CN117156097B - 基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法及系统 - Google Patents
基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法及系统,属于会议音频数据处理技术领域,本发明通过根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息,最后根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。本发明通过监控目标区域中设备的网络占用情况,从而根据目标区域中设备的网络占用情况以及会议音频特征来调控相关的设备或者剪辑会议音频特征,使得会议音频数据能够正常的传输,维持线上会议的正常进行,来降低会议过程中卡顿现象的出现概率,提高用户的会议体验。
Description
技术领域
本发明涉及会议音频数据处理技术领域,尤其涉及一种基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法及系统。
背景技术
随着融媒体技术的发展,线上会议也越来越成熟,这种通过互联网络双向传输,实现交流互动方式的会议越来越受欢迎。在会议中,声音与画面同样重要,复杂程度、技术要求也越来越高。因为与会者之间的交流主要是通过音频对话讨论实现的,而且伴有同声传译,还涉及到现场会议的扩声、声画同步等诸多环节和因素。因此,一场成功的视频会议,在具备清晰画面的同时,也要具备清晰的声音。然而,线上会议往往容易受到网络的影响,从而导致会议过程中出现卡顿现象,导致了会议不顺利的进行,严重影响了用户的体验。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足,提供了一种基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法及系统。
为达上述目的,本发明采用的技术方案为:
本发明第一方面提供了一种基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法,包括以下步骤:
通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,并通过对目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息;
获取实时的会议音频数据信息,基于实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息;
根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息;
根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
进一步的,在本方法中,通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,具体包括:
通过在目标区域中布设网络特征感知设备,并初始化网络特征感知设备的初始安装位置,同时,获取目标区域中需要用到网络的设备;
计算初始设备传输信息到网络特征感知设备的初始安装位置的信息获取速率,并统计信息获取速率,获取平均信息获取速率,同时,预设平均信息获取速率阈值;
引入遗传算法,并根据遗传算法设置遗传代数,当平均信息获取速率低于平均信息获取速率阈值时,根据遗传代数调整网络特征感知设备的初始安装位置,直至平均信息获取速率低于平均信息获取速率阈值;
当平均信息获取速率低于平均信息获取速率阈值时,输出网络特征感知设备的安装位置,并根据网络特征感知设备的安装位置构建物联网感知网络,通过物联网感知网络获取目标区域的网络特征数据信息。
进一步的,在本方法中,通过对目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息,具体包括:
根据目标区域的网络特征数据信息获取目标区域中每一需要用到网络的设备的实时网络特征信息;
统计目标区域中每一需要用到网络的设备的实时网络特征信息,获取目标区域中占用的实时网络特征信息;
获取目标区域中最大的网络特征信息,并根据目标区域中最大的网络特征信息以及目标区域中占用的实时网络特征信息计算出剩余可用的网络特征数据信息。
进一步的,在本方法中,获取实时的会议音频数据信息,基于实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息,具体包括:
通过大数据获取各清晰程度之下在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息;
构建数据库,将各清晰程度之下在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息输入到数据库中存储,获取当前会议音频数据传输后需要的清晰程度;
将当前会议音频数据传输后需要的清晰程度输入到数据库中进行数据匹配,获取当前清晰程度的在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息;
获取单位时间之内产生的音频文件字节大小值,并根据音频文件字节大小值以及当前清晰程度的在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息。
进一步的,在本方法中,根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息,具体包括:
判断会议音频数据的网络特征预测占用信息是否大于剩余可用的网络特征数据信息,若不大于,则将实时的会议音频数据信息进行数据传输;
当会议音频数据的网络特征预测占用信息大于剩余可用的网络特征数据信息时,则通过对实时的会议音频数据信息进行特征提取,获取若干子片段的实时的会议音频数据信息;
预设音频特征阈值,根据子片段的实时的会议音频数据信息获取每一子片段的音频特征数据,当音频特征数据低于音频特征阈值时,将对应的子片段进行剔除,获取剔除后的音频数据信息;
通过对剔除后的音频数据信息进行组合,生成重构后的音频数据信息,根据重构后的音频数据信息生成处理后的实时的会议音频数据信息。
进一步的,在本方法中,根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整,具体包括:
