CN114844976B - 一种通过手机app调整蓝牙耳机anc深度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法及系统。该方案包括设置手机蓝牙串口APP，连接SPP链路；根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数；根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度；获取每个测试人员的打分，并提取所述上一个降噪频点和所述上一个降噪深度，生成降噪体验指数；获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值；获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听。该方案通过设置在线的用户体验识别方式，结合无线连接蓝牙耳机降噪调试，实现高效、可靠的蓝牙耳机的降噪深度自适应调整。

Description

一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法及系统
技术领域
本发明涉及耳机降噪技术领域，更具体地，涉及一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法及系统。
背景技术
耳机的降噪重要，但是每个人对于耳机噪声的深度都不同，而且进行耳机的出场时，需要进行蓝牙耳机进行配样机时，对耳机外接USB线，并在此基础上通过USB接口写入对应的Fine Gain值，并在调试过程中，蓝牙串口基于SPP协议在蓝牙设备之间创建串口链路，进行数据传输。
在本发明实施例中，传统的技术必须通过外接USB线，并按照流装配样机，直到成功连接手机，通过手机APP发送指令调整噪声深度，无法实现有效的无线连接调试，且无法适应终端用户的体验进行在线的联合调试。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提出了一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法及系统，通过设置在线的用户体验识别方式，结合无线连接蓝牙耳机降噪调试，实现高效、可靠的蓝牙耳机的降噪深度自适应调整。
根据本发明实施例第一方面，提供一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法包括：
设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路；
根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数；
根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度；
获取每个测试人员的打分，并提取所述上一个降噪频点和所述上一个降噪深度，生成降噪体验指数；
获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值；
获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听。
在一个或多个实施例中，优选地，所述设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路，具体包括：
自动设置手机所述蓝牙串口APP；
自动连接蓝牙耳机；
打开所述蓝牙串口APP，并根据蓝牙名自动连接所述SPP链路。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数，具体包括：
根据所述SPP链路发送所述SPP指令打开ANC模式；
发送所述SPP指令，所述SPP指令依次为ff 03 00 01 00 1d 04 5a 00；
获取所述左右耳默认参数。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度，具体包括：
在接收所述SPP指令后，反馈所述左右耳默认参数；
根据所述左右耳默认参数提取所述上一个降噪频点；
根据所述左右耳默认参数提取所述上一个降噪深度。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取每个测试人员的打分，并提取所述上一个降噪频点和所述上一个降噪深度，生成降噪体验指数，具体包括：
获取每个测试人员打分及初始打分；
利用第一计算公式计算降噪打分指数；
设置预测降噪指数，并根据所述降噪打分指数利用第二计算公式计算降噪系数；
根据所述降噪系数利用第三计算公式计算所述降噪体验指数；
所述第一计算公式为：
Figure BDA0003566269120000031
其中，K为所述降噪打分指数，s0为初始打分系数，F0为初始打分，Fi为第i个测试人员打分，si为第i个测试人员的专业权重；
所述第二计算公式为：
X＝K+Y(k1S+k2P)
其中，X为所述降噪系数，Y为预测降噪指数，k1为深度系数，k2为频点系数，S为所述上一个降噪深度，P为所述上一个降噪频点；
所述第三计算公式为：
T＝XL+Z
其中，L为降噪变化率，Z为现有噪声，T为所述降噪体验指数。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值，具体包括：
获取所述降噪体验指数，并利用第四计算公式进行参数训练，获得最优的目标预测降噪指数、最优的目标深度系数和最优的目标频点系数；
利用第五计算公式计算预测噪声；
提取最近时间段的30个测点的实测噪声，利用第六计算公式计算所述近30测点降噪曲线一致性；
判断所述近30测点降噪曲线一致性是否大于预设一致性指标，若大于所述预设一致性指标，则将所述目标预测降噪指数、所述目标深度系数和所述目标频点系数初始化后利用第七计算公式计算所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
若近30测点降噪曲线一致性不大于所述预设一致性指标，所述第七计算公式计算所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
所述第四计算公式为：
{Y’,k1’,k2’}＝Argmin(T)
其中，Y’为所述目标预测降噪指数，k1’为所述目标深度系数，k2’为所述目标频点系数；
所述第五计算公式为：
B＝Z+Y’(k1’S+k2’P)
其中，B为所述预测噪声；
所述第六计算公式为：
YZ＝∑|Bj-Zj|
