CN115086852A - 耳机检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了一种耳机检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，其中，特征参数包括反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个参数；根据参数值和特征参数与故障状态之间的映射函数，获得待检测耳机是否存在电流音的故障状态。

Description

耳机检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本公开实施例涉及无线耳机技术领域，更具体地，本公开实施例涉及一种耳机检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

TWS(True Wireless Stereo，真正无线立体声)耳机作为一种基于蓝牙技术的新兴产物，由于其便携性、多功能性、易用性和稳定性，越来越受到大众的关注和喜爱，并被广泛使用于多种场景。

在TWS耳机的使用过程中，由于耳机的元器件中电子的不规则热运动会产生电流音，影响耳机的音质。对此，为了保证TWS耳机具有良好的音质，在TWS耳机的出厂前，需要检测TWS耳机是否存在电流音。相关技术中，可由专门的试听人员通过听音的方式检测TWS耳机是否存在电流音，但是，这种方式难以分辨出耳机的电流音，检测准确率较差。

因此，有必要提供一种新的耳机检测方法，以准确检测耳机是否存在电流音。

发明内容

本公开实施例的目的在于提供一种耳机检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以准确检测耳机是否存在电流音。

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种耳机检测方法，包括：

获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，其中，所述特征参数包括反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个参数；

根据所述参数值和所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数，获得所述待检测耳机是否存在电流音的故障状态。

可选地，所述特征参数包括所述耳机的底噪频响曲线中声压值存在异常的多个频率点。

可选地，所述获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，包括：

在所述待检测耳机处于播放状态下，对所述待检测耳机输出的音频信号进行处理，得到第一底噪频响曲线；

确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点；

从所述多个第一频率点选取多个目标频率点，并将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值。

可选地，所述从所述多个第一频率点选取多个目标频率点，并将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值，包括：

去除所述多个第一频率点中的第二频率点，得到多个目标频率点；

将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值；

其中，所述第二频率点为第二底噪频响曲线中声压值存在异常的频率点，所述第二底噪频响曲线为对所述待检测耳机未处于播放状态下输出的音频信号进行处理得到的底噪频响曲线。

可选地，所述确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点，包括：

利用离群点检测算法，确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点。

可选地，所述方法还包括获取所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数的步骤，包括：

获取所述故障状态准确的耳机作为训练样本；

根据所述训练样本对于所述特征参数的参数值和所述训练样本对应的是否存在电流音的故障状态，获得所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数。

可选地，所述获取所述故障状态准确的耳机作为训练样本，包括：

获取第一设定数量的故障状态准确的耳机，作为第一训练样本；

获取第二设定数量的耳机，作为第二训练样本；

根据所述第一训练样本对所述第二训练样本进行聚类，获得所述第二训练样本中每一耳机的是否存在电流音的故障状态；

将所述第一训练样本和聚类后的所述第二训练样本，作为训练样本。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种耳机检测装置，包括：

第一获取模块，用于获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，其中，所述特征参数包括反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个参数；

检测模块，用于根据所述参数值和所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数，获得所述待检测耳机是否存在电流音的故障状态。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

存储器，用于存储可执行的计算机指令；

处理器，用于根据所述可执行的计算机指令的控制，执行如本公开实施例的第一方面所述的耳机检测方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时执行如本公开实施例的第一方面所述的耳机检测方法。

根据本公开实施例，在耳机出厂前，可以根据反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个特征参数的参数值、以及特征参数与耳机的故障状态之间的映射函数，可以检测耳机是否存在电流音，可以提高耳机音质检测的准确性。并且，不需要专门的试听人员采用听音方式进行识别，可以实现耳机音质的自动检测，从而提高检测效率。

通过以下参照附图对本公开实施例的示例性实施例的详细描述，本公开实施例的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。

图1是可用于实现一个实施例的耳机检测方法的电子设备的硬件配置示意图；

图2是根据一个实施例的耳机检测方法的流程示意图；

图3是根据一个实施例的耳机检测装置的原理框图；

图4是根据一个实施例的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开实施例的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

