CN117835108A - 无线麦克风静音预测方法、系统、终端及存储介质 - Google Patents
无线麦克风静音预测方法、系统、终端及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117835108A CN117835108A CN202410245204.5A CN202410245204A CN117835108A CN 117835108 A CN117835108 A CN 117835108A CN 202410245204 A CN202410245204 A CN 202410245204A CN 117835108 A CN117835108 A CN 117835108A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wireless microphone
- mute
- curve
- monitoring
- prediction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 144
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 68
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 20
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 8
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000030279 gene silencing Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Telephone Function (AREA)
- Circuit For Audible Band Transducer (AREA)
Abstract
本发明提供了一种无线麦克风静音预测方法、系统、终端及存储介质，该方法包括：若麦克风应用场景为座谈场景，则实时获取第一预设时长内无线麦克风的移动监测信息，根据移动监测信息和手持移动信息对无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；若麦克风应用场景为移动场景，则实时获取第二预设时长内无线麦克风的声源监测信息，根据声源监测信息对无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；根据静音预测结果对无线麦克风进行静音控制。本发明实施例，能有效地对座谈场景和移动场景中的无线麦克风进行静音预测，能在无线麦克风发出碰撞声源之前对无线麦克风进行静音控制，有效防止了喇叭的损坏。
Description
技术领域
本发明涉及无线麦克风技术领域，尤其涉及一种无线麦克风静音预测方法、系统、终端及存储介质。
背景技术
无线麦克风是由发射端和接收端所组成的设备，发射端（手持麦）在跌落时会产生撞击的声音，撞击声音会经过主机接收端接收后送到功率放大器输出到喇叭，导致喇叭发出较大的噪声而损坏喇叭。因此，如何对掉落的无线麦克风进行静音的问题越来越受人们所重视。
现有的无线麦克风静音过程中，一般是在发生掉落撞击之后对麦克风进行静音，未能有效地对喇叭起到保护作用。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种无线麦克风静音预测方法、系统、终端及存储介质，旨在解决现有的无线麦克风静音过程中，未能有效地对喇叭起到保护作用的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种无线麦克风静音预测方法，所述方法包括：
获取无线麦克风的接触信息，并获取手持状态下所述无线麦克风的手持移动信息，所述接触信息包括接触距离和接触压力；
若所述接触距离和所述接触压力满足静音预测条件，则获取无线麦克风的麦克风应用场景；
若所述麦克风应用场景为座谈场景，则实时获取第一预设时长内所述无线麦克风的移动监测信息，并根据所述移动监测信息和所述手持移动信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
若所述麦克风应用场景为移动场景，则实时获取第二预设时长内所述无线麦克风的声源监测信息，并根据所述声源监测信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
根据所述静音预测结果对所述无线麦克风进行静音控制。
优选的，根据所述移动监测信息和所述手持移动信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果，包括：
分别获取所述移动监测信息和所述手持移动信息中的位置坐标，得到监测坐标和手持坐标，并根据所述监测坐标和所述手持坐标的位置和移动方向生成移动监测曲线和手持移动曲线；
对所述手持移动曲线进行曲线分割，得到手持分割曲线，并根据所述手持分割曲线确定手持相似曲线；
