[發(fā)明專利]基于聲音分析的終端處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及終端

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911325074.1
• 申請(qǐng)日: 2019-12-20
• 公開（公告）號(hào): CN111081275B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李巖
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 惠州TCL移動(dòng)通信有限公司
• 主分類號(hào): G10L25/27
• 分類號(hào): G10L25/27;G10L25/30;G10L25/51;H04M1/72448;H04M1/72454
• 代理公司: 深圳紫藤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44570
• 代理人: 楊艇要

1.一種基于聲音分析的終端處理方法，其特征在于，包括：

采集當(dāng)前場(chǎng)景下的聲音信息；

對(duì)所述聲音信息進(jìn)行分析，得到分析結(jié)果；

對(duì)所述聲音信息進(jìn)行去噪處理，并將去噪后的聲音信息輸入到訓(xùn)練好的AI算法模型中，以從所述聲音信息中提取聲音特征，所述聲音特征至少包括頻譜、速度、音色、音調(diào)、音量以及響度，其中，所述訓(xùn)練好的AI算法模型為根據(jù)常用的聲音音源數(shù)據(jù)對(duì)AI算法模型進(jìn)行模型訓(xùn)練得到；

根據(jù)所述聲音特征對(duì)所述聲音信息進(jìn)行識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；

基于所述識(shí)別結(jié)果確定所述聲音信息中包含的聲音種類、聲音種類數(shù)量、聲源數(shù)量、聲音特性參數(shù)，所述聲音種類包括不同聲源產(chǎn)生的聲音，所述聲音特性參數(shù)包括音色、音量以及響度；

至少根據(jù)所述聲音種類、所述聲音種類數(shù)量、聲源數(shù)量、聲音特性參數(shù)，生成所述分析結(jié)果；

基于所述分析結(jié)果從多個(gè)樣本場(chǎng)景類型中，確定當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型，其中，所述多個(gè)樣本場(chǎng)景類型至少包括：嘈雜場(chǎng)景、危險(xiǎn)場(chǎng)景和安靜場(chǎng)景，所述嘈雜場(chǎng)景包括多種不同種類的聲音以及多個(gè)聲源，所述危險(xiǎn)場(chǎng)景包括特殊聲源產(chǎn)生的聲音，所述安靜場(chǎng)景包括聲音分貝低的聲音；

執(zhí)行與當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型對(duì)應(yīng)的操作指令，包括：

若當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型為危險(xiǎn)場(chǎng)景，則獲取當(dāng)前的環(huán)境圖像信息；

基于當(dāng)前的地理位置、所述環(huán)境圖像信息以及所述分析結(jié)果，確定危險(xiǎn)區(qū)域的位置覆蓋范圍；

根據(jù)所述位置覆蓋范圍、當(dāng)前場(chǎng)景下的路況信息以及建筑物信息生成路線指引信息；

根據(jù)所述路線指引信息對(duì)用戶進(jìn)行信息提示。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聲音分析的終端處理方法，其特征在于，所述執(zhí)行與當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型對(duì)應(yīng)的操作指令，包括：

若當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型為嘈雜場(chǎng)景，則獲取當(dāng)前的地理位置；

確定所述地理位置是否處于預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)；

若是，則將當(dāng)前的信息提醒方式調(diào)整為震動(dòng)提醒。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于聲音分析的終端處理方法，其特征在于，在確定所述地理位置處于預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)之后，還包括：

當(dāng)檢測(cè)到終端播放第一音頻信號(hào)時(shí)，對(duì)所述第一音頻信號(hào)進(jìn)行降噪處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聲音分析的終端處理方法，其特征在于，所述執(zhí)行與當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型對(duì)應(yīng)的操作指令，包括：

若當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型為安靜場(chǎng)景，則當(dāng)檢測(cè)到待播放的第二音頻信號(hào)時(shí)，調(diào)整所述第二音頻信號(hào)的音量參數(shù)值至低于當(dāng)音量參數(shù)值。

5.一種基于聲音分析的終端處理裝置，其特征在于，包括：

采集單元，用于采集當(dāng)前場(chǎng)景下的聲音信息；

分析單元，用于對(duì)所述聲音信息進(jìn)行去噪處理，并將去噪后的聲音信息輸入到訓(xùn)練好的AI算法模型中，以從所述聲音信息中提取聲音特征，所述聲音特征至少包括頻譜、速度、音色、音調(diào)、音量以及響度，其中，所述訓(xùn)練好的AI算法模型為根據(jù)常用的聲音音源數(shù)據(jù)對(duì)AI算法模型進(jìn)行模型訓(xùn)練得到；根據(jù)所述聲音特征對(duì)所述聲音信息進(jìn)行識(shí)別，得到識(shí)別結(jié)果；基于所述識(shí)別結(jié)果確定所述聲音信息中包含的聲音種類、聲音種類數(shù)量、聲源數(shù)量、聲音特性參數(shù)，所述聲音種類包括不同聲源產(chǎn)生的聲音，所述聲音特性參數(shù)包括音色、音量以及響度；至少根據(jù)所述聲音種類、所述聲音種類數(shù)量、聲源數(shù)量、聲音特性參數(shù)，生成所述分析結(jié)果；

確定單元，用于基于所述分析結(jié)果從多個(gè)樣本場(chǎng)景類型中，確定當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型，其中，所述多個(gè)樣本場(chǎng)景類型至少包括：嘈雜場(chǎng)景、危險(xiǎn)場(chǎng)景和安靜場(chǎng)景，所述嘈雜場(chǎng)景包括多種不同種類的聲音以及多個(gè)聲源，所述危險(xiǎn)場(chǎng)景包括特殊聲源產(chǎn)生的聲音，所述安靜場(chǎng)景包括聲音分貝低的聲音；

處理單元，用于執(zhí)行與當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型對(duì)應(yīng)的操作指令，包括：若當(dāng)前場(chǎng)景的所屬類型為危險(xiǎn)場(chǎng)景，則獲取當(dāng)前的環(huán)境圖像信息；基于當(dāng)前的地理位置、所述環(huán)境圖像信息以及所述分析結(jié)果，確定危險(xiǎn)區(qū)域的位置覆蓋范圍；根據(jù)所述位置覆蓋范圍、當(dāng)前場(chǎng)景下的路況信息以及建筑物信息生成路線指引信息；根據(jù)所述路線指引信息對(duì)用戶進(jìn)行信息提示。

6.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有多條指令，所述指令適于由處理器加載以執(zhí)行權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的基于聲音分析的終端處理方法。

7.一種終端，其特征在于，包括處理器及存儲(chǔ)器，所述處理器與所述存儲(chǔ)器電性連接，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)指令和數(shù)據(jù)；所述處理器用于執(zhí)行權(quán)利要求1-4任一項(xiàng)所述的基于聲音分析的終端處理方法。