱能量，t表示第二音频帧的帧数索引，m表示初始音频帧的帧数索引，R表示T秒内第一音频帧集的总帧数，其中，T为决策周期。
需要说明的是，该实施例中所描述的决策周期T为：每T秒进行一次决策，确定是否需要调整耳机当前的噪模式。由于决策周期为9.6秒时，耳机在降噪时能够保持一定实时性和稳定性，并能够避免过于频繁的调整耳机当前的降噪模式，为用户带来困扰，本公开实施例的决策周期优选9.6秒，即T＝9.6。
具体地，在得到上述第二音频帧集中每个第二音频帧对应的频谱能量ef1k(m)后，可通过上述算式(9)计算出每T秒(9.6秒)内所有第二音频帧的总频谱能量，即第一频谱能量eb1k(t)。
进一步地，可通过下述算式(10)计算出T秒内第一音频帧集的总帧数R。
Figure BDA0003418909610000102
其中，fs表示音频数据采样率(麦克风的采样率)，inc表示帧移，T为决策周期。
步骤104，对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量。其中，第二频率区间为频率大于第三频率阈值并小于第二频率阈值的频率区间，即300-1000Hz。
其中，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量，包括计算第三音频帧集中的每个第三音频帧的频谱能量，得到第二频谱能量。
在本公开实施例中，上述第三音频帧集中的每个第三音频帧均处于第二频率区间内，可通过下述算式(11)计算出第三音频帧集中每个第三音频的频谱能量。
Figure BDA0003418909610000103
其中，ef300(m)为第三音频帧集中每个第三音频的频谱能量，yγ(n，m)为第三音频帧，m表示表示初始音频帧的帧数索引，n表示第m帧初始音频帧的数据点索引，L表示帧长。
具体地，在对上述第二音频集中的每个第二音频帧进行第三滤波处理，得到第三音频帧集后，可通过上述算式(11)计算出该第三音频帧集中每个第三音频对应的频谱能量ef300(m)。
需要说明的是，该实施例中所描述的每个第三音频对应的频谱能量ef300(m)，除了可使用第三音频帧yγ(n，m)的绝对值之和进行计算，还可以使用第三音频帧yγ(n，m)平方和计算，本公开实施例优选使用第三音频帧的yγ(n，m)绝对值之和进行计算。
进一步地，在计算出第三音频集中的每个第三音频帧的频谱能量ef300(m)后，可通过下述算式(12)计算出第二频谱能量。
Figure BDA0003418909610000111
其中，eb300(t)为第二频谱能量，ef300(m)为第三音频集中的每个第三音频帧的频谱能量，t表示第三音频帧的帧数索引，m表示表示初始音频帧的帧数索引，R表示T秒第一音频帧集的总帧数(可通过上述算式(10)计算得到)，其中，T可为决策周期(T＝9.6)。
具体地，在得到上述第三音频集中的每个第三音频帧的频谱能量ef300(m)后，可通过上述算式(12)计算出每个T秒(9.6秒)内所有第三音频帧的总频谱能量，即第二频谱能量eb300(t)。
步骤105，获取耳机当前的降噪模式，根据第一频谱能量和第二频谱能量调整耳机当前的降噪模式。其中，降噪模式可为多种，此处不做任何限定。
具体地，耳机可通过相关API(Application Programming Interface，应用程序接口)获取自身当前的降噪模式，然后根据上述第一频谱能量和第二频谱能量对自身当前的降噪模式进行调整。
在本公开实施例中，首先按照预设的采样规则对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号，并按照预设的分帧规则对环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集，而后对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量，并对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量，以及获取耳机当前的降噪模式，根据第一频谱能量和第二频谱能量调整耳机当前的降噪模式。由此，能够实现根据当前的环境声音自动切换降噪模式，进而提高用户的使用体验。
为了清楚说明上一实施例，在本公开的一个实施例中，如图3所示，根据频谱能量确定耳机的降噪模式，可包括：
步骤301，获取频谱能量阈值集。其中，频谱能量阈值集可包括第一频谱能量阈值、第二频谱能量阈值、第三频谱能量阈值和第四频谱能量阈值。应说明的是，该实施例中所描述的第一频谱能量阈值、第二频谱能量阈值、第三频谱能量阈值和第四频谱能量阈值的具体数值可通过分析不同降噪模式的数据集的频谱特征获得，此处不做任何限定。
步骤302，根据耳机当前的降噪模式，从频谱能量阈值集中确定目标频谱能量阈值。其中，目标频谱能量阈值可包括第一能量阈值和第二能量阈值。
其中，降噪模式可包括轻度降噪模式、均衡降噪模式和深度降噪模式。其中，轻度降噪模式一般适用于图书馆、书店等较为安静的场景，均衡降噪模式一般适用于餐厅、商场等相对嘈杂的场景，深度降噪模式一般适用于飞机、地铁等噪声很强的场景。
具体地，若耳机当前的降噪模式为轻度降噪模式，则可将第一频谱能量阈值作为第一能量阈值，以及将第二频谱能量阈值作为第二能量阈值；若耳机当前的降噪模式为均衡降噪模式，则可将第一频谱能量阈值作为第一能量阈值，以及将第四频谱能量阈值作为第二能量阈值；若耳机当前的降噪模式为深度降噪模式，则可将第三频谱能量阈值作为第一能量阈值，以及将第四频谱能量阈值作为第二能量阈值。
步骤303，根据第一频谱能量、第二频谱能量和目标频谱能量阈值，调整耳机当前的降噪模式。
具体地，若耳机当前的降噪模式为轻度降噪模式，则当第一频谱能量大于或等于第一能量阈值时，可将耳机当前的降噪模式调整为深度降噪模式；当第一频谱能量小于第一能量阈值，且第二频谱能量大于或等于第二能量阈时，可将耳机当前的降噪模式调整为均衡降噪模式；当第一频谱能量小于第一能量阈值，且第二频谱能量小于第二能量阈时，保持耳机当前的降噪模式。