<硬件配置>

图1是可用于实现一个实施例的耳机检测方法的电子设备的硬件配置示意图。

如图1所示，电子设备1000可以包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600、麦克风1700和扬声器1800。处理器1100可以包括但不限于中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器1200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括各种总线接口，例如串行总线接口(包括USB接口)、并行总线接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置1500例如是液晶显示屏、LED显示屏、触摸显示屏等。输入装置1600例如包括触摸屏、键盘、手柄等。麦克风1700可以用于输入语音信息。扬声器1800可以用于输出语音信息。

该电子设备1000例如可以是手机、便携式电脑、平板电脑、掌上电脑等，该电子设备1000例如还可以是服务器，本公开实施例对此不作限定。

在本实施例中，该电子设备1000设置有仿真耳卡槽。在对耳机进行检测时，可以将待检测耳机置于仿真耳卡槽内，以获取待检测耳机输出的音频信号，并对采集的音频信号进行处理，得到待检测耳机的底噪频响曲线，以基于底噪频响曲线检测耳机是否存在电流音。

本实施例中，电子设备1000的存储器1200用于存储指令，该指令用于控制处理器1100进行操作以实施或者支持实施根据任意实施例的耳机检测方法。技术人员可以根据本说明书所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。

本领域技术人员应当理解，尽管在图1中示出了电子设备1000的多个装置，但是，本说明书实施例的电子设备1000可以仅涉及其中的部分装置，也可以还包含其他装置，在此不做限定。

图1所示的电子设备1000仅是解释性的，并且决不是为了要限制本说明书、其应用或用途。

下面，参照附图描述根据本公开的各个实施例和例子。

<方法实施例>

图2示出了本公开的一个实施例的耳机检测方法，该耳机检测方法例如可以由如图1所示的电子设备1000实施。如图2所示，该实施例提供的耳机检测方法可以包括以下步骤S2100～S2200。

步骤S2100，获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，其中，所述特征参数包括反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个参数。

耳机的故障状态可以是反映耳机是否存在电流音的故障状态。示例性地，耳机的故障状态可以是根据耳机是否存在电流音的实际使用情况直接划分分为存在电流音的故障耳机和不存在电流音的非故障耳机，以方便用户对耳机的音质进行检测。本公开实施例的方法适用于能够通过数据分析对耳机的故障状态进行识别，例如，耳机是否存在电流音的故障状态，本申请实施例对此不作限定。

通常地，当耳机存在电流音噪声信号时，耳机的底噪频响曲线中的部分频率点对应的声压值会明显高于正常值。基于此，在本实施例中，特征参数包括耳机的底噪频响曲线中声压值存在异常的多个频率点。可选地，特征参数可以包括耳机的底噪频响曲线中声压值存在异常的所有频率点，也可以包括耳机的底噪频响曲线中声压值存在异常的多个频率点中的部分频率点。具体地，可以设置用于检测耳机的映射函数所要输入的特征参数的特征维度，即特征参数的数量。例如，用于检测耳机的映射函数所要输入的特征参数的特征维度为三维，对此，可以从耳机的底噪频响曲线中声压值存在异常的多个频率点中选取三个频率点，作为用于检测耳机是否存在电流音的故障状态的特征参数，其中，每个特征参数对应的参数值，即每个频率点对应的声压值。

下面以具体的实施例对获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值的过程进行说明。

在一个实施例中，所述获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，可以进一步包括：在所述待检测耳机处于播放状态下，对所述待检测耳机输出的音频信号进行处理，得到第一底噪频响曲线；确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点；从所述多个第一频率点选取多个目标频率点，并将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值。

在本实施例中，在耳机处于播放状态下，功放集成电路(Integrated Circuit，IC)会被耳机的控制系统静音，当耳机的信号输入端输入的信号会触发功放IC打开，耳机的扬声器输出端会有电流音噪声的输出。基于此，在待检测耳机处于播放状态下，获取待检测耳机输出的音频信号，并对该音频信号进行处理，得到第一底噪频响曲线。

