一种用于功放的智能压缩方法及系统与流程

本发明涉及音频信号处理，尤其涉及一种用于功放的智能压缩方法及系统。

背景技术：

1、音频信号处理技术领域涉及对音频信号进行捕获、分析、修改和重建的方法和技术。该领域的目标是改善音频信号的质量，包括降噪、回声消除、音量调整和动态范围控制等。涵盖从简单的个人音频设备到复杂的专业音响系统。音频信号处理的核心在于通过数字信号处理算法优化音频信号，以适应特定的应用需求，例如提高语音通信的清晰度，或者在音乐播放中提升听感体验。

2、其中，用于功放的智能压缩方法是一种应用在音频信号处理技术领域中，旨在优化功率放大器输出的音频信号的技术，该方法的目的是通过智能化压缩技术，调整音频信号的动态范围，以便在不同的播放环境和条件下实现高质量的音频输出。目标效果包括减少由于信号过载导致的失真，提高功放的工作效率，同时保持音频输出的动态性和丰富性。

3、传统功放压缩方法在处理音频信号时，缺乏对音频信号动态范围变化的预测和实时响应，导致压缩处理的不够灵活，在处理复杂音频信号和动态环境变化时存在局限性，传统音频压缩处理采用固定参数，忽略了音频信号的动态范围和功放运行状态的实时变化，导致音频输出质量不稳定，无法适应不同的播放环境和用户需求，传统方法在功耗管理和用户偏好适配方面的能力有限，无法精确控制功耗，难以满足不同用户的个性化需求，导致了音频输出质量的不稳定，能量消耗的不必要增加，用户体验的下降。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种用于功放的智能压缩方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种用于功放的智能压缩方法，包括以下步骤：

3、s1：基于收集的音频信号和功放运行状态数据，采用主成分分析方法，对数据进行降维，应用快速傅里叶变换，提取音频信号的频率特征，识别关键频率成分，生成特征化音频数据集；

4、s2：基于所述特征化音频数据集，采用长短期记忆网络结合循环神经网络，通过历史音频数据，进行网络训练，并预测音频信号的动态范围变化，生成音频信号预测结果；

5、s3：基于所述音频信号预测结果，应用功放压缩算法，根据当前功放温度和功率值，调整音频信号的压缩电平和压缩比，对信号进行压缩处理，生成基础音频压缩信号；

6、s4：基于所述基础音频压缩信号，采用实时峰值检测算法和功率谱密度估计，对所述基础压缩音频数据进行实时分析，通过自适应均衡滤波器，调整功放压缩值和压缩比，匹配音频信号的即时变化，生成动态调整压缩信号；

7、s5：基于所述动态调整压缩信号，采用模糊逻辑控制模型，分析信号特征和功放运行状态，包括温度和功率，调整增益水平，匹配信号和功放状态，生成模糊逻辑调整增益信号；

8、s6：基于所述模糊逻辑调整增益信号，通过功耗管理算法和负载自适应功率调节策略，通过分析音频输出需求和功放功耗模式，包括当前功率和温度状况，通过调整功放工作状态，匹配音频信号需求，优化能量消耗，生成优化音频输出；

9、s7：基于所述优化音频输出，通过分析用户调整数据，采用决策树和聚类分析方法，自动调节音频输出参数，匹配用户偏好，生成适配音频输出。

10、作为本发明的进一步方案，所述特征化音频数据集包括频率成分、能量分布特征，所述音频信号预测结果包括预测压缩电平值、压缩比例和预测误差范围，所述基础音频压缩信号包括调整后的音频信号动态范围、调整后的压缩电平和压缩比，所述动态调整压缩信号包括实时调整的压缩阈值和压缩比与对峰值和平均功率的自适应调整，所述模糊逻辑调整增益信号包括增益调整值、匹配当前信号和功放状态的增益调整策略，所述优化音频输出包括功耗优化后的音频信号质量参数、功放工作模式调整结果和电源配置的调整策略，所述适配音频输出具体为匹配用户偏好的音频参数。

11、作为本发明的进一步方案，基于收集的音频信号和功放运行状态数据，采用主成分分析方法，对数据进行降维，应用快速傅里叶变换，提取音频信号的频率特征，识别关键频率成分，生成特征化音频数据集的步骤具体为：

12、s101：基于收集的音频信号和功放运行状态数据，采用主成分分析算法，对数据进行降维处理，通过识别数据中的关键变量，去除冗余信息，生成降维音频数据集；

13、s102：基于所述降维音频数据集，采用快速傅里叶变换，将音频样本从时间域转换到频率域，通过捕捉信号的频率特征，优化频率的清晰度，生成频率特征音频数据集；

14、s103：基于所述频率特征音频数据集，运用谱峰检测方法，筛选每个音频样本中的关键频率成分，通过分析频率谱中峰值，识别音频信号的特征频率，生成特征化音频数据集。

15、作为本发明的进一步方案，基于所述特征化音频数据集，采用长短期记忆网络结合循环神经网络，通过历史音频数据，进行网络训练，并预测音频信号的动态范围变化，生成音频信号预测结果的步骤具体为：

16、s201：基于所述特征化音频数据集，通过构建结合长短期记忆网络与循环神经网络的模型，包括设置网络层结构、定义损失函数和优化器，生成基础神经网络模型；

17、s202：基于所述基础神经网络模型，采用反向传播算法，进行模型训练，将所述特征化音频数据集输入模型，通过多次迭代训练，并调整网络参数，优化预测误差，生成训练完成的网络模型；

18、s203：基于所述训练完成的网络模型，对当前音频特征数据执行前向传播，进行音频信号的动态范围变化预测，利用模型已学习的特征与模式，对未来音频信号状态进行预测，生成音频信号预测结果。

19、作为本发明的进一步方案，基于所述音频信号预测结果，应用功放压缩算法，根据当前功放温度和功率值，调整音频信号的压缩电平和压缩比，对信号进行压缩处理，生成基础音频压缩信号的步骤具体为：

20、s301：基于所述音频信号预测结果，利用环境参数检测算法，通过温度感应器数据读取和功率监测算法，获取当前功放的温度和功率值，生成环境监测数据；

21、s302：基于所述环境监测数据，应用功放压缩算法，根据功放的温度和功率数据，对音频信号的压缩电平和压缩比进行智能调整，生成压缩参数调整数据；

22、s303：基于所述压缩参数调整数据，使用限幅器算法，优化压缩设置，通过调整音频信号的峰值，防止信号过载，优化保持音频质量，生成基础音频压缩信号。

23、作为本发明的进一步方案，基于所述基础音频压缩信号，采用实时峰值检测算法和功率谱密度估计，对所述基础压缩音频数据进行实时分析，通过自适应均衡滤波器，调整功放压缩值和压缩比，匹配音频信号的即时变化，生成动态调整压缩信号的步骤具体为：

24、s401：基于所述基础音频压缩信号，采用实时峰值检测算法，实时监测和识别压缩后音频信号中的频率变化，捕捉信号中的峰值变化，生成峰值动态数据；

25、s402：基于所述峰值动态数据，采用welch方法，对信号的频率内容和能量分布进行分析，通过对信号进行分段、窗函数处理和快速傅里叶变换，计算功率谱密度，生成功率谱密度数据；

26、s403：基于所述功率谱密度数据，通过自适应均衡滤波器，对压缩阈值和压缩比进行实时调整，利用自适应滤波技术，根据信号的即时变化，自动调节压缩设置，优化音频输出在差异化播放环境下的质量，生成动态调整压缩信号。

27、作为本发明的进一步方案，基于所述动态调整压缩信号，采用模糊逻辑控制模型，分析信号特征和功放运行状态，包括温度和功率，调整增益水平，匹配信号和功放状态，生成模糊逻辑调整增益信号的步骤具体为：

28、s501：基于所述动态调整压缩信号，采用时频分析方法，通过短时傅里叶变换，分析信号的频率内容和时间变化特性，生成信号特征分析数据；

29、s502：基于所述信号特征分析数据，采用模糊逻辑控制模型，结合模糊规则引擎，根据模糊规则和输入数据的模糊集合，分析信号特征和功放运行状态，生成模糊逻辑决策数据；

30、s503：基于所述模糊逻辑决策数据，使用增益调整算法，利用模糊控制器输出处理技术，通过解模糊化过程将模糊逻辑输出转换为增益控制命令，匹配信号和功放状态的即时需求，生成模糊逻辑调整增益信号。