将所述移动监测曲线与各手持相似曲线进行相似度计算，得到曲线相似度；
若任一所述曲线相似度大于或等于相似度阈值，则判定无线麦克风未掉落；
若所述曲线相似度均小于相似度阈值，则判定无线麦克风掉落。
优选的，根据所述声源监测信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果，包括：
分别获取所述声源监测信息中各时间点的发声监测距离、发声监测角度和发声监测强度；
根据所述发声监测距离、所述发声监测角度和所述发声监测强度进行时间曲线绘制，得到监测距离曲线、监测角度曲线和监测强度曲线；
分别计算所述监测距离曲线、所述监测角度曲线和所述监测强度曲线的平均变化值，得到距离变化值、角度变化值和强度变化值；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值满足掉落变化条件，则判定无线麦克风掉落；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值未满足掉落变化条件，则判定无线麦克风未掉落。
优选的，所述方法还包括：
若所述麦克风应用场景为移动场景，则根据所述接触距离和所述接触压力确定检测时间点；
获取所述检测时间点时，所述无线麦克风的语音输出方向，并在所述无线麦克风的当前所处环境中朝向所述语音输出方向进行图像采集，得到环境采集图像；
在所述环境采集图像中进行人脸定位，得到用户人脸，并分别对各用户人脸进行眼部识别，得到眼部区域；
对各眼部区域进行注视点识别，得到用户注视坐标，并获取所述检测时间点时，所述无线麦克风的设备位置；
若所述设备位置和所述用户注视坐标满足掉落注视条件，则判定无线麦克风掉落；
若所述设备位置和所述用户注视坐标未满足掉落注视条件，则判定无线麦克风未掉落。
优选的，根据所述静音预测结果对所述无线麦克风进行静音控制包括：
若所述静音预测结果为无线麦克风掉落，则同时向所述无线麦克风和所述无线麦克风对应的接收器发送静音控制信号。
本发明实施例的另一目的在于提供一种无线麦克风静音预测系统，所述系统包括：
信息获取模块，用于获取无线麦克风的接触信息，并获取手持状态下所述无线麦克风的手持移动信息，所述接触信息包括接触距离和接触压力；
场景获取模块，用于若所述接触距离和所述接触压力满足静音预测条件，则获取无线麦克风的麦克风应用场景；
静音预测模块，用于若所述麦克风应用场景为座谈场景，则实时获取第一预设时长内所述无线麦克风的移动监测信息，并根据所述移动监测信息和所述手持移动信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
若所述麦克风应用场景为移动场景，则实时获取第二预设时长内所述无线麦克风的声源监测信息，并根据所述声源监测信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
静音控制模块，用于根据所述静音预测结果对所述无线麦克风进行静音控制。
本发明实施例的另一目的在于提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。
本发明实施例的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明实施例，基于移动监测信息和手持移动信息，能有效地对座谈场景中的无线麦克风进行静音预测，能在无线麦克风发出碰撞声源之前对无线麦克风进行静音控制，有效防止了喇叭的损坏，基于声源监测信息，能有效地对移动场景中的无线麦克风进行静音预测，能在无线麦克风发出碰撞声源之前对无线麦克风进行静音控制，有效防止了喇叭的损坏。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的无线麦克风静音预测方法的流程图；
图2是本发明第二实施例提供的无线麦克风静音预测系统的结构示意图；
图3是本发明第三实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一
请参阅图1，是本发明第一实施例提供的无线麦克风静音预测方法的流程图，该无线麦克风静音预测方法可以应用于任一系统，该无线麦克风静音预测方法包括步骤：
步骤S10，获取无线麦克风的接触信息，并获取手持状态下所述无线麦克风的手持移动信息；
其中，接触信息包括接触距离、接触压力和陀螺仪，无线麦克风的手持端上设置有距离传感器和压力传感器，该距离传感器和压力传感器分别用于检测手持端与用户之间的距离和接触压力，该陀螺仪用于获取无线麦克风的手持移动信息，当检测到接触压力为0时，则判定该无线麦克风未处于手持状态，当检测到接触压力不为0时，则判定该无线麦克风处于手持状态。
步骤S20，若所述接触距离和所述接触压力满足静音预测条件，则获取无线麦克风的麦克风应用场景；
其中，该静音预测条件可以根据需求进行设置，该步骤中，若接触距离大于0，且接触压力等于0时，则判定接触距离和接触压力满足静音预测条件。
该步骤中，获取无线麦克风当前所处环境的环境图像，对环境图像进行类型识别，得到麦克风应用场景，该麦克风应用场景包括座谈场景和移动场景。