获取处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息,当需要占用的网络特征数据信息低于剩余可用的网络特征数据信息时,对处理后的实时的会议音频数据信息进行信息传输;
当需要占用的网络特征数据信息不低于剩余可用的网络特征数据信息时,根据处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息以及剩余可用的网络特征数据信息计算出需要补充的网络特征数据信息;
获取目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况,并根据需要补充的网络特征数据信息以及目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况生成相关的空闲设备停机建议;
根据相关的空闲设备停机建议生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
本发明第二方面提供了一种基于物联网感知的会议音频数据智能处理系统,系统包括存储器以及处理器,存储器中包括基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序,基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序被处理器执行时,实现如下步骤:
通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,并通过对目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息;
获取实时的会议音频数据信息,基于实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息;
根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息;
根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
进一步的,在本系统中,根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息,具体包括:
判断会议音频数据的网络特征预测占用信息是否大于剩余可用的网络特征数据信息,若不大于,则将实时的会议音频数据信息进行数据传输;
当会议音频数据的网络特征预测占用信息大于剩余可用的网络特征数据信息时,则通过对实时的会议音频数据信息进行特征提取,获取若干子片段的实时的会议音频数据信息;
预设音频特征阈值,根据子片段的实时的会议音频数据信息获取每一子片段的音频特征数据,当音频特征数据低于音频特征阈值时,将对应的子片段进行剔除,获取剔除后的音频数据信息;
通过对剔除后的音频数据信息进行组合,生成重构后的音频数据信息,根据重构后的音频数据信息生成处理后的实时的会议音频数据信息。
进一步的,在本系统中,根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整,具体包括:
获取处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息,当需要占用的网络特征数据信息低于剩余可用的网络特征数据信息时,对处理后的实时的会议音频数据信息进行信息传输;
当需要占用的网络特征数据信息不低于剩余可用的网络特征数据信息时,根据处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息以及剩余可用的网络特征数据信息计算出需要补充的网络特征数据信息;
获取目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况,并根据需要补充的网络特征数据信息以及目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况生成相关的空闲设备停机建议;
根据相关的空闲设备停机建议生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中包括基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序,基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序被处理器执行时,实现任一项的基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法的步骤。
本发明解决了背景技术中存在的缺陷,本发明具备以下有益效果:
本发明通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,并通过对目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息,进而获取实时的会议音频数据信息,基于实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息,从而根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息,最后根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。本发明通过监控目标区域中设备的网络占用情况,从而根据目标区域中设备的网络占用情况以及会议音频特征来调控相关的设备或者剪辑会议音频特征,使得会议音频数据能够正常的传输,维持线上会议的正常进行,来降低会议过程中卡顿现象的出现概率,提高用户的会议体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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实施例的附图。
图1示出了基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法的整体方法流程图;
图2示出了基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法的第一方法流程图;
图3示出了基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法的第二方法流程图;