示例性地，在待检测耳机处于播放状态下，获取待检测耳机在预设时长内输出的音频信号，并对该音频信号进行傅里叶变换，得到第一底噪频响曲线。

在一个实施例中，利用离群点检测算法，确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点。其中，第一频率点为对应声压值大于预设阈值的频率点。在本实施例中，可根据经验确定预设阈值的具体取值。本实施例对该预设阈值的具体取值不做限定。

在本实施例中，作为设定的特征参数的目标频率点，可以包括第一底噪频响曲线中所有存在异常的第一频率点，也可以包括第一底噪频响曲线中部分存在异常的第一频率点。

在本实施例中，对待检测耳机处于播放状态下输出的音频信号进行处理，得到第一底噪频响曲线，并确定第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点，以从多个第一频率点中选取多个目标频率点，并将多个目标频率点对应的声压值作为特征参数的参数值，输入特征参数与故障状态之间的映射函数，以获取待检测耳机是否存在电流音的故障状态的检测结果。

在一个实施例中，从所述多个第一频率点选取多个目标频率点，并将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值的步骤，可以进一步包括：去除所述多个第一频率点中的第二频率点，得到多个目标频率点；将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值。

在该实施例中，第二频率点为第二底噪频响曲线中声压值存在异常的频率点。第二底噪频响曲线为对待检测耳机未处于播放状态下输出的音频信号进行处理得到的底噪频响曲线。示例性地，在待检测耳机未处于播放状态下，获取待检测耳机在预设时长内输出的音频信号，并对该音频信号进行傅里叶变换，得到第二底噪频响曲线。

在具体实施时，将待检测耳机与电子设备通信连接，基于待检测耳机与电子设备的通信连接，控制待检测耳机处于播放状态，获取待检测耳机处于播放状态下在待检测耳机处于播放状态下，获取待检测耳机输出的音频信号，并对该音频信号进行处理得到第一底噪频响曲线。利用离群点检测算法，确定第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点。之后，断开待检测耳机与电子设备之间的通信连接，以获取待检测耳机未处于播放状态下输出的音频信号，并对该音频信号进行处理得到第二底噪频响曲线。利用离群点检测算法，确定第二底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第二频率点。再之后，剔除多个第一频率点中与多个第二频率点频率相同的频率点，得到多个目标频率点。再之后将多个目标频率点对应的声压值作为特征参数的参数值输入特征参数与故障状态之间的映射函数，以获取待检测耳机是否存在电流音的故障状态的检测结果。这里需要说明的是，目标频率点对应的声压值可以是相对声压值，即目标频率点对应的实际声压值与平均声压值的差值，其中，平均声压值可以根据第一底噪频响曲线中每一频率点对应声压值确定。

可选地，在剔除多个第一频率点中与多个第二频率点频率相同的频率点得到多个目标频率点之后，可以根据特征参数与故障状态之间的映射函数的特征维度，将多个目标频率点中的部分频率点作为对于设定的特征参数。例如，假设特征参数与故障状态之间的映射函数的特征维度为3，选取多个目标频率点中声压值较大的三个频率点，作为输入映射函数的三个特征参数。

在本实施例中，剔除多个第一频率点中的第二频率点，得到多个目标频率点，并将多个目标频率点对应的声压值作为对于设定的特征参数的参数值，以根据选取的部分目标频率点检测耳机是否存在电流音，这样，可剔除第一底噪频响曲线中声压值存在异常的频率点中由于环境声音信号引入的声压值异常的频率点，可以提高耳机检测的准确性，并且可以减少运算量，提高响应速度，降低功耗。

在步骤S2100之后，执行步骤S2200，根据所述参数值和所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数，获得所述待检测耳机是否存在电流音的故障状态。

对于特征参数与故障状态之间的映射函数，该映射函数的自变量为特征参数x，即，耳机的底噪频响曲线中声压值存在异常的频率点对应的声压值，该映射函数的因变量F(x)为由特征参数x决定的耳机是否存在电流音的故障状态。