其中，YZ为所述近30测点降噪曲线一致性，Bj为第j个所述预测噪声，Zj为第j个实测噪声；
所述第七计算公式为：
Figure BDA0003566269120000041
其中，S’为所述降噪深度修正值，P’为所述降噪频点修正值，LS为预设初始深度，LP为预设初始频点。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听，具体包括：
获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
调整对应的左右耳参数设置；
试听者实时听取，并不断修正每个测试人员打分及初始打分，进行在线的预期的降噪效果调整。
根据本发明实施例第二方面，提供一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度系统。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度系统包括：
链路调整模块，用于设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路；
指令发送模块，用于根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数；
指令反馈模块，用于根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度；
降噪体验模块，用于获取每个测试人员的打分，并提取所述上一个降噪频点和所述上一个降噪深度，生成降噪体验指数；
学习调整模块，用于获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值；
试听调整模块，用于获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听。
根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明中，提供了一种基于当前的人员的测试结果和上一个降噪深度和上一个降噪频点，对于降噪体验指数自动更新，完成在线的状态评估。
本发明中，提供了结合最小化降噪体验指数的同时，结合了降噪曲线一致性，进行自动的更新，有效提升降噪效果和效率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法的流程图。
图2是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路的流程图。
图3是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数的流程图。
图4是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度的流程图。
图5是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的获取每个测试人员的打分，并提取所述上一个降噪频点和所述上一个降噪深度，生成降噪体验指数的流程图。
图6是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值的流程图。
图7是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听的流程图。
图8是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度系统的结构图。
图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。
图10为按照SPP指令协议的发送的状态示意图。
图11为SPP指令协议的示意图。
具体实施方式
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域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。
耳机的降噪重要，但是每个人对于耳机噪声的深度都不同，而且进行耳机的出场时，需要进行蓝牙耳机进行配样机时，对耳机外接USB线，并在此基础上通过USB接口写入对应的Fine Gain值，并在调试过程中，蓝牙串口基于SPP协议在蓝牙设备之间创建串口链路，进行数据传输。
在本发明实施例中，传统的技术必须通过外接USB线，并按照流装配样机，直到成功连接手机，通过手机APP发送指令调整噪声深度。无法实现有效的无线连接调试，且无法适应终端用户的体验进行在线的联合调试。
本发明实施例中，提供了一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法及系统。该方案通过设置在线的用户体验识别方式，结合无线连接蓝牙耳机降噪调试，实现高效、可靠的蓝牙耳机的降噪深度自适应调整。
根据本发明实施例第一方面，提供一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法。
图1是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法的流程图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法包括：
S101、设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路；
S102、根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数；
S103、根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度；
S104、获取每个测试人员的打分，并提取所述上一个降噪频点和所述上一个降噪深度，生成降噪体验指数；
S105、获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值；
S106、获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听。
在本发明实施例中，不断的进行试听和测试，进行在线的对于降噪深度和降噪频点的闭环的学习和更新，实现最优化当前的耳机测试状态，提升了用户的体现效果。
图2是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路的流程图。
如图2所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路，具体包括：