图4示出了基于物联网感知的会议音频数据智能处理系统的系统框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示,本发明第一方面提供了一种基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法,包括以下步骤:
S102:通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,并通过对目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息;
S104:获取实时的会议音频数据信息,基于实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息;
S106:根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息;
S108:根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
需要说明的是,本发明通过监控目标区域中设备的网络占用情况,从而根据目标区域中设备的网络占用情况以及会议音频特征来调控相关的设备或者剪辑会议音频特征,使得会议音频数据能够正常的传输,维持线上会议的正常进行,来降低会议过程中卡顿现象的出现概率,提高用户的会议体验。
进一步的,在本方法中,通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,具体包括:
通过在目标区域中布设网络特征感知设备,并初始化网络特征感知设备的初始安装位置,同时,获取目标区域中需要用到网络的设备;
计算初始设备传输信息到网络特征感知设备的初始安装位置的信息获取速率,并统计信息获取速率,获取平均信息获取速率,同时,预设平均信息获取速率阈值;
引入遗传算法,并根据遗传算法设置遗传代数,当平均信息获取速率低于平均信息获取速率阈值时,根据遗传代数调整网络特征感知设备的初始安装位置,直至平均信息获取速率低于平均信息获取速率阈值;
当平均信息获取速率低于平均信息获取速率阈值时,输出网络特征感知设备的安装位置,并根据网络特征感知设备的安装位置构建物联网感知网络,通过物联网感知网络获取目标区域的网络特征数据信息。
需要说明的是,网络特征感知设备为监控目标区域中设备联网时网速、宽带的设备,其中,目标区域的网络特征数据信息包括联网设备的实时网速、宽带使用情况等数据。在实际的情况中,通过设备实时监控网速时,需要通过无线的方式或者有线的方式进行传输,而网络特征感知设备的初始安装位置的不同就会导致网络信息获取速率不同,通过遗传算法对网络特征感知设备的初始安装位置进行迭代计算,使得网络特征感知设备的初始安装位置更加合理,提高了信息获取的速率。
进一步的,在本方法中,通过对目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息,具体包括:
根据目标区域的网络特征数据信息获取目标区域中每一需要用到网络的设备的实时网络特征信息;
统计目标区域中每一需要用到网络的设备的实时网络特征信息,获取目标区域中占用的实时网络特征信息;
获取目标区域中最大的网络特征信息,并根据目标区域中最大的网络特征信息以及目标区域中占用的实时网络特征信息计算出剩余可用的网络特征数据信息。
需要说明的是,其中,需要用到网络的设备包括手机、电脑等电子产品,在实际的过程中,会占用一定的网速或者宽带,通过本方法能够计算出剩余可用的网络特征数据信息。
如图2所示,进一步的,在本方法中,获取实时的会议音频数据信息,基于实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息,具体包括:
S202:通过大数据获取各清晰程度之下在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息;
S204:构建数据库,将各清晰程度之下在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息输入到数据库中存储,获取当前会议音频数据传输后需要的清晰程度;
S206:将当前会议音频数据传输后需要的清晰程度输入到数据库中进行数据匹配,获取当前清晰程度的在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息;
S208:获取单位时间之内产生的音频文件字节大小值,并根据音频文件字节大小值以及当前清晰程度的在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息。
需要说明的是,在音频会议的过程中,不要将一方的音频数据传递给另一方,不同的清晰度要求(如高清、超清)的会议音频数据需要占用的网络特征数据信息是不同的,通过根据音频文件字节大小值以及当前清晰程度的在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息来计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息。
如图3所示,进一步的,在本方法中,根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息,具体包括:
S302:判断会议音频数据的网络特征预测占用信息是否大于剩余可用的网络特征数据信息,若不大于,则将实时的会议音频数据信息进行数据传输;
S304:当会议音频数据的网络特征预测占用信息大于剩余可用的网络特征数据信息时,则通过对实时的会议音频数据信息进行特征提取,获取若干子片段的实时的会议音频数据信息;
S306:预设音频特征阈值,根据子片段的实时的会议音频数据信息获取每一子片段的音频特征数据,当音频特征数据低于音频特征阈值时,将对应的子片段进行剔除,获取剔除后的音频数据信息;
S308:通过对剔除后的音频数据信息进行组合,生成重构后的音频数据信息,根据重构后的音频数据信息生成处理后的实时的会议音频数据信息。
需要说明的是,在实际的音频会议过程中,往往有部分的音频片段是不存在音频数据的,而该类子片段的音频数据是无用的且占用对应的网络特征,当会议音频数据的网络特征预测占用信息不大于剩余可用的网络特征数据信息时,说明当前的网速或者宽带是够用的,则无需进行处理,将实时的会议音频数据信息进行数据传输。当会议音频数据的网络特征预测占用信息大于剩余可用的网络特征数据信息时,通过对音频数据的处理,能够降低单位时间之内需要上传的音频数据,从而降低对网络特征的占用,进而维持会议的正常进行,实施动态调控,提高用户的会议体验。
