[發(fā)明專利]一種音量調(diào)節(jié)方法及音量調(diào)節(jié)系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210336280.8
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114741047A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發(fā)明（設計）人: 張雙偉
• 申請（專利權(quán)）人: 中國第一汽車股份有限公司
• 主分類號: G06F3/16
• 分類號: G06F3/16;G06K9/62;B60R16/037
• 代理公司: 北京翔宇專利代理事務所(普通合伙) 11960
• 代理人: 田昱川

1.一種音量調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

信息采集模塊，用于采集車輛狀態(tài)特征、所述車輛的環(huán)境特征以及用戶的特征；

檢測模塊，用于檢測用戶是否切換音源；

音量調(diào)節(jié)控制模塊，用于控制媒體播放器的音量調(diào)節(jié)；

數(shù)據(jù)處理模塊，用于在所述檢測模塊檢測到所述用戶切換音源時，根據(jù)所述信息采集模塊采集到的所述車輛的狀態(tài)特征、所述車輛的環(huán)境特征以及用戶的特征，在可調(diào)用回歸模型中查找對應的音量設置信息；并根據(jù)查找到的音量設置信息控制所述音量調(diào)節(jié)控制模塊調(diào)整所述媒體播放器的音量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的音量調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理模塊還用于：根據(jù)所述媒體播放器的歷史播放數(shù)據(jù)提取每個音源、節(jié)目對應用戶設置的音量大小；以及所述信息采集模塊采集的媒體播放器歷史播放數(shù)據(jù)對應的車輛的狀態(tài)特征、車輛的環(huán)境特征及用戶特征，構(gòu)建用戶設置音量大小樣本構(gòu)建特征；

并根據(jù)所述用戶設置音量大小樣本構(gòu)建特征，使用xgboost構(gòu)建機器學習生成的回歸模型；并使用mape對所述機器學習生成的回歸模型進行數(shù)據(jù)評估；在所述機器學習生成的回歸模型通過所述mape評估后，生成可調(diào)用回歸模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的音量調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理模塊還用于在離線狀態(tài)生成所述可調(diào)用回歸模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的音量調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理模塊還用于將所述可調(diào)用回歸模型上傳到云平臺。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的音量調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理模塊還用于周期性上傳所述可調(diào)用回歸模型，以更新上傳到所述云平臺的可調(diào)用回歸模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的音量調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，所述車輛的環(huán)境信息包括：車輛的速度、車窗狀態(tài)、車輛內(nèi)是否有對話或者是否有接聽電話。

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的音量調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，所述車輛的狀態(tài)特征包括車輛的車齡、行駛公里數(shù)、最近保養(yǎng)時間、車輛音響品牌。

8.一種音量調(diào)節(jié)方法，其特征在于，包括以下步驟：

檢測用戶是否切換音源；

采集車輛狀態(tài)特征、所述車輛的環(huán)境特征以及用戶的特征；

在所述檢測模塊檢測到所述用戶切換音源時，根據(jù)所述信息采集模塊采集到的所述車輛的狀態(tài)特征、所述車輛的環(huán)境特征以及用戶的特征，在可調(diào)用回歸模型中查找對應的音量設置信息；并根據(jù)查找到的音量設置信息控制所述音量調(diào)節(jié)控制模塊調(diào)整媒體播放器的音量。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的音量調(diào)節(jié)方法，其特征在于，還包括：

根據(jù)所述媒體播放器的歷史播放數(shù)據(jù)提取每個音源、節(jié)目對應用戶設置的音量大小；以及所述信息采集模塊采集的媒體播放器歷史播放數(shù)據(jù)對應的車輛的狀態(tài)特征、車輛的環(huán)境特征及用戶特征，構(gòu)建用戶設置音量大小樣本構(gòu)建特征；

根據(jù)所述用戶設置音量大小樣本構(gòu)建特征，使用xgboost構(gòu)建機器學習生成的回歸模型；

使用mape對所述機器學習生成的回歸模型進行數(shù)據(jù)評估；在所述機器學習生成的回歸模型通過所述mape評估后，生成可調(diào)用回歸模型。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的音量調(diào)節(jié)方法，其特征在于，所述方法還包括：

在離線狀態(tài)生成所述可調(diào)用回歸模型。

11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的音量調(diào)節(jié)方法，其特征在于，還包括：

周期性上傳所述可調(diào)用回歸模型，以更新上傳到所述云平臺的可調(diào)用回歸模型。

12.一種汽車，其特征在于，包括車體以及設置在所述車體內(nèi)的如權(quán)利要求1～7任一項所述的音量調(diào)節(jié)系統(tǒng)。