S201、自动设置手机所述蓝牙串口APP；
S202、自动连接蓝牙耳机；
S203、打开所述蓝牙串口APP，并根据蓝牙名自动连接所述SPP链路；
在本发明实施例中，为了能够进行快速的蓝牙测试，首先进行蓝牙连接，并建立SPP链路，在建立链路之后，则可以实时进行蓝牙的数据通信的在线测试。
图3是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数的流程图。
如图3所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数，具体包括：
S301、根据所述SPP链路发送所述SPP指令打开ANC模式；
S302、发送所述SPP指令，所述SPP指令依次为ff 03 00 01 00 1d 04 5a 00；
S303、获取所述左右耳默认参数。
在本发明实施例中，为了能够在建立SPP链路后，能在线设置左右耳默认参数，通过SPP链路利用SPP指令发送设置参数。
图4是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度的流程图。
如图4所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度，具体包括：
S401、在接收所述SPP指令后，反馈所述左右耳默认参数；
S402、根据所述左右耳默认参数提取所述上一个降噪频点；
S403、根据所述左右耳默认参数提取所述上一个降噪深度。
在本发明实施例中，在收取当前的SPP指令后，自动反馈当前的左右耳默认参数，并根据预设的规则，直接将之前一个时刻的降噪频点和降噪深度自动提取出来。
图5是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的获取每个测试人员的打分，并提取所述上一个降噪频点和所述上一个降噪深度，生成降噪体验指数的流程图。
如图5所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取每个测试人员的打分，并提取所述上一个降噪频点和所述上一个降噪深度，生成降噪体验指数，具体包括：
S501、获取每个测试人员打分及初始打分；
S502、利用第一计算公式计算降噪打分指数；
S503、设置预测降噪指数，并根据所述降噪打分指数利用第二计算公式计算降噪系数；
S504、根据所述降噪系数利用第三计算公式计算所述降噪体验指数；
所述第一计算公式为：
Figure BDA0003566269120000101
其中，K为所述降噪打分指数，s0为初始打分系数，F0为初始打分，Fi为第i个测试人员打分，si为第i个测试人员的专业权重；
所述第二计算公式为：
X＝K+Y(k1S+k2P)
其中，X为所述降噪系数，Y为预测降噪指数，k1为深度系数，k2为频点系数，S为所述上一个降噪深度，P为所述上一个降噪频点；
所述第三计算公式为：
T＝XL+Z
其中，L为降噪变化率，Z为现有噪声，T为所述降噪体验指数。
在本发明实施例中，根据每个人员的打分进行了降噪体验指数的计算，在计算后可以实时获得集合所有测试人员的综合打分，并且更随着当前人员的体验水平不断更新当前的降噪体验指数，此外，在此次更新过程中不断的结合上一个降噪深度和上一个时刻的降噪频点；通过这种方式，实现了实时对于结合降噪深度、降噪频点和所有测试人员的综合的降噪体验指数的生成。
图6是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值的流程图。
如图6所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值，具体包括：
S601、获取所述降噪体验指数，并利用第四计算公式进行参数训练，获得最优的目标预测降噪指数、最优的目标深度系数和最优的目标频点系数；
S602、利用第五计算公式计算预测噪声；
S603、提取最近时间段的30个测点的实测噪声，利用第六计算公式计算所述近30测点降噪曲线一致性；
S604、判断所述近30测点降噪曲线一致性是否大于预设一致性指标，若大于所述预设一致性指标，则将所述目标预测降噪指数、所述目标深度系数和所述目标频点系数初始化后利用第七计算公式计算所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
S605、若近30测点降噪曲线一致性不大于所述预设一致性指标，所述第七计算公式计算所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
所述第四计算公式为：
{Y’,k1’,k2’}＝Argmin(T)
其中，Y’为所述目标预测降噪指数，k1’为所述目标深度系数，k2’为所述目标频点系数；
所述第五计算公式为：
B＝Z+Y’(k1’S+k2’P)
其中，B为所述预测噪声；
所述第六计算公式为：
YZ＝∑|Bj-Zj|
其中，YZ为所述近30测点降噪曲线一致性，Bj为第j个所述预测噪声，Zj为第j个实测噪声；
所述第七计算公式为：
Figure BDA0003566269120000121
其中，S’为所述降噪深度修正值，P’为所述降噪频点修正值，LS为预设初始深度，LP为预设初始频点。
在本发明实施例中，为了能够快速的进行降噪频点修正值和降噪深度修正值的提取，一方面在线进行全部的预测噪声的修正，在修正后，直接结合降噪曲线的一致性，若一致性较差，则采用初始化后的数据进行计算，若一致性较好则自动修正降噪深度和降噪频点。
图7是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法中的获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听的流程图。
如图7所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听，具体包括：
S701、获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
S702、调整对应的左右耳参数设置；
S703、试听者实时听取，并不断修正每个测试人员打分及初始打分，进行在线的预期的降噪效果调整。
在本发明实施例中，在进行本次试听和调整之后，在此开设新的测试打分，进而实现了实时的闭环的测试。
根据本发明实施例第二方面，提供一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度系统。
图8是本发明一个实施例的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度系统的结构图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度系统包括：
链路调整模块801，用于设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路；
指令发送模块802，用于根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数；
指令反馈模块803，用于根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度；
降噪体验模块804，用于获取每个测试人员的打分，并提取所述上一个降噪频点和所述上一个降噪深度，生成降噪体验指数；
学习调整模块805，用于获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值；
试听调整模块806，用于获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听。
本发明实施例中，通过模块化的设计真正的实现了不同模块执行不同的学习降噪、体验、试听和试听调整的功能，可以进行模块化的标准化的配置，在不同系统或平台下能够快速的配置和执行。
根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备。图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。图9所示的电子设备为通用调整蓝牙耳机ANC深度装置，其包括通用的计算机硬件结构，其至少包括处理器901和存储器902。处理器901和存储器902通过总线903连接。存储器902适于存储处理器901可执行的指令或程序。处理器901可以是独立的微处理器，也可以是一个或者多个微处理器集合。由此，处理器901通过执行存储器902所存储的指令，从而执行如上所述的本发明实施例的方法流程实现对于数据的处理和对于其它装置的控制。总线903将上述多个组件连接在一起，同时将上述组件连接到显示控制器904和显示装置以及输入/输出(I/O)装置905。输入/输出(I/O)装置905可以是鼠标、键盘、调制解调器、网络接口、触控输入装置、体感输入装置、打印机以及本领域公知的其他装置。典型地，输入/输出装置905通过输入/输出(I/O)控制器906与系统相连。
图10为按照SPP指令协议的发送的状态示意图。
图纸发送15个字节的1包数据，包括了左耳和右耳的具体数据，数据的歌声为SPP指令协议。
如图11所示为SPP指令协议的示意图。
在发送时，按照定义的SPP指令协议。这部分决定手机APP是如何与蓝牙耳机通讯的。核心部分的蓝牙协议。
具体的，耳机接收到手机的SPP指令后，首先检测SPP的合法性，然后解析SPP协议，确认需要执行的命令字。例如：当收到的命令字是01 01 01时，打开ANC功能；当收到的命令字是5B且有效负载长度是07时，开始设置ANC的降噪深度，此时可以通过试听或者电声设备测试到降噪曲线的变化。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明中，提供了一种基于当前的人员的测试结果和上一个降噪深度和上一个降噪频点，对于降噪体验指数自动更新，完成在线的状态评估。
本发明中，提供了结合最小化降噪体验指数的同时，结合了降噪曲线一致性，进行自动的更新，有效提升降噪效果和效率。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法，其特征在于，该方法包括：
设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路；
根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数；
根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度；
获取每个测试人员的打分生成降噪体验指数；
获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值；
获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听；
其中，获取每个测试人员打分及初始打分；
利用第一计算公式计算降噪打分指数；
设置预测降噪指数，并根据所述降噪打分指数利用第二计算公式计算降噪系数；
根据所述降噪系数利用第三计算公式计算所述降噪体验指数；
所述第一计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002AA
其中，K为所述降噪打分指数，s 0为初始打分系数，F 0为初始打分，F i 为第i个测试人员打分，s i 为第i个测试人员的专业权重，n为测试人员总数；
所述第二计算公式为：
X=K+Y(k 1 S+k 2 P)
其中，X为所述降噪系数，Y为预测降噪指数，k 1为深度系数，k 2为频点系数，S为所述上一个降噪深度，P为所述上一个降噪频点；
所述第三计算公式为：
T=XL+Z
其中，L为降噪变化率，Z为现有噪声，T为所述降噪体验指数；
其中，所述获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值，具体包括：
获取所述降噪体验指数，并利用第四计算公式进行参数训练，获得最优的目标预测降噪指数、最优的目标深度系数和最优的目标频点系数；
利用第五计算公式计算预测噪声；
提取最近时间段的30个测点的实测噪声，利用第六计算公式计算所述30个测点降噪曲线一致性；
判断所述30个测点降噪曲线一致性是否大于预设一致性指标，若大于所述预设一致性指标，则将所述目标预测降噪指数、所述目标深度系数和所述目标频点系数初始化后利用第七计算公式计算所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
若30个测点降噪曲线一致性不大于所述预设一致性指标，利用所述第七计算公式计算所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
所述第四计算公式为：
{Y’, k 1’, k 2’}=Argmin(T)
其中，Y’为所述目标预测降噪指数，k 1’为所述目标深度系数，k 2’为所述目标频点系数；
所述第五计算公式为：