步骤S30，若所述麦克风应用场景为座谈场景，则实时获取第一预设时长内所述无线麦克风的移动监测信息，并根据所述移动监测信息和所述手持移动信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
其中，若麦克风应用场景为座谈场景，则判定无线麦克风当前被应用在座谈会议场景中，用户手持无线麦克风坐在座位上，移动的距离较小，第一预设时长可以根据需求进行设置，实时获取第一预设时长内无线麦克风的手持端的位置信息，得到该移动监测信息。
可选的，根据所述移动监测信息和所述手持移动信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果，包括：
分别获取所述移动监测信息和所述手持移动信息中的位置坐标，得到监测坐标和手持坐标，并根据所述监测坐标和所述手持坐标的位置和移动方向生成移动监测曲线和手持移动曲线；
对所述手持移动曲线进行曲线分割，得到手持分割曲线，并根据所述手持分割曲线确定手持相似曲线；其中，根据预设间隔对手持移动曲线进行曲线分割，该预设间隔可以根据需求进行设置；
将所述移动监测曲线与各手持相似曲线进行相似度计算，得到曲线相似度；其中，分别对移动监测曲线和各手持相似曲线进行傅里叶变换，分别提取傅里叶变换后移动监测曲线和各手持相似曲线的频域特征，得到监测频域特征和手持频域特征，分别计算监测频域特征与各手持频域特征之间的余弦相似度，得到曲线相似度；
若任一所述曲线相似度大于或等于相似度阈值，则判定无线麦克风未掉落；其中，该相似度阈值可以根据需求进行设置，若任一曲线相似度大于或等于相似度阈值时，则判定移动监测信息与手持移动信息对应的用户移动规律相同，因此，判定无线麦克风未掉落；
若所述曲线相似度均小于相似度阈值，则判定无线麦克风掉落；其中，若曲线相似度均小于相似度阈值，则判定移动监测信息与手持移动信息对应的用户移动规律不相同，因此，判定无线麦克风发生了掉落。
步骤S40，若所述麦克风应用场景为移动场景，则实时获取第二预设时长内所述无线麦克风的声源监测信息，并根据所述声源监测信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
其中，若麦克风应用场景为移动场景，则判定无线麦克风当前被应用在移动会议中，例如，晚会或用户主持的会议讲座中，用户手持无线麦克风进行站立移动，移动的距离较大，第二预设时长可以根据需求进行设置。
该步骤中，当无线麦克风处于手持状态下时，对用户进行语音采集，得到用户采集语音，对用户采集语音进行特征提取，得到用户语音特征，该用户语音特征可以包括梅尔频率倒谱系数或声学特征等；
将第二预设时长内采集到的音频数据设置为特征采集语音，对特征采集语音的音频数据进行特征提取，得到音频提取特征，将用户语音特征与音频提取特征进行特征匹配，得到特征匹配结果，该特征匹配结果包括用户语音特征与各时长间隔内的音频提取特征之间的特征相似度，若特征相似度大于预设相似度，则将特征相似度对应的时长间隔确定为目标时长范围，将特征采集语音中，各目标时长范围对应的音频数据设置为声源监测信息，该时长间隔的间隔长度可以根据需求进行设置，例如，该时长间隔的长度可以设置为1秒、2秒等，该预设相似度可以根据需求进行设置。
该步骤中，分别对用户语音特征和各时长间隔内的音频提取特征进行向量转换，得到用户特征向量和提取特征向量，分别计算用户特征向量与各时长间隔对应的提取特征向量之间的余弦相似度，得到特征相似度。
可选的，根据所述声源监测信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果，包括：
分别获取所述声源监测信息中各时间点的发声监测距离、发声监测角度和发声监测强度；其中，根据声源监测信息中用户语音强度确定各时间点与无线麦克风之间的发声监测距离、发生监测方向和发声监测强度，获取发生监测方向与预设方向之间的夹角，得到发声监测角度；
根据所述发声监测距离、所述发声监测角度和所述发声监测强度进行时间曲线绘制，得到监测距离曲线、监测角度曲线和监测强度曲线；
分别计算所述监测距离曲线、所述监测角度曲线和所述监测强度曲线的平均变化值，得到距离变化值、角度变化值和强度变化值；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值满足掉落变化条件，则判定无线麦克风掉落；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值未满足掉落变化条件，则判定无线麦克风未掉落；
其中，该掉落变化条件可以根据需求进行设置，该步骤中，若距离变化值、角度变化值和强度变化值均大于对应设置的变化阈值，则判定距离变化值、角度变化值和强度变化值满足掉落变化条件，无线麦克风掉落，若距离变化值、角度变化值和强度变化值中的任一值小于或等于对应设置的变化阈值，则判定距离变化值、角度变化值和强度变化值未满足掉落变化条件，无线麦克风未掉落。
步骤S50，根据所述静音预测结果对所述无线麦克风进行静音控制；