以耳机的故障状态包括存在电流音的故障状态和不存在电流音的非故障状态为例，可以是函数值为真值对应待检测耳机为存在电流音的故障状态，即待检测耳机为电流音耳机；函数值为假值对应待检测耳机为不存在电流音的非故障状态，即待检测耳机为良品耳机。也可以是函数值为真值待检测耳机为不存在电流音的非故障状态，即待检测耳机为良品耳机；函数值为假值对应待检测耳机为存在电流音的故障状态，即待检测耳机为电流音耳机。这里只要是根据函数值能够区别待检测耳机为良品耳机和电流音耳机即可，本公开实施例对此不作限定。

本实施例中，根据步骤S2100，获得待检测耳机的特征参数的参数值之后，便可将参数值代入映射函数中，以便获得待检测耳机是否存在电流音的故障状态。

在本实施例中，在根据所述参数值和所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数，获得所述待检测耳机是否存在电流音的故障状态之前，还包括获取特征参数与故障状态之间的映射函数的步骤。

在一个实施例中，获取所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数的步骤，可以进一步包括：步骤S3100～步骤S3200。

步骤S3100，获取所述故障状态准确的耳机作为训练样本。

根据该步骤S3100，可以通过训练样本训练映射函数，得到设定的特征参数与耳机的故障状态之间的映射函数。

在本实施例中，获取的训练样本的数量越多，训练结果通常越精准，但训练样本达到一定数量后，训练结果的精度的增加也越来越缓慢，直至趋于稳定。对此，可以兼顾训练结果的精度和数据处理成本确定所需的训练样本的数量。

在一个更具体的例子中，获取所述故障状态准确的耳机作为训练样本的步骤，可以进一步包括：步骤S3110～步骤S3140。

步骤S3110，获取第一设定数量的故障状态准确的耳机，作为第一训练样本。

在该步骤中，可以是选出少量的样本进行耳机是否存在电流音的故障状态的人工标注，以提供该第一训练样本。以耳机的故障状态包括存在电流音的故障状态和不存在电流音的非故障状态为例，该训练样本包括属于故障状态的耳机和属于非故障状态的耳机。

示例性地，获取第一设定数量的故障状态准确的耳机，获取其中每一耳机对应的第一底噪频响曲线，确定第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点，剔除多个第一频率点中的第二频率点，得到多个目标频率点，并对多个目标频率点对应的声压值进行标注，得到其中一个训练样本。其中，第二频率点为第二底噪频响曲线中声压值存在异常的频率点，第二底噪频响曲线为对待检测耳机未处于播放状态下输出的音频信号进行处理得到的底噪频响曲线。这里可以理解的是，确定第一底噪频响曲线的步骤和确定目标频率点的步骤参照上述实施例，在此不再赘述。

步骤S3120，获取第二设定数量的耳机，作为第二训练样本。

在该步骤中，第二训练样本中每一耳机的故障状态为未知状态。具体地，可以是选出一定量的样本不进行耳机的故障状态的人工标注，以提供该第二训练样本。可选地，第二设定数量可以远大于第一设定数量。

示例性地，获取第二设定数量的未知故障状态的耳机，获取其中每一耳机对应的第一底噪频响曲线，确定第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点，剔除多个第一频率点中的第二频率点，得到多个目标频率点，并将多个目标频率点对应的声压值作为其中一个训练样本。其中，第二频率点为第二底噪频响曲线中声压值存在异常的频率点，第二底噪频响曲线为对待检测耳机未处于播放状态下输出的音频信号进行处理得到的底噪频响曲线。这里可以理解的是，确定第一底噪频响曲线的步骤和确定目标频率点的步骤参照上述实施例，在此不再赘述。

步骤S3130，根据所述第一训练样本对所述第二训练样本进行聚类，获得所述第二训练样本中每一耳机的是否存在电流音的故障状态。

示例性地，可以将第一训练样本利用混合高斯模型对第二训练样本进行聚类处理，以确定第二训练样本中每一耳机是否存在电流音的故障状态。

步骤S3140，将所述第一训练样本和聚类后的所述第二训练样本，作为训练样本。

在该步骤中，可以是将根据步骤S3110中获得的第一训练样本，及根据步骤S3130获得的聚类后的第二训练样本作为训练样本，由于该训练样本中每一耳机的故障状态均为已知状态，从而，可以根据该故障状态准确的训练样本训练映射函数。