进一步的,在本方法中,根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整,具体包括:
获取处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息,当需要占用的网络特征数据信息低于剩余可用的网络特征数据信息时,对处理后的实时的会议音频数据信息进行信息传输;
当需要占用的网络特征数据信息不低于剩余可用的网络特征数据信息时,根据处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息以及剩余可用的网络特征数据信息计算出需要补充的网络特征数据信息;
获取目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况,并根据需要补充的网络特征数据信息以及目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况生成相关的空闲设备停机建议;
根据相关的空闲设备停机建议生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
需要说明的是,当需要占用的网络特征数据信息不低于剩余可用的网络特征数据信息时,说明此时的调整还是不够的,需要根据需要补充的网络特征数据信息以及目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况生成相关的空闲设备停机建议,如切断空闲设备的网络占用,从而来维持会议的正常进行,提升用户的会议体验。
需要说明的是,本方法还可以包括一下步骤:
获取会议音频数据的实时传输渠道繁忙程度信息,并判断所述会议音频数据的实时传输渠道繁忙程度信息是否大于预设繁忙程度信息;
当所述会议音频数据的实时传输渠道繁忙程度信息大于预设繁忙程度信息时,则将对应的数据传输渠道作为非候选的数据传输渠道;
当所述会议音频数据的实时传输渠道繁忙程度信息大于预设繁忙程度信息时,则将对应的数据传输渠道作为候选的数据传输渠道,并构建传输渠道繁忙程度排序表;
将所述候选的数据传输渠道输入到所述传输渠道繁忙程度排序表中进行由低到高的繁忙程度优先级排序,并获取排序结果,从所述排序结果中选取预设个数据传输渠道作为最终的数据传输渠道。
需要说明的是,在传输数据时,往往存在多种渠道进行数据传输,繁忙程度信息包括低繁忙程度、中繁忙程度、高繁忙程度、超贵繁忙程度等,当数据传输渠道处于高繁忙程度及以上等级时,说明该数据传输渠道在传输信息时的速度可能是受到影响,从而影响会议音频数据的传输,是不适合进行数据传输的,通过本方法能够进一步提高会议视频传输的合理性。
此外,获取会议音频数据的实时传输渠道繁忙程度信息,具体包括:
获取会议音频数据在每一传输渠道传输信息时的历史繁忙程度信息,构建时间戳,结合所述时间戳,构建基于时间序列的历史繁忙程度变化信息;
根据所述基于时间序列的历史繁忙程度变化信息构建特征矩阵,并基于贝叶斯网络构建数据传输渠道瘫痪预测模型,将所述特征矩阵输入到所述数据传输渠道瘫痪预测模型中进行编码学习;
当所述数据传输渠道瘫痪预测模型符合预设要求之后,保存数据传输渠道瘫痪预测模型的模型参数,并将所述数据传输渠道瘫痪预测模型输出;
获取预设时间之内的每一传输渠道传输信息时的历史繁忙程度信息,将所述预设时间之内的每一传输渠道传输信息时的历史繁忙程度信息输入到所述数据传输渠道瘫痪预测模型中,获取每一传输渠道的瘫痪概率值;
当所述瘫痪概率值大于预设瘫痪概率值时,将所述瘫痪概率值大于预设瘫痪概率值的传输渠道剔除,并输出其余的传输渠道,获取其余的传输渠道的实时传输渠道繁忙程度信息,生成会议音频数据的实时传输渠道繁忙程度信息;
同时,获取用户的在线信息传输请求信息,并基于粒子群算法根据所述用户的在线信息传输请求信息对实时传输渠道进行引流操作分配优化,降低数据传输渠道的瘫痪概率。
需要说明的是,传输渠道受到大量用户的占用,可能出现瘫痪的情况,通过本方法能够筛选出可能瘫痪或者已经瘫痪的数据传输渠道,使得音频数据的传输更加合理。用户的在线信息传输请求信息为用户传输音频数据信息的请求,当请求量很大时,基于所述用户的在线信息传输请求信息对实时传输渠道进行引流操作,降低数据传输渠道的瘫痪概率。
如图4所示,本发明第二方面提供了一种基于物联网感知的会议音频数据智能处理系统4,系统4包括存储器41以及处理器42,存储器41中包括基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序,基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序被处理器42执行时,实现如下步骤:
通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,并通过对目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息;
获取实时的会议音频数据信息,基于实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息;
根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息;
根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
进一步的,在本系统中,根据会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息,具体包括:
判断会议音频数据的网络特征预测占用信息是否大于剩余可用的网络特征数据信息,若不大于,则将实时的会议音频数据信息进行数据传输;
当会议音频数据的网络特征预测占用信息大于剩余可用的网络特征数据信息时,则通过对实时的会议音频数据信息进行特征提取,获取若干子片段的实时的会议音频数据信息;
预设音频特征阈值,根据子片段的实时的会议音频数据信息获取每一子片段的音频特征数据,当音频特征数据低于音频特征阈值时,将对应的子片段进行剔除,获取剔除后的音频数据信息;
通过对剔除后的音频数据信息进行组合,生成重构后的音频数据信息,根据重构后的音频数据信息生成处理后的实时的会议音频数据信息。