其中，若检测到无线麦克风未掉落，则判定无需对无线麦克风进行静音，若检测到无线麦克风掉落，则判定需对无线麦克风进行静音。
优选的，根据所述静音预测结果对所述无线麦克风进行静音控制包括：
若所述静音预测结果为无线麦克风掉落，则同时向所述无线麦克风和所述无线麦克风对应的接收器发送静音控制信号；
其中，当检测到无线麦克风掉落时，则判定需要对无线麦克风进行静音处理，向无线麦克风的静音前端发射模块（手持麦）发送静音控制信号，以防止接收器接收到无线麦克风掉落时产生的撞击声，且通过同时向接收器发送静音控制信号，避免了当前端发射模块（手持麦）静音功能失效时，后端接收机接收到撞击声，有效达到了双重保护喇叭的作用。
可选的，本实施例中，所述方法还包括：
若所述麦克风应用场景为移动场景，则根据所述接触距离和所述接触压力确定检测时间点；其中，若检测到接触距离大于0，且接触压力等于0时，将当前时间点确定为检测时间点；
获取所述检测时间点时，所述无线麦克风的语音输出方向，并在所述无线麦克风的当前所处环境中朝向所述语音输出方向进行图像采集，得到环境采集图像；
在所述环境采集图像中进行人脸定位，得到用户人脸，并分别对各用户人脸进行眼部识别，得到眼部区域；
对各眼部区域进行注视点识别，得到用户注视坐标，并获取所述检测时间点时，所述无线麦克风的设备位置；
若所述设备位置和所述用户注视坐标满足掉落注视条件，则判定无线麦克风掉落；
若所述设备位置和所述用户注视坐标未满足掉落注视条件，则判定无线麦克风未掉落；
其中，该掉落注视条件可以根据需求进行设置，该步骤中，获取用户人脸的数量，得到人脸数量，根据设备位置生成目标注视区域，获取用户注视坐标在目标注视区域中的注视数量，计算注视数量与人脸数量之间的商值，若注视数量与人脸数量之间的商值大于或等于注视阈值，则判定设备位置和用户注视坐标满足掉落注视条件，无线麦克风发生了掉落，若注视数量与人脸数量之间的商值小于注视阈值，则判定设备位置和用户注视坐标未满足掉落注视条件，无线麦克风未发生掉落，该注视阈值可以根据需求进行设置。
可选的，本实施例中，若所述接触距离和所述接触压力满足静音预测条件之后，还包括：
获取用户的姿态信息，并根据姿态信息确定手势姿态和腰部姿态；
分别计算手势姿态与第一预设姿态之间的相似度，得到第一姿态相似度，并计算腰部姿态与第二预设姿态之间的相似度，得到第二姿态相似度；
对第一姿态相似度和第二姿态相似度进行加权计算，得到第三姿态相似度，并获取第三预设时长内的用户语音信息和用户面部图像；其中，第一姿态相似度和第二姿态相似度对应的预设加权值可以根据需求进行设置；
获取用户面部图像中的关键点位置，并根据关键点位置生成关键点图像；
计算关键点图像与预设点图像之间的图像相似度，并对图像相似度和第三姿态相似度进行加权计算，得到目标姿态相似度；其中，图像相似度和第三姿态相似度对应的预设加权值可以根据需求进行设置；
判断第三预设时长内的用户语音信息中是否存在预设置的静音出发词；
若存在预设置的静音出发词，则根据预设数值对目标姿态相似度进行求和计算，并判断求和计算后的目标姿态相似度是否大于姿态阈值；
若不存在预设置的静音出发词，则直接判断目标姿态相似度是否大于姿态阈值；
若求和计算后的目标姿态相似度大于或等于姿态阈值，则判定无线麦克风掉落，若求和计算后的目标姿态相似度小于姿态阈值，则判定无线麦克风未掉落。
本实施例中，基于移动监测信息和手持移动信息，能有效地对座谈场景中的无线麦克风进行静音预测，能在无线麦克风发出碰撞声源之前对无线麦克风进行静音控制，有效防止了喇叭的损坏，基于声源监测信息，能有效地对移动场景中的无线麦克风进行静音预测，能在无线麦克风发出碰撞声源之前对无线麦克风进行静音控制，有效防止了喇叭的损坏。
实施例二
请参阅图2，是本发明第二实施例提供的无线麦克风静音预测系统100的结构示意图，包括：
信息获取模块10，用于获取无线麦克风的接触信息，并获取手持状态下所述无线麦克风的手持移动信息，所述接触信息包括接触距离和接触压力。
场景获取模块11，用于若所述接触距离和所述接触压力满足静音预测条件，则获取无线麦克风的麦克风应用场景。
静音预测模块12，用于若所述麦克风应用场景为座谈场景，则实时获取第一预设时长内所述无线麦克风的移动监测信息，并根据所述移动监测信息和所述手持移动信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
若所述麦克风应用场景为移动场景，则实时获取第二预设时长内所述无线麦克风的声源监测信息，并根据所述声源监测信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果。
可选的，所述静音预测模块12还用于：分别获取所述移动监测信息和所述手持移动信息中的位置坐标，得到监测坐标和手持坐标，并根据所述监测坐标和所述手持坐标的位置和移动方向生成移动监测曲线和手持移动曲线；
对所述手持移动曲线进行曲线分割，得到手持分割曲线，并根据所述手持分割曲线确定手持相似曲线；
将所述移动监测曲线与各手持相似曲线进行相似度计算，得到曲线相似度；
若任一所述曲线相似度大于或等于相似度阈值，则判定无线麦克风未掉落；