另外，若耳机当前的降噪模式为均衡降噪模式，则当第一频谱能量大于或等于第一能量阈值时，可将耳机当前的降噪模式调整为深度降噪模式；当第一频谱能量小于第一能量阈值，且第二频谱能量小于第二能量阈时，可将耳机当前的降噪模式调整为轻度降噪模式；当第一频谱能量小于第一能量阈值，且第二频谱能量大于或等于第二能量阈时，保持耳机当前的降噪模式。
此外，若耳机当前的降噪模式为深度降噪模式，则当第一频谱能量小于第一能量阈值，且第二频谱能量大于或等于第二能量阈时，可将耳机当前的降噪模式调整为均衡降噪模式；当第一频谱能量小于第一能量阈值，且第二频谱能量小于第二能量阈时，可将耳机当前的降噪模式调整为轻度降噪模式；当第一频谱能量大于或等于第一能量阈值时，保持耳机当前的降噪模式。
为了清楚说明上一实施例，在本公开实施例中，可将上述降噪模式的确定过程称为动态阈值决策，其具体决策流程可参见下表a。
Figure BDA0003418909610000121
Figure BDA0003418909610000131
Figure BDA0003418909610000141
表a
其中，eb1k(t)为第一频谱能量，eb300(t)为第二频谱能量，DEEP表示深度降噪模式，LIGHT表示轻度降噪模式，MEDIUM表示均衡降噪模式，EB_TS-UP1k表示第一频谱能量阈值，EB_TS-UP300表示第二频谱能量阈值，EB-TS_DOWN1k表示第三频谱能量阈值，EB_TS_DOWN300表示第四频谱能量阈值，EB_TS1k表示第一能量阈值，EB_TS300表示第二能量阈值。
如表a所示，若耳机的当前降噪模式为深度降噪模式，则EB_TS1k和EB_TS300分别变换到对应的数值EB_TS_DOWN1k和EB_TS_DOWN300，若eb1k(t)＜EB_TS1k且eb300(t)≥EB_TS300，则耳机的当前降噪模式切换到均衡降噪模式；若eb1k(t)＜EB_TS1k且eb300(t)＜EB_TS300，则耳机的当前降噪模式切换到轻度降噪模式，若eb1k(t)≥EB_TS1k，则保持耳机的当前降噪模式不变。
若耳机的当前降噪模式为均衡降噪模式，则EB_TS1k和EB_TS300分别变换到对应的数值EB_TS_UP1k和EB_TS_DOWN300，若eb1k(t)≥EB_TS1k，则耳机的当前降噪模式切换到深度降噪模式，若eb1k(t)＜EB_TS1k且eb300(t)＜EB_TS300，则耳机的当前降噪模式切换到轻度降噪模式，若eb1k(t)＜EB_TS1k且eb300(t)≥EB_TS300，则耳机的当前降噪模式不变。
若耳机的当前降噪模式为轻度降噪模式，则EB_TS1k和EB_TS300分别变换到对应的数值EB_TS_UP1k和EB_TS_UP300，若eb1k(t)≥EB_TS1k，则耳机的当前降噪模式切换到深度降噪模式，若eb1k(t)＜EB_TS1k且eb300(t)≥EB_TS300，则耳机的当前降噪模式切换到均衡降噪模式，若eb1k(t)＜EB_TS1k且eb300(t)＜EB_TS300，则耳机的当前降噪模式保持不变。
本公开实施例的耳机的降噪方法，可采用基于场景的动态阈值决策方式切换降噪模式，能够有效地避免在主动降噪的过程中降噪模式的频繁切换问题，具有更强的稳定性，且具有更低的计算复杂度，从而能够减少设备功耗，具有较强的实施性。
为了使本领域技术人员更清晰地了解本公开，图4为本公开实施例的耳机的降噪方法的应用场景示意图，参见图4，在实际应用场景中，该降噪方法首先对环境声音进行采集，并根据该环境声音识别出当前场景，而后根据当前场景切换ANC(Active NoiseCancellation，主动降噪)系数，即切换降噪模式，并进行主动降噪。
进一步地，图5为本公开实施例的耳机的降噪方法在应用场景中的具体示例流程示意图，参见图5，在实际应用场景中，该降噪方法首先对环境声音进行采集，而后通过场景识别模块中对该环境声音的数据进行预处理，并对该环境声音中关键频带进行滤波，而后进行动态阈值决策，并根据决策结果切换ANC系数，即切换降噪模式，从而能够实现根据当前场景自动切换降噪模式，进而提高用户的使用体验。
图6为本公开实施例提供的一种耳机的降噪装置的结构示意图。
本公开实施例的耳机的降噪装置，可配置于耳机中，以实现按照预设的采样规则对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号，并按照预设的分帧规则对环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集，而后对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量，并对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量，以及获取耳机当前的降噪模式，根据第一频谱能量和第二频谱能量调整耳机当前的降噪模式，从而能够实现根据当前的环境声音自动切换降噪模式，进而提高用户的使用体验。
如图6所示，该耳机的降噪装置600，可包括：采样模块610和分帧模块620，第一计算模块630、第二计算模块640和调整模块650。
其中，采样模块610，用于按照预设的采样规则对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号。
分帧模块620，用于按照预设的分帧规则对环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集。
第一计算模块630，用于对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量。
第二计算模块640，用于对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量。
调整模块650，用于获取耳机当前的降噪模式，根据第一频谱能量和第二频谱能量调整耳机当前的降噪模式。
需要说明的是，前述对耳机的降噪方法实施例的解释说明也适用于该实施例的耳机的降噪装置，此处不再赘述。
