音频设备模式控制方法、系统、可读存储介质及计算机与流程

本发明涉及数据处理，特别涉及一种音频设备模式控制方法、系统、可读存储介质及计算机。

背景技术：

1、随着人们生活水平的提高和科技的飞速发展，越来越多的人会通过欣赏音乐的方式来提升生活品质，从而导致市面上的音频设备也层出不穷。

2、目前要兼容不同环境下的听音需求，比较传统的方法是需要分别针对不同需求购买买耳机，在户外运动的时候，需要手机连接开放式耳机，高声压级满足开放式听歌需求；回家在客厅里，需要手机断开开放式耳机，重新连接另一款入耳式耳机，音质更好，声压级适合。这种方式及给使用者增加预算困扰，也增加了各种设备之间不停切换的的繁琐操作，体验非常不好。

技术实现思路

1、基于此，本发明的目的是提供一种音频设备模式控制方法、系统、可读存储介质及计算机，以至少解决上述技术中的不足。

2、本发明提出一种音频设备模式控制方法，包括：

3、实时采集音频设备的环境音频数据，并判断所述环境音频数据的音频强度是否大于预设音频强度阈值；

4、若所述音频强度大于预设音频强度阈值，判断所述音频设备是否触发模式转换指令；

5、若所述音频设备触发模式转换指令，对所述环境音频数据进行特征提取，以使所述环境音频数据转换为音频特征数据；

6、定义数据损失算法，并根据所述数据损失算法构建数据分析模型，将所述音频特征数据输入至所述数据分析模型中，以得到所述音频分析数据；

7、根据所述音频分析数据生成对应的音频参数，并利用所述音频参数对所述音频分析数据进行音频处理，以得到所述环境音频数据所对应的目标音频。

8、进一步的，判断所述音频设备是否触发模式转换指令的步骤包括：

9、实时读取所述音频设备的运行状态，并判断所述运行状态中是否存在与转换指令相关的状态参数；

10、若所述运行状态中存在与转换指令相关的状态参数，则标记所述音频设备以触发模式转换指令；

11、若所述运行状态中不存在与转换指令相关的状态参数，则发送模式转换指令确认信号，以使用户根据所述模式转换指令确认信号进行对应的操作。

12、进一步的，对所述环境音频数据进行特征提取，以使所述环境音频数据转换为音频特征数据的步骤包括：

13、利用预设的卷积神经网络模型对所述环境音频数据进行数据处理，以得到对应的音频均值数据；

14、将所述音频均值数据按照预设比例参数进行划分，以得到对应的训练集和验证集；

15、利用所述训练集对所述卷积神经网络模型进行模型训练，并调整模型训练后的音频处理模型的模型参数，以得到对应的音频优化模型；

16、利用所述验证集对所述音频优化模型进行模型验证，以得到对应的音频特征数据。

17、进一步的，定义数据损失算法，并根据所述数据损失算法构建数据分析模型，将所述音频特征数据输入至所述数据分析模型中，以得到所述音频分析数据的步骤包括：

18、定义数据倾斜参数，并利用所述数据倾斜参数定义数据损失算法，并将所述数据损失算法与预设的数据分析子模型进行模型重建，以构建对应的数据分析模型；

19、将所述音频特征数据输入至所述数据分析模型中，利用数据窗口方法对所述音频特征数据进行数据分割，以得到若干等长度的音频特征窗口；

20、对所述音频特征窗口进行数据分析，以得到对应的音频分析数据。

21、本发明还提出一种音频设备模式控制系统，包括：

22、阈值判断模块，用于实时采集音频设备的环境音频数据，并判断所述环境音频数据的音频强度是否大于预设音频强度阈值；

23、指令触发模块，用于若所述音频强度大于预设音频强度阈值，判断所述音频设备是否触发模式转换指令；

24、特征提取模块，用于若所述音频设备触发模式转换指令，对所述环境音频数据进行特征提取，以使所述环境音频数据转换为音频特征数据；

25、数据分析模块，用于定义数据损失算法，并根据所述数据损失算法构建数据分析模型，将所述音频特征数据输入至所述数据分析模型中，以得到所述音频分析数据；

26、音频处理模块，用于根据所述音频分析数据生成对应的音频参数，并利用所述音频参数对所述音频分析数据进行音频处理，以得到所述环境音频数据所对应的目标音频。

27、进一步的，所述指令触发模块包括：

28、状态读取单元，用于实时读取所述音频设备的运行状态，并判断所述运行状态中是否存在与转换指令相关的状态参数；

29、状态标记单元，用于若所述运行状态中存在与转换指令相关的状态参数，则标记所述音频设备以触发模式转换指令；

30、信号传递单元，用于若所述运行状态中不存在与转换指令相关的状态参数，则发送模式转换指令确认信号，以使用户根据所述模式转换指令确认信号进行对应的操作。

31、进一步的，所述特征提取模块包括：

32、数据处理单元，用于利用预设的卷积神经网络模型对所述环境音频数据进行数据处理，以得到对应的音频均值数据；

33、数据划分单元，用于将所述音频均值数据按照预设比例参数进行划分，以得到对应的训练集和验证集；

34、模型训练单元，用于利用所述训练集对所述卷积神经网络模型进行模型训练，并调整模型训练后的音频处理模型的模型参数，以得到对应的音频优化模型；

35、模型验证单元，用于利用所述验证集对所述音频优化模型进行模型验证，以得到对应的音频特征数据。

36、进一步的，所述数据分析模块包括：

37、参数定义单元，用于定义数据倾斜参数，并利用所述数据倾斜参数定义数据损失算法，并将所述数据损失算法与预设的数据分析子模型进行模型重建，以构建对应的数据分析模型；

38、数据分割单元，用于将所述音频特征数据输入至所述数据分析模型中，利用数据窗口方法对所述音频特征数据进行数据分割，以得到若干等长度的音频特征窗口；

39、数据分析单元，用于对所述音频特征窗口进行数据分析，以得到对应的音频分析数据。

40、本发明还提出一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的音频设备模式控制方法。

41、本发明还提出一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上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上述的音频设备模式控制方法。

42、本发明当中的音频设备模式控制方法、系统、可读存储介质及计算机，通过对环境音频数据进行实时采集，并根据所采集到的环境音频数据与预设的音频强度阈值对比控制音频设备的当前环境噪声大小，通过对环境音频数据进行特征提取，从而将环境音频频数据转换为音频特征数据；利用定义的数据损失算法构建数据分析模型，并利用数据分析模型对音频特征数据进行数据分析，从而得到音频分析数据，根据音频分析数据生成对应的音频参数，根据音频层对音频分析数据进行音频处理，从而得到目标音频，利用卷积神经网络模型提升音频处理的效率，有效节省计算资源和人工成本，提升检测效率和性能。