若所述曲线相似度均小于相似度阈值，则判定无线麦克风掉落。
进一步地，所述静音预测模块12还用于：分别获取所述声源监测信息中各时间点的发声监测距离、发声监测角度和发声监测强度；
根据所述发声监测距离、所述发声监测角度和所述发声监测强度进行时间曲线绘制，得到监测距离曲线、监测角度曲线和监测强度曲线；
分别计算所述监测距离曲线、所述监测角度曲线和所述监测强度曲线的平均变化值，得到距离变化值、角度变化值和强度变化值；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值满足掉落变化条件，则判定无线麦克风掉落；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值未满足掉落变化条件，则判定无线麦克风未掉落。
更进一步地，所述静音预测模块12还用于：若所述麦克风应用场景为移动场景，则根据所述接触距离和所述接触压力确定检测时间点；
获取所述检测时间点时，所述无线麦克风的语音输出方向，并在所述无线麦克风的当前所处环境中朝向所述语音输出方向进行图像采集，得到环境采集图像；
在所述环境采集图像中进行人脸定位，得到用户人脸，并分别对各用户人脸进行眼部识别，得到眼部区域；
对各眼部区域进行注视点识别，得到用户注视坐标，并获取所述检测时间点时，所述无线麦克风的设备位置；
若所述设备位置和所述用户注视坐标满足掉落注视条件，则判定无线麦克风掉落；
若所述设备位置和所述用户注视坐标未满足掉落注视条件，则判定无线麦克风未掉落。
静音控制模块13，用于根据所述静音预测结果对所述无线麦克风进行静音控制。
可选的，静音控制模块13还用于：若所述静音预测结果为无线麦克风掉落，则同时向所述无线麦克风和所述无线麦克风对应的接收器发送静音控制信号。
本实施例，基于移动监测信息和手持移动信息，能有效地对座谈场景中的无线麦克风进行静音预测，能在无线麦克风发出碰撞声源之前对无线麦克风进行静音控制，有效防止了喇叭的损坏，基于声源监测信息，能有效地对移动场景中的无线麦克风进行静音预测，能在无线麦克风发出碰撞声源之前对无线麦克风进行静音控制，有效防止了喇叭的损坏。
实施例三
图3是本申请第三实施例提供的一种终端设备2的结构框图。如图3所示，该实施例的终端设备2包括：处理器20、存储器21以及存储在所述存储器21中并可在所述处理器20上运行的计算机程序22，例如无线麦克风静音预测方法的程序。处理器20执行所述计算机程序22时实现上述各个无线麦克风静音预测方法各实施例中的步骤。
示例性的，所述计算机程序22可以被分割成一个或多个模块，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器21中，并由所述处理器20执行，以完成本申请。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序22在所述终端设备2中的执行过程。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器20、存储器21。
所称处理器20可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现成可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器21可以是所述终端设备2的内部存储单元，例如终端设备2的硬盘或内存。所述存储器21也可以是所述终端设备2的外部存储设备，例如所述终端设备2上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器21还可以既包括所述终端设备2的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器21用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。其中，计算机可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读存储介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种无线麦克风静音预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取无线麦克风的接触信息，并获取手持状态下所述无线麦克风的手持移动信息，所述接触信息包括接触距离和接触压力；
若所述接触距离和所述接触压力满足静音预测条件，则获取无线麦克风的麦克风应用场景；
若所述麦克风应用场景为座谈场景，则实时获取第一预设时长内所述无线麦克风的移动监测信息，并根据所述移动监测信息和所述手持移动信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
若所述麦克风应用场景为移动场景，则实时获取第二预设时长内所述无线麦克风的声源监测信息，并根据所述声源监测信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