本公开的实施例提供的耳机降噪装置，通过采样模块按照预设的采样规则对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号，并通过分帧模块按照预设的分帧规则对环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集，而后通过第一计算模块对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量，并通过第二计算模块对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量，以及通过调整模块获取耳机当前的降噪模式，根据第一频谱能量和第二频谱能量调整耳机当前的降噪模式，从而能够实现根据当前的环境声音自动切换降噪模式，进而提高用户的使用体验。
根据本公开实施例的第三方面，还提供一种耳机，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器，其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上所述的耳机的降噪方法。
为了实现上述实施例，本公开还提出了一种存储介质。
其中，当存储介质中的指令由耳机的处理器执行时，使得耳机能够执行如上所述的耳机的降噪方法。
为了实现上述实施例，本公开还提供一种计算机程序产品。
其中，该计算机程序产品由耳机的处理器执行时，使得耳机能够执行如上所述耳机的降噪方法。
图7是根据一示例性实施例示出的一种耳机框图。图7示出的耳机仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，耳机700包括处理器111，其可以根据存储在只读存储器(ROM，ReadOnly Memory)112中的程序或者从存储器116加载到随机访问存储器(RAM，Random AccessMemory)113中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 113中，还存储有耳机700操作所需的各种程序和数据。处理器111、ROM 112以及RAM 113通过总线114彼此相连。输入/输出(I/O，Input/Output)接口115也连接至总线114。
以下部件连接至I/O接口115：包括硬盘等的存储器116；以及包括诸如LAN(局域网，Local Area Network)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分117，通信部分117经由诸如因特网的网络执行通信处理；驱动器118也根据需要连接至I/O接口115。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分117从网络上被下载和安装。在该计算机程序被处理器111执行时，执行本公开的方法中限定的上述功能。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由耳机700的处理器111执行以完成上述方法。可选地，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
在本公开实施例之中，按照预设的采样规则对耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号，并按照预设的分帧规则对环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集，而后对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量，并对于初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量，以及获取耳机当前的降噪模式，根据第一频谱能量和第二频谱能量调整耳机当前的降噪模式。由此，能够实现根据当前的环境声音自动切换降噪模式，从而提高用户的使用体验。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本公开旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (14)

1.一种耳机的降噪方法，其特征在于，包括：
按照预设的采样规则对所述耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号；
按照预设的分帧规则对所述环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集；
对于所述初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量；
对于所述初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量；
获取所述耳机当前的降噪模式，根据所述第一频谱能量和所述第二频谱能量调整所述耳机当前的降噪模式。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述环境声音信号进行分帧得到初始音频帧集后，还包括：
对所述初始音频帧集中的每一帧进行滤波处理，以便于计算所述第一频谱能量和所述第二频谱能量。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述初始音频帧集中的每一帧进行滤波处理，包括：
对所述初始音频帧集中的每个初始音频帧进行第一滤波处理，得到第一音频帧集，所述第一滤波处理用于滤除所述每个初始音频帧中频率在第一频率阈值以下的频谱成分；
对所述第一音频帧集中的每个第一音频帧进行第二滤波处理，得到第二音频帧集，所述第二滤波处理用于滤除所述每个第一音频帧中频率在第二频率阈值以上的频谱成分；
对所述第二音频帧集中的每个第二音频帧进行第三滤波处理，得到第三音频帧集，所述第三滤波处理用于滤除所述每个第二音频帧中频率在第三频率阈值以下的频谱成分，其中，所述第二频率阈值大于所述第三频率阈值，所述第三频率阈值大于所述第一频率阈值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述计算信号在所述第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量，包括：计算所述第二音频帧集中的每个第二音频帧的频谱能量，得到所述第一频谱能量；