31、作为本发明的进一步方案，基于所述模糊逻辑调整增益信号，通过功耗管理算法和负载自适应功率调节策略，通过分析音频输出需求和功放功耗模式，包括当前功率和温度状况，通过调整功放工作状态，匹配音频信号需求，优化能量消耗，生成优化音频输出的步骤具体为：

32、s601：基于所述模糊逻辑调整增益信号，使用动态电源管理算法，评估当前音频输出需求对功耗的影响，通过分析功放的功耗模式，包括功率消耗和温度变化，生成功耗分析数据；

33、s602：基于所述功耗分析数据，采用负载自适应功率调节策略，使用自适应电压调节技术，调整功放工作状态，匹配音频信号需求，根据音频输出需求和功耗分析结果，动态调整功放的功率输出和电源电压，优化能量消耗，生成功放工作状态调整数据；

34、s603：基于所述功放工作状态调整数据，采用节能优化控制算法，通过功耗优化控制技术，对功放进行能量消耗优化，匹配音频信号需求并优化总体功耗，平衡音频输出质量与能量效率，生成优化音频输出。

35、作为本发明的进一步方案，基于所述优化音频输出，通过分析用户调整数据，采用决策树和聚类分析方法，自动调节音频输出参数，匹配用户偏好，生成适配音频输出的步骤具体为：

36、s701：基于所述优化音频输出，通过收集和分析用户调整数据，采用apriori算法，通过分析用户过去的音频调整记录，识别频繁出现的参数设置组合，揭示用户的音频偏好设置，生成用户偏好分析结果；

37、s702：基于所述用户偏好分析结果，采用聚类分析方法，通过k-均值聚类算法，对用户进行分组，将同类偏好的用户分为同一组，生成用户偏好分组结果；

38、s703：基于所述用户偏好分组结果，采用决策树算法，根据用户偏好的差异化分类，通过构造决策树，制定匹配当前用户的音频输出参数调整方案，生成适配音频输出。

39、一种用于功放的智能压缩系统，所述用于功放的智能压缩系统用于执行上述用于功放的智能压缩方法，所述系统包括数据预处理模块、特征提取模块、音频预测模块、基础压缩处理模块、动态调整模块、用户适配模块；

40、所述数据预处理模块基于收集的音频信号和功放运行状态数据，采用主成分分析算法进行降维处理，去除冗余信息，生成降维音频数据集；

41、所述特征提取模块基于降维音频数据集，采用快速傅里叶变换，捕捉信号的频率特征，并运用谱峰检测方法，筛选音频样本中的关键频率成分，生成特征化音频数据集；

42、所述音频预测模块基于特征化音频数据集，利用长短期记忆网络与循环神经网络，对未来音频信号状态进行预测，生成音频信号预测结果；

43、所述基础压缩处理模块基于音频信号预测结果，利用环境参数检测算法，获取当前功放的温度和功率值，应用功放压缩算法，根据功放的温度和功率数据，对音频信号的压缩电平和压缩比进行调整，使用限幅器算法优化压缩设置，防止信号过载，生成基础音频压缩信号；

44、所述动态调整模块基于基础音频压缩信号，采用实时峰值检测算法和功率谱密度估计，对信号进行实时分析，并通过自适应均衡滤波器，根据信号的即时变化自动调节压缩设置，利用时频分析和模糊逻辑控制模型，分析信号特征和功放运行状态，匹配当前需求，生成动态调整压缩信号；

45、所述用户适配模块基于动态调整压缩信号，通过收集和分析用户调整数据，采用决策树和聚类分析方法，识别用户的音频偏好设置，制定匹配当前用户的音频输出参数调整方案，生成适配音频输出。

46、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

47、本发明中，通过采用主成分分析和快速傅里叶变换，有效提取音频信号的关键频率特征，长短期记忆网络和循环神经网络结合，提升了音频信号处理的准确性和效率，通过智能调整压缩电平和压缩比，以及实时峰值检测和功率谱密度估计的应用，实现了音频信号的动态压缩，通过模糊逻辑控制模型调整增益水平，优化了增益调整的精准度和响应速度，功耗管理算法和负载自适应功率调节策略的引入，针对功放功耗模式进行优化，减少了能量消耗，并通过决策树和聚类分析方法，实现了音频输出参数的个性化自动调节，提升了用户体验。