根据所述静音预测结果对所述无线麦克风进行静音控制。
2.如权利要求1所述的无线麦克风静音预测方法，其特征在于，根据所述移动监测信息和所述手持移动信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果，包括：
分别获取所述移动监测信息和所述手持移动信息中的位置坐标，得到监测坐标和手持坐标，并根据所述监测坐标和所述手持坐标的位置和移动方向生成移动监测曲线和手持移动曲线；
对所述手持移动曲线进行曲线分割，得到手持分割曲线，并根据所述手持分割曲线确定手持相似曲线；
将所述移动监测曲线与各手持相似曲线进行相似度计算，得到曲线相似度；
若任一所述曲线相似度大于或等于相似度阈值，则判定无线麦克风未掉落；
若所述曲线相似度均小于相似度阈值，则判定无线麦克风掉落。
3.如权利要求1所述的无线麦克风静音预测方法，其特征在于，根据所述声源监测信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果，包括：
分别获取所述声源监测信息中各时间点的发声监测距离、发声监测角度和发声监测强度；
根据所述发声监测距离、所述发声监测角度和所述发声监测强度进行时间曲线绘制，得到监测距离曲线、监测角度曲线和监测强度曲线；
分别计算所述监测距离曲线、所述监测角度曲线和所述监测强度曲线的平均变化值，得到距离变化值、角度变化值和强度变化值；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值满足掉落变化条件，则判定无线麦克风掉落；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值未满足掉落变化条件，则判定无线麦克风未掉落。
4.如权利要求1所述的无线麦克风静音预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述麦克风应用场景为移动场景，则根据所述接触距离和所述接触压力确定检测时间点；
获取所述检测时间点时，所述无线麦克风的语音输出方向，并在所述无线麦克风的当前所处环境中朝向所述语音输出方向进行图像采集，得到环境采集图像；
在所述环境采集图像中进行人脸定位，得到用户人脸，并分别对各用户人脸进行眼部识别，得到眼部区域；
对各眼部区域进行注视点识别，得到用户注视坐标，并获取所述检测时间点时，所述无线麦克风的设备位置；
若所述设备位置和所述用户注视坐标满足掉落注视条件，则判定无线麦克风掉落；
若所述设备位置和所述用户注视坐标未满足掉落注视条件，则判定无线麦克风未掉落。
5.如权利要求1所述的无线麦克风静音预测方法，其特征在于，根据所述静音预测结果对所述无线麦克风进行静音控制包括：
若所述静音预测结果为无线麦克风掉落，则同时向所述无线麦克风和所述无线麦克风对应的接收器发送静音控制信号。
6.一种无线麦克风静音预测系统，其特征在于，所述系统包括：
信息获取模块，用于获取无线麦克风的接触信息，并获取手持状态下所述无线麦克风的手持移动信息，所述接触信息包括接触距离和接触压力；
场景获取模块，用于若所述接触距离和所述接触压力满足静音预测条件，则获取无线麦克风的麦克风应用场景；
静音预测模块，用于若所述麦克风应用场景为座谈场景，则实时获取第一预设时长内所述无线麦克风的移动监测信息，并根据所述移动监测信息和所述手持移动信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
若所述麦克风应用场景为移动场景，则实时获取第二预设时长内所述无线麦克风的声源监测信息，并根据所述声源监测信息对所述无线麦克风进行静音预测，得到静音预测结果；
静音控制模块，用于根据所述静音预测结果对所述无线麦克风进行静音控制。
7.如权利要求6所述的无线麦克风静音预测系统，其特征在于，所述静音预测模块还用于：
分别获取所述移动监测信息和所述手持移动信息中的位置坐标，得到监测坐标和手持坐标，并根据所述监测坐标和所述手持坐标的位置和移动方向生成移动监测曲线和手持移动曲线；
对所述手持移动曲线进行曲线分割，得到手持分割曲线，并根据所述手持分割曲线确定手持相似曲线；
将所述移动监测曲线与各手持相似曲线进行相似度计算，得到曲线相似度；
若任一所述曲线相似度大于或等于相似度阈值，则判定无线麦克风未掉落；
若所述曲线相似度均小于相似度阈值，则判定无线麦克风掉落。
8.如权利要求6所述的无线麦克风静音预测系统，其特征在于，所述静音预测模块还用于：
分别获取所述声源监测信息中各时间点的发声监测距离、发声监测角度和发声监测强度；
根据所述发声监测距离、所述发声监测角度和所述发声监测强度进行时间曲线绘制，得到监测距离曲线、监测角度曲线和监测强度曲线；
分别计算所述监测距离曲线、所述监测角度曲线和所述监测强度曲线的平均变化值，得到距离变化值、角度变化值和强度变化值；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值满足掉落变化条件，则判定无线麦克风掉落；