所述计算信号在所述第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量，包括：计算所述第三音频帧集中的每个第三音频帧的频谱能量，得到所述第二频谱能量。
5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述降噪模式包括轻度降噪模式、均衡降噪模式和深度降噪模式。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一频谱能量和第二频谱能量调整所述耳机当前的降噪模式，包括：
获取频谱能量阈值集；
根据所述耳机当前的降噪模式，从所述频谱能量阈值集中确定目标频谱能量阈值；
根据所述第一频谱能量、所述第二频谱能量和所述目标频谱能量阈值，调整所述耳机当前的降噪模式。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，其中，所述频谱能量阈值集包括第一频谱能量阈值、第二频谱能量阈值、第三频谱能量阈值和第四频谱能量阈值，所述目标频谱能量阈值包括第一能量阈值和第二能量阈值。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述耳机当前的降噪模式，从所述频谱能量阈值集中确定目标频谱能量阈值，包括：
若所述耳机当前的降噪模式为所述轻度降噪模式，则将所述第一频谱能量阈值作为所述第一能量阈值，以及将所述第二频谱能量阈值作为所述第二能量阈值；
若所述耳机当前的降噪模式为所述均衡降噪模式，则将所述第一频谱能量阈值作为所述第一能量阈值，以及将所述第四频谱能量阈值作为所述第二能量阈值；
若所述耳机当前的降噪模式为所述深度降噪模式，则将所述第三频谱能量阈值作为所述第一能量阈值，以及将所述第四频谱能量阈值作为所述第二能量阈值。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一频谱能量、所述第二频谱能量和所述目标频谱能量阈值，调整所述耳机当前的降噪模式，包括：
若所述耳机当前的降噪模式为所述轻度降噪模式，则当所述第一频谱能量大于或等于所述第一能量阈值时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述深度降噪模式；
当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量大于或等于所述第二能量阈时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述均衡降噪模式；
当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量小于所述第二能量阈时，保持所述耳机当前的降噪模式。
10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一频谱能量、所述第二频谱能量和所述目标频谱能量阈值，调整所述耳机当前的降噪模式，还包括：
若所述耳机当前的降噪模式为所述均衡降噪模式，则当所述第一频谱能量大于或等于所述第一能量阈值时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述深度降噪模式；
当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量小于所述第二能量阈时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述轻度降噪模式；
当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量大于或等于所述第二能量阈时，保持所述耳机当前的降噪模式。
11.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一频谱能量、所述第二频谱能量和所述目标频谱能量阈值，调整所述耳机当前的降噪模式，还包括：
若所述耳机当前的降噪模式为所述深度降噪模式，则当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量大于或等于所述第二能量阈时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述均衡降噪模式；
当所述第一频谱能量小于所述第一能量阈值，且所述第二频谱能量小于第二能量阈时，将所述耳机当前的降噪模式调整为所述轻度降噪模式；
当所述第一频谱能量大于或等于所述第一能量阈值时，保持所述耳机当前的降噪模式。
12.一种耳机的降噪装置，其特征在于，包括：
采样模块，用于按照预设的采样规则对所述耳机当前所处环境中的环境声音进行采样，得到环境声音信号；
分帧模块，用于按照预设的分帧规则对所述环境声音信号进行分帧，得到初始音频帧集；
第一计算模块，用于对于所述初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第一频率区间之间的频谱能量，以得到第一频谱能量；
第二计算模块，用于对于所述初始音频帧集中的每一帧，计算信号在第二频率区间之间的频谱能量，以得到第二频谱能量；
调整模块，用于获取所述耳机当前的降噪模式，根据所述第一频谱能量和所述第二频谱能量调整所述耳机当前的降噪模式。
13.一种耳机，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至11中任一项所述的耳机的降噪方法。
14.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由耳机的处理器执行时，使得耳机能够执行如权利要求1至11中任一项所述的耳机的降噪方法。
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