进一步的,在本系统中,根据处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整,具体包括:
获取处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息,当需要占用的网络特征数据信息低于剩余可用的网络特征数据信息时,对处理后的实时的会议音频数据信息进行信息传输;
当需要占用的网络特征数据信息不低于剩余可用的网络特征数据信息时,根据处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息以及剩余可用的网络特征数据信息计算出需要补充的网络特征数据信息;
获取目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况,并根据需要补充的网络特征数据信息以及目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况生成相关的空闲设备停机建议;
根据相关的空闲设备停机建议生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质中包括基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序,基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序被处理器执行时,实现任一项的基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法的步骤。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,如:多个单元或组件可以结合,或可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口,设备或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元;既可以位于一个地方,也可以分布到多个网络单元上;可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中,也可以是各单元分别单独作为一个单元,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中;上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:移动存储设备、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者,本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实施例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中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括:移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,并通过对所述目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息;
获取实时的会议音频数据信息,基于所述实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息;
根据所述会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对所述实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息;
根据所述处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整;
其中,根据所述会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对所述实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息,具体包括:
判断所述会议音频数据的网络特征预测占用信息是否大于所述剩余可用的网络特征数据信息,若不大于,则将所述实时的会议音频数据信息进行数据传输;
当所述会议音频数据的网络特征预测占用信息大于所述剩余可用的网络特征数据信息时,则通过对所述实时的会议音频数据信息进行特征提取,获取若干子片段的实时的会议音频数据信息;
预设音频特征阈值,根据所述子片段的实时的会议音频数据信息获取每一子片段的音频特征数据,当所述音频特征数据低于音频特征阈值时,将对应的子片段进行剔除,获取剔除后的音频数据信息;
通过对所述剔除后的音频数据信息进行组合,生成重构后的音频数据信息,根据所述重构后的音频数据信息生成处理后的实时的会议音频数据信息;
其中,根据所述处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整,具体包括:
获取处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息,当所述需要占用的网络特征数据信息低于剩余可用的网络特征数据信息时,对所述处理后的实时的会议音频数据信息进行信息传输;
当所述需要占用的网络特征数据信息不低于剩余可用的网络特征数据信息时,根据处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息以及剩余可用的网络特征数据信息计算出需要补充的网络特征数据信息;
获取目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况,并根据需要补充的网络特征数据信息以及目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况生成相关的空闲设备停机建议;
根据所述相关的空闲设备停机建议生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
2.根据权利要求1所述的基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法,其特征在于,通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,具体包括:
通过在目标区域中布设网络特征感知设备,并初始化网络特征感知设备的初始安装位置,同时,获取目标区域中需要用到网络的设备;
计算初始设备传输信息到网络特征感知设备的初始安装位置的信息获取速率,并统计所述信息获取速率,获取平均信息获取速率,同时,预设平均信息获取速率阈值;
引入遗传算法,并根据所述遗传算法设置遗传代数,当所述平均信息获取速率低于平均信息获取速率阈值时,根据所述遗传代数调整网络特征感知设备的初始安装位置,直至所述平均信息获取速率低于平均信息获取速率阈值;
当所述平均信息获取速率低于平均信息获取速率阈值时,输出网络特征感知设备的安装位置,并根据所述网络特征感知设备的安装位置构建物联网感知网络,通过物联网感知网络获取目标区域的网络特征数据信息。
3.根据权利要求1所述的基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法,其特征在于,通过对所述目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息,具体包括:
根据所述目标区域的网络特征数据信息获取目标区域中每一需要用到网络的设备的实时网络特征信息;
统计目标区域中每一需要用到网络的设备的实时网络特征信息,获取目标区域中占用的实时网络特征信息;
获取目标区域中最大的网络特征信息,并根据所述目标区域中最大的网络特征信息以及所述目标区域中占用的实时网络特征信息计算出剩余可用的网络特征数据信息。
4.根据权利要求1所述的基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法,其特征在于,获取实时的会议音频数据信息,基于所述实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息,具体包括:
通过大数据获取各清晰程度之下在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息;
构建数据库,将所述各清晰程度之下在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息输入到所述数据库中存储,获取当前会议音频数据传输后需要的清晰程度;
将所述当前会议音频数据传输后需要的清晰程度输入到所述数据库中进行数据匹配,获取当前清晰程度的在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息;
获取单位时间之内产生的音频文件字节大小值,并根据所述音频文件字节大小值以及当前清晰程度的在单位时间之内传输单位字节大小的音频数据需要占用的网络特征数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息。
5.一种基于物联网感知的会议音频数据智能处理系统,其特征在于,所述系统包括存储器以及处理器,所述存储器中包括基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序,所述基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序被所述处理器执行时,实现如下步骤:
通过物联网感知设备获取目标区域的网络特征数据信息,并通过对所述目标区域的网络特征数据信息进行评价,获取剩余可用的网络特征数据信息;
获取实时的会议音频数据信息,基于所述实时的会议音频数据信息计算出会议音频数据的网络特征预测占用信息;
根据所述会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对所述实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息;
根据所述处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整;
其中,根据所述会议音频数据的网络特征预测占用信息以及剩余可用的网络特征数据信息对所述实时的会议音频数据信息进行处理,获取处理后的实时的会议音频数据信息,具体包括:
判断所述会议音频数据的网络特征预测占用信息是否大于所述剩余可用的网络特征数据信息,若不大于,则将所述实时的会议音频数据信息进行数据传输;
当所述会议音频数据的网络特征预测占用信息大于所述剩余可用的网络特征数据信息时,则通过对所述实时的会议音频数据信息进行特征提取,获取若干子片段的实时的会议音频数据信息;
预设音频特征阈值,根据所述子片段的实时的会议音频数据信息获取每一子片段的音频特征数据,当所述音频特征数据低于音频特征阈值时,将对应的子片段进行剔除,获取剔除后的音频数据信息;
通过对所述剔除后的音频数据信息进行组合,生成重构后的音频数据信息,根据所述重构后的音频数据信息生成处理后的实时的会议音频数据信息;
其中,根据所述处理后的实时的会议音频数据信息生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整,具体包括:
获取处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息,当所述需要占用的网络特征数据信息低于剩余可用的网络特征数据信息时,对所述处理后的实时的会议音频数据信息进行信息传输;
当所述需要占用的网络特征数据信息不低于剩余可用的网络特征数据信息时,根据处理后的实时的会议音频数据信息需要占用的网络特征数据信息以及剩余可用的网络特征数据信息计算出需要补充的网络特征数据信息;
获取目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况,并根据需要补充的网络特征数据信息以及目标区域中空闲设备的网络特征数据占用情况生成相关的空闲设备停机建议;
根据所述相关的空闲设备停机建议生成相关的调整措施,基于相关的调整措施进行调整。
6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中包括基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序,所述基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法程序被处理器执行时,实现如权利要求1-4任一项所述的基于物联网感知的会议音频数据智能处理方法的步骤。
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