若所述距离变化值、所述角度变化值和所述强度变化值未满足掉落变化条件，则判定无线麦克风未掉落。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410245204.5A CN117835108B (zh) | 2024-03-05 | 2024-03-05 | 无线麦克风静音预测方法、系统、终端及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410245204.5A CN117835108B (zh) | 2024-03-05 | 2024-03-05 | 无线麦克风静音预测方法、系统、终端及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117835108A true CN117835108A (zh) | 2024-04-05 |
| CN117835108B CN117835108B (zh) | 2024-05-28 |
Family
ID=90519334
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410245204.5A Active CN117835108B (zh) | 2024-03-05 | 2024-03-05 | 无线麦克风静音预测方法、系统、终端及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117835108B (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103237275A (zh) * | 2013-05-13 | 2013-08-07 | 华为技术有限公司 | 麦克风跌落处理方法及装置 |
| US9094744B1 (en) * | 2012-09-14 | 2015-07-28 | Cirrus Logic, Inc. | Close talk detector for noise cancellation |
| US20150289074A1 (en) * | 2012-10-15 | 2015-10-08 | Trick Technologies Oy | Microphone device, method to operate and a system thereof |
| CN105324810A (zh) * | 2013-04-17 | 2016-02-10 | 美国思睿逻辑有限公司 | 通过偏置抗噪音水平进行适应性噪音消除的系统和方法 |
| US9838677B1 (en) * | 2013-06-27 | 2017-12-05 | Amazon Technologies, Inc. | Detecting impact events for dropped devices |
| CN208863030U (zh) * | 2018-07-23 | 2019-05-14 | 李晓明 | 一种麦克风控制系统及麦克风 |
| JP2019080208A (ja) * | 2017-10-25 | 2019-05-23 | サウンドピュア株式会社 | 赤外線ワイヤレスマイクの制御装置及び赤外線ワイヤレスマイク |
| CN114697810A (zh) * | 2020-12-29 | 2022-07-01 | 创新科技有限公司 | 使麦克风信号静音和取消静音的方法 |
| CN115361636A (zh) * | 2022-08-15 | 2022-11-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 声音信号调整方法、装置、终端设备及存储介质 |
-
2024
- 2024-03-05 CN CN202410245204.5A patent/CN117835108B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9094744B1 (en) * | 2012-09-14 | 2015-07-28 | Cirrus Logic, Inc. | Close talk detector for noise cancellation |
| US20150289074A1 (en) * | 2012-10-15 | 2015-10-08 | Trick Technologies Oy | Microphone device, method to operate and a system thereof |
| CN105324810A (zh) * | 2013-04-17 | 2016-02-10 | 美国思睿逻辑有限公司 | 通过偏置抗噪音水平进行适应性噪音消除的系统和方法 |
| CN103237275A (zh) * | 2013-05-13 | 2013-08-07 | 华为技术有限公司 | 麦克风跌落处理方法及装置 |