B=Z+Y’(k 1’S+k 2’P)
其中，B为所述预测噪声；
所述第六计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE004AA
其中，Y Z 为所述30个测点降噪曲线一致性，B j 为第j个所述预测噪声，Z j 为第j个实测噪声；
所述第七计算公式为：
Figure 369407DEST_PATH_IMAGE005
其中，S’为所述降噪深度修正值，P’为所述降噪频点修正值，L S 为预设初始深度，L P 为预设初始频点；
其中，所述获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听，具体包括：
获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
调整对应的左右耳参数设置；
试听者实时听取，并不断修正每个测试人员打分及初始打分，进行在线的预期的降噪效果调整。
2.如权利要求1所述的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法，其特征在于，所述设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路，具体包括：
自动设置手机所述蓝牙串口APP；
自动连接蓝牙耳机；
打开所述蓝牙串口APP，并根据蓝牙名自动连接所述SPP链路。
3.如权利要求1所述的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法，其特征在于，所述根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数，具体包括：
根据所述SPP链路发送所述SPP指令打开ANC模式；
发送所述SPP指令，所述SPP指令依次为ff 03 00 01 00 1d 04 5a 00；
获取所述左右耳默认参数。
4.如权利要求1所述的一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度方法，其特征在于，所述根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度，具体包括：
在接收所述SPP指令后，反馈所述左右耳默认参数；
根据所述左右耳默认参数提取所述上一个降噪频点；
根据所述左右耳默认参数提取所述上一个降噪深度。
5.一种通过手机APP调整蓝牙耳机ANC深度系统，其特征在于，该系统包括：
链路调整模块，用于设置手机蓝牙串口APP，并连接SPP链路；
指令发送模块，用于根据所述SPP链路发送SPP指令，获取左右耳默认参数；
指令反馈模块，用于根据所述左右耳默认参数提取上一个降噪频点和上一个降噪深度；
降噪体验模块，用于获取每个测试人员的打分生成降噪体验指数；
学习调整模块，用于获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值；
试听调整模块，用于获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听；
其中，获取每个测试人员打分及初始打分；
利用第一计算公式计算降噪打分指数；
设置预测降噪指数，并根据所述降噪打分指数利用第二计算公式计算降噪系数；
根据所述降噪系数利用第三计算公式计算所述降噪体验指数；
所述第一计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，K为所述降噪打分指数，s 0为初始打分系数，F 0为初始打分，F i 为第i个测试人员打分，s i 为第i个测试人员的专业权重，n为测试人员总数；
所述第二计算公式为：
X=K+Y(k 1 S+k 2 P)
其中，X为所述降噪系数，Y为预测降噪指数，k 1为深度系数，k 2为频点系数，S为所述上一个降噪深度，P为所述上一个降噪频点；
所述第三计算公式为：
T=XL+Z
其中，L为降噪变化率，Z为现有噪声，T为所述降噪体验指数；
其中，所述获取所述降噪体验指数，在线计算降噪深度修正值和降噪频点修正值，具体包括：
获取所述降噪体验指数，并利用第四计算公式进行参数训练，获得最优的目标预测降噪指数、最优的目标深度系数和最优的目标频点系数；
利用第五计算公式计算预测噪声；
提取最近时间段的30个测点的实测噪声，利用第六计算公式计算所述30个测点降噪曲线一致性；
判断所述30个测点降噪曲线一致性是否大于预设一致性指标，若大于所述预设一致性指标，则将所述目标预测降噪指数、所述目标深度系数和所述目标频点系数初始化后利用第七计算公式计算所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
若30个测点降噪曲线一致性不大于所述预设一致性指标，利用所述第七计算公式计算所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
所述第四计算公式为：
{Y’, k 1’, k 2’}=Argmin(T)
其中，Y’为所述目标预测降噪指数，k 1’为所述目标深度系数，k 2’为所述目标频点系数；
所述第五计算公式为：
B=Z+Y’(k 1’S+k 2’P)
其中，B为所述预测噪声；
所述第六计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
其中，Y Z 为所述30个测点降噪曲线一致性，B j 为第j个所述预测噪声，Z j 为第j个实测噪声；
所述第七计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中，S’为所述降噪深度修正值，P’为所述降噪频点修正值，L S 为预设初始深度，L P 为预设初始频点；
其中，所述获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值进行新的左右耳参数设置，并开启新的试听，具体包括：
获取当前的所述降噪深度修正值和所述降噪频点修正值；
调整对应的左右耳参数设置；
试听者实时听取，并不断修正每个测试人员打分及初始打分，进行在线的预期的降噪效果调整。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
7.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-4任一项所述的方法。
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