在本实施例中，可以根据少量的故障状态准确的第一训练样本对大量的故障状态未知的第二训练样本进行聚类，以确定第二训练样本中每一耳机是否存在电流音的故障状态，并将第一训练样本和聚类后的第二训练样本均作为训练样本以训练映射函数。这样，利用少量的故障状态准确的训练样本去确定大量的故障状态未知的训练样本的耳机的故障状态，从而，能够减小人工成本，提高获取训练样本的效率和准确性，进一步提高训练映射函数的效率和准确性。

在步骤S3100之后，执行步骤S3200，根据所述训练样本对于所述特征参数的参数值和所述训练样本对应的是否存在电流音的故障状态，获得所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数。

在该步骤中，可以基于训练样本的该特征参数的参数值及所对应的故障状态，通过各种拟合手段获得映射函数。示例性地，利用SVM(Support Vector Machine，支持向量机)训练得到特征参数与耳机的故障状态之间的映射函数。

在本实施中，获取故障状态准确的耳机作为训练样本，以根据训练样本对于特征参数的参数值和训练样本对应的是否存在电流音的故障状态，可以获得具有较高准确性的特征参数与故障状态之间的映射函数，从而能够准确的获得待检测耳机的故障状态。

根据本公开实施例，在耳机出厂前，可以根据反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个特征参数的参数值、以及特征参数与耳机的故障状态之间的映射函数，可以检测耳机是否存在电流音，可以提高耳机音质检测的准确性。并且，不需要专门的试听人员采用听音方式进行识别，可以实现耳机音质的自动检测，从而提高检测效率。

<装置实施例>

本公开实施例提供了一种耳机检测装置，如图3所示，该耳机检测装置300可以包括第一获取模块310和检测模块320。

该第一获取模块310可以用于获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，其中，所述特征参数包括反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个参数。

该检测模块320可以用于根据所述参数值和所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数，获得所述待检测耳机是否存在电流音的故障状态。

在一个实施例中，所述特征参数包括所述耳机的底噪频响曲线中声压值存在异常的多个频率点。

在一个实施例中，该第一获取模块310可以包括：

频响曲线获取单元，用于在所述待检测耳机处于播放状态下，对所述待检测耳机输出的音频信号进行处理，得到第一底噪频响曲线；

异常频率点确定单元，用于确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点；

特征参数选取单元，用于从所述多个第一频率点选取多个目标频率点，并将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值。

在一个实施例中，该特征参数选取单元，具体用于：去除所述多个第一频率点中的第二频率点，得到多个目标频率点；将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值；其中，所述第二频率点为第二底噪频响曲线中声压值存在异常的频率点，所述第二底噪频响曲线为对所述待检测耳机未处于播放状态下输出的音频信号进行处理得到的底噪频响曲线。

在一个实施例中，该异常频率点确定单元，具体用于利用离群点检测算法，确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点。

在一个实施例中，该耳机检测装置300还可以包括：

第二获取模块，用于获取所述故障状态准确的耳机作为训练样本；

训练模块，用于根据所述训练样本对于所述特征参数的参数值和所述训练样本对应的是否存在电流音的故障状态，获得所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数。

在一个实施例中，该第二获取模块，具体用于：获取第一设定数量的故障状态准确的耳机，作为第一训练样本；获取第二设定数量的耳机，作为第二训练样本；根据所述第一训练样本对所述第二训练样本进行聚类，获得所述第二训练样本中每一耳机的是否存在电流音的故障状态；将所述第一训练样本和聚类后的所述第二训练样本，作为训练样本。

根据本公开实施例，在耳机出厂前，可以根据反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个特征参数的参数值、以及特征参数与耳机的故障状态之间的映射函数，可以检测耳机是否存在电流音，可以提高耳机音质检测的准确性。并且，不需要专门的试听人员采用听音方式进行识别，可以实现耳机音质的自动检测，从而提高检测效率。

<设备实施例>

图4是根据一个实施例的电子设备的硬件结构示意图。如图4所示，该电子设备400包括存储器410和处理器420。

该存储器410可以用于存储可执行的计算机指令。

该处理器420可以用于根据所述可执行的计算机指令的控制，执行根据本公开方法实施例所述的耳机检测方法。

该电子设备400可以是如图1所示的电子设备1000，也可以是具备其他硬件结构的设备，在此不做限定。该电子设备400例如可以是手机、便携式电脑、平板电脑、掌上电脑等等，本公开实施例对此不作限定。

该电子设备400设置有仿真耳卡槽。在对耳机进行检测时，可以将待检测耳机置于仿真耳卡槽内，以获取待检测耳机输出的音频信号，并对采集的音频信号进行处理，得到待检测耳机的底噪频响曲线，以基于底噪频响曲线检测耳机是否存在电流音。

在另外的实施例中，该电子设备400可以包括以上耳机检测装置300。

在一个实施例中，以上耳机检测装置300的各模块可以通过处理器420运行存储器410中存储的计算机指令实现。

根据本公开实施例，在耳机出厂前，可以根据反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个特征参数的参数值、以及特征参数与耳机的故障状态之间的映射函数，可以检测耳机是否存在电流音，可以提高耳机音质检测的准确性。并且，不需要专门的试听人员采用听音方式进行识别，可以实现耳机音质的自动检测，从而提高检测效率。

<计算机可读存储介质>

本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时执行本公开实施例提供的耳机检测方法。

本公开实施例可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开实施例的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开实施例操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开实施例的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开实施例的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人物来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人物来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人物能理解本文披露的各实施例。本公开实施例的范围由所附权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种耳机检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，其中，所述特征参数包括反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个参数；

根据所述参数值和所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数，获得所述待检测耳机是否存在电流音的故障状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征参数包括所述耳机的底噪频响曲线中声压值存在异常的多个频率点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，包括：

在所述待检测耳机处于播放状态下，对所述待检测耳机输出的音频信号进行处理，得到第一底噪频响曲线；

确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点；

从所述多个第一频率点选取多个目标频率点，并将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述多个第一频率点选取多个目标频率点，并将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值，包括：

去除所述多个第一频率点中的第二频率点，得到多个目标频率点；

将所述多个目标频率点对应的声压值，作为对于设定的特征参数的参数值；

其中，所述第二频率点为第二底噪频响曲线中声压值存在异常的频率点，所述第二底噪频响曲线为对所述待检测耳机未处于播放状态下输出的音频信号进行处理得到的底噪频响曲线。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点，包括：

利用离群点检测算法，确定所述第一底噪频响曲线中声压值存在异常的多个第一频率点。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括获取所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数的步骤，包括：

获取所述故障状态准确的耳机作为训练样本；

根据所述训练样本对于所述特征参数的参数值和所述训练样本对应的是否存在电流音的故障状态，获得所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述故障状态准确的耳机作为训练样本，包括：

获取第一设定数量的故障状态准确的耳机，作为第一训练样本；

获取第二设定数量的耳机，作为第二训练样本；

根据所述第一训练样本对所述第二训练样本进行聚类，获得所述第二训练样本中每一耳机的是否存在电流音的故障状态；

将所述第一训练样本和聚类后的所述第二训练样本，作为训练样本。

8.一种耳机检测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待检测耳机对于设定的特征参数的参数值，其中，所述特征参数包括反映耳机是否存在电流音的故障状态的多个参数；

检测模块，用于根据所述参数值和所述特征参数与所述故障状态之间的映射函数，获得所述待检测耳机是否存在电流音的故障状态。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储可执行的计算机指令；

处理器，用于根据所述可执行的计算机指令的控制，执行根据权利要求1-7中任一项所述的耳机检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时执行权利要求1-7任一项所述的耳机检测方法。

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