| US9838677B1 (en) * | 2013-06-27 | 2017-12-05 | Amazon Technologies, Inc. | Detecting impact events for dropped devices |
| JP2019080208A (ja) * | 2017-10-25 | 2019-05-23 | サウンドピュア株式会社 | 赤外線ワイヤレスマイクの制御装置及び赤外線ワイヤレスマイク |
| CN208863030U (zh) * | 2018-07-23 | 2019-05-14 | 李晓明 | 一种麦克风控制系统及麦克风 |
| CN114697810A (zh) * | 2020-12-29 | 2022-07-01 | 创新科技有限公司 | 使麦克风信号静音和取消静音的方法 |
| CN115361636A (zh) * | 2022-08-15 | 2022-11-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 声音信号调整方法、装置、终端设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 季灿: "基于麦克风阵列的目标点噪音估计算法的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》, 31 December 2023 (2023-12-31) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117835108B (zh) | 2024-05-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10062268B2 (en) | Terminal alarm method and apparatus | |
| CN105190746B (zh) | 用于检测目标关键词的方法和设备 | |
| CN108076226B (zh) | 一种通话质量调整的方法、移动终端及存储介质 | |
| CN109644192B (zh) | 具有语音检测周期持续时间补偿的音频传送方法和设备 | |
| JP2021509963A (ja) | マルチビーム選定方法及び装置 | |
| CN110544479A (zh) | 一种去噪的语音识别方法及装置 | |
| US8326457B2 (en) | Apparatus for detecting user and method for detecting user by the same | |
| CN108600559B (zh) | 静音模式的控制方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN112151038B (zh) | 语音重放攻击检测方法、装置、可读存储介质及电子设备 | |
| CN117835108B (zh) | 无线麦克风静音预测方法、系统、终端及存储介质 | |
| CN113064118A (zh) | 声源定位方法和装置 | |
| CN111800700B (zh) | 环境中对象提示方法、装置、耳机设备及存储介质 | |
| CN108989551B (zh) | 位置提示方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN115019822A (zh) | 攻击音频的检测方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
| CN111951791B (zh) | 声纹识别模型训练方法、识别方法、电子设备及存储介质 | |
| CN114125365A (zh) | 视频会议方法、装置及可读存储介质 | |
| CN113707149A (zh) | 音频处理方法和装置 | |
| CN113766385A (zh) | 耳机降噪方法及装置 | |
| CN113673449A (zh) | 一种数据存储方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN112906597A (zh) | 用户身份的识别方法、装置和刷脸设备 | |
| CN113113051A (zh) | 音频指纹提取方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112115740A (zh) | 用于处理图像的方法和装置 | |
| US20220122627A1 (en) | Voice replay attack detection method, medium, and device | |
| CN116962935B (zh) | 一种基于数据分析的耳机降噪方法及系统 | |
| CN113132895A (zh) | 一种定位方法、定位基站、定位设备、服务器及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |