[發明專利]一種音響參數確定方法和系統在審
| 申請號： | 202110509471.5 | 申請日： | 2020-12-28 |
| 公開（公告）號： | CN113207061A | 公開（公告）日： | 2021-08-03 |
| 發明（設計）人： | 陳瑋;張鯤鵬 | 申請（專利權）人： | 漢桑（南京）科技有限公司 |
| 主分類號： | H04R3/00 | 分類號： | H04R3/00 |
| 代理公司： | 成都七星天知識產權代理有限公司 51253 | 代理人： | 楊永梅 |
| 地址： | 211106 江蘇省*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 音響 參數 確定 方法 系統 | ||
1.一種音響參數確定方法，包括：
獲取放置目標音響的目標空間的全景圖像；
獲取所述目標空間的聽音位置；
基于所述全景圖像，識別所述目標空間的布局信息；以及
基于所述布局信息，確定所述目標音響的參數，所述參數包括所述目標音響的增益。
2.如權利要求1所述的音響參數確定方法，所述布局信息包括：所述目標音響的位置、聽音位置與所述目標音響之間的距離、所述目標空間中的放置物的位置、所述放置物的形狀、所述放置物的尺寸、所述目標空間的尺寸、所述目標空間的駐波、所述目標空間的混響、所述目標音響的靈敏度、所述目標音響的增益公式中的至少一種。
3.如權利要求1所述的音響參數確定方法，所述基于所述全景圖像，識別所述目標空間的布局信息包括：
通過機器學習模型和/或結合相關算法識別所述全景圖像，以得到所述布局信息。
4.如權利要求3所述的音響參數確定方法，所述機器學習模型包括卷積神經網絡、長短期記憶模型中的至少一種，所述相關算法包括LayoutNet算法、Flat2Layout算法、E2P算法、幾何算法、深度信息算法中的至少一種。
5.如權利要求1所述的音響參數確定方法，所述基于所述布局信息，確定所述目標音響的參數包括：基于所述布局信息和所述目標音響的初始參數，確定所述目標音響的參數。
6.如權利要求5所述的音響參數確定方法，所述聽音位置包括多個，所述基于所述布局信息和所述目標音響的初始參數，確定所述目標音響的參數，包括：
獲取所述目標音響的初始參數，所述初始參數包括所述目標音響的初始增益；
基于所述布局信息和所述初始參數，從所述多個聽音位置中確定至少一個最優聽音位置；以及
基于所述最優聽音位置，調整所述目標音響的增益。
7.如權利要求6所述的音響參數確定方法，所述基于所述布局信息和所述初始參數，從所述多個聽音位置中確定至少一個最優聽音位置，包括：
獲取所述多個聽音位置對應的多個所述目標音響的參數；以及
基于所述多個目標音響的參數與所述初始參數的比較結果，確定所述至少一個最優聽音位置。
8.如權利要求1所述的音響參數確定方法，所述獲取所述目標空間的聽音位置包括：
從移動終端獲取由用戶輸入的所述聽音位置。
9.如權利要求1所述的音響參數確定方法，所述獲取放置目標音響的目標空間的全景圖像包括：
從移動終端獲取所述目標空間的多張圖像；以及
基于所述多張圖像，獲得所述全景圖像。
10.如權利要求1所述的音響參數確定方法，所述目標音響的參數還包括所述目標音響的輸出功率和所述目標音響的延遲中的至少一種。
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