[發(fā)明專利]一種基于吹氣的可控交互界面的系統(tǒng)和方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811296072.X
• 申請日: 2018-11-01
• 公開（公告）號: CN109634404A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳葉青;楊承磊;卞玉龍;鮑西雨;劉娟;蓋偉;王璐;孟祥旭;李軍
• 申請（專利權(quán)）人: 濟(jì)南奧維信息科技有限公司濟(jì)寧分公司;山東大學(xué)
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/62
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 李琳

1.一種基于吹氣的可控交互界面的系統(tǒng)，其特征是：包括服務(wù)器端和客戶端，所述服務(wù)器端包括：

訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集模塊，被配置為在訓(xùn)練階段收集三種吹氣數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，被配置為對獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和離散化操作；

特征提取模塊，被配置為對預(yù)處理好的數(shù)據(jù)提取特征；

模型訓(xùn)練模塊，被配置為對提取好的特征數(shù)據(jù)對分類器模型進(jìn)行訓(xùn)練；

識別模塊，被配置為利用訓(xùn)練好的分類模型對用戶的吹氣進(jìn)行類型識別，并將識別好的類型發(fā)送到客戶端；

所述客戶端，被配置為檢測吹氣交互信號，發(fā)送給服務(wù)器端進(jìn)行識別，基于從服務(wù)器端接收的吹氣類型，匹配相應(yīng)的交互操作。

2.基于吹氣的可控交互方法，其特征是：包括以下步驟：

隨機(jī)采集一定數(shù)量的吹氣數(shù)據(jù)，形成用于訓(xùn)練分類器模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將數(shù)據(jù)歸一化到標(biāo)準(zhǔn)范圍[-1、1]；使用滑動窗口對原始的連續(xù)聲波數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，形成離散樣本；

提取均值、方差、一階差分以及標(biāo)準(zhǔn)化值大于設(shè)定值的比例的數(shù)據(jù)；

選擇支持向量機(jī)作為分類器模型，基于提取的四個特征信號來訓(xùn)練分類器模型，并使用隨機(jī)交叉驗證來驗證分類模型的準(zhǔn)確性；

使用訓(xùn)練好的模型，首先判斷用戶是否選擇進(jìn)行練習(xí)；如果是，將練習(xí)數(shù)據(jù)加入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，重新對樣本進(jìn)行處理和提取；否則正式使用。

3.如權(quán)利要求2所述的基于吹氣的可控交互方法，其特征是：一旦檢測到用戶進(jìn)行了吹氣交互，將給服務(wù)器端發(fā)送指令；服務(wù)器端獲取吹氣數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的離散化處理和提取，使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行識別分類；服務(wù)器將分類結(jié)果發(fā)送客戶端；

根據(jù)客戶端接收的識別類型，執(zhí)行相應(yīng)的交互操作。

4.如權(quán)利要求2所述的基于吹氣的可控交互方法，其特征是：采樣頻率為8000Hz，每隔一段時間進(jìn)行一次吹氣。

5.如權(quán)利要求2所述的基于吹氣的可控交互方法，其特征是：在數(shù)據(jù)采集過程中，根據(jù)吹氣的持續(xù)時間和強(qiáng)度，定義了三種吹氣形式用于交互：大吹氣，大于一定強(qiáng)度的吹氣且至少持續(xù)N秒；強(qiáng)呼：大于一定強(qiáng)度持續(xù)小于N秒；輕吹：小于設(shè)定強(qiáng)度且持續(xù)小于N秒。

6.如權(quán)利要求2所述的基于吹氣的可控交互方法，其特征是：訓(xùn)練模型算法的具體步驟包括：

經(jīng)過預(yù)處理和特征提取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)d和與其相對應(yīng)的吹氣動作a；

利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)d和吹氣類型a進(jìn)行分類模型SVM的訓(xùn)練，得到新模型m；

使用新模型m定時更新線上服務(wù)器中的模型；

返回模型m，用于服務(wù)器識別吹氣的類型。

7.如權(quán)利要求2所述的基于吹氣的可控交互方法，其特征是：在選擇支持向量機(jī)作為分類器模型時，調(diào)用網(wǎng)格參數(shù)尋優(yōu)函數(shù)SVMcgForClass來優(yōu)化分類器SVM中的懲罰參數(shù)c和高斯徑向基函數(shù)RBF內(nèi)核函數(shù)中的參數(shù)g，以提高分類精度，使用隨機(jī)交叉驗證方法來驗證分類模型的準(zhǔn)確性：將采集的全部數(shù)據(jù)隨機(jī)分為一個訓(xùn)練集和一個測試集，其比例為9：1；重復(fù)地進(jìn)行多次交叉驗得出平均準(zhǔn)確率來驗證模型的準(zhǔn)確性和有效性。

8.如權(quán)利要求2所述的基于吹氣的可控交互方法，其特征是：吹氣類型識別算法的具體步驟包括：

提前設(shè)定好的閾值θ，用于判斷用戶是否進(jìn)行了吹氣動作；

實時獲取吹氣后通過麥克風(fēng)產(chǎn)生的聲音的音量值v；

判斷音量值v和閾值θ的大小，如果v>θ，客戶端給服務(wù)器端發(fā)送聲音數(shù)據(jù)d，服務(wù)器端獲取聲音數(shù)據(jù)d，繼而對d進(jìn)行預(yù)處理和特征提取操作，得到d’；根據(jù)d’識別當(dāng)前吹氣動作，得到吹氣類型a，發(fā)送給客戶端；客戶端根據(jù)接收到的a，執(zhí)行相應(yīng)的交互操作；否則，再次實時獲取吹氣后通過麥克風(fēng)產(chǎn)生的聲音的音量值。

9.如權(quán)利要求2所述的基于吹氣的可控交互方法，其特征是：所述設(shè)定值為0.4。

10.如權(quán)利要求2所述的基于吹氣的可控交互方法，其特征是：相應(yīng)的交互操作包括：

PC端視頻的播放；

手機(jī)移動端網(wǎng)頁的瀏覽；

虛擬現(xiàn)實游戲的運行。