【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及耳机音效调控，特别是一种基于智能感知的耳机音效调控方法及系统。
技术介绍
1、随着电脑端耳机技术的不断发展，用户对于音频体验的需求也日益增长。然而，在不同的使用环境和用户状态下，传统的固定音效设置难以满足个性化的需求。为了提升用户体验，越来越多的关注点集中在如何通过智能感知技术来调控电脑端耳机音效，以使其能够自适应不同的使用场景和用户状态。用户在不同场景下使用耳机，不同用户对音效的喜好有所不同，而传统的设置无法满足个性化需求。并且用户的生理状态，如情绪、疲劳程度等，也会影响其对音效的感知和需求。基于上述挑战，通过智能感知技术，可以更精准地捕捉用户当前的使用状态，从而实现动态、个性化的电脑端耳机音效调控。这将为用户提供更为优越和符合其需求的音频体验。在这一背景下，研究基于智能感知的电脑端耳机音效调控方法变得尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种基于智能感知的耳机音效调控方法及系统。
2、为达到上述目的本专利技术采用的技术方案为：
3、本专利技术第一方面公开了一种基于智能感知的耳机音效调控方法，包括以下步骤：
4、在预设时间段内通过各传感器采集各种类型的目标参数，并将各种类型的目标参数输送至数据存储器中相应的存储空间内；其中，所述目标参数包括目标用户的实时生理参数与耳机设备的实时音效参数；
5、对各存储空间内的目标参数进行降维处理，得到降维后的目标参数；对各存储空间内降维后的目标参数进行异常
6、构建知识图谱，并将第一预设类型的最终目标参数导入所述知识图谱中进行配对，得到目标用户在进行当前实时行为活动时对耳机设备的各项偏好音效参数；
7、将各项第二预设类型的最终目标参数分别与各项偏好音效参数进行比较，得到比较结果，并根据所述比较结果得到各项实时音效参数的调控类型；其中，调控类型包括需调控类型音效参数与不需调控类型音效参数；
8、获取与每一项需调控类型音效参数相关联的关联性功能部件，并基于每一项需调控类型音效参数的偏好音效参数对耳机设备中相关联的关联性功能部件进行调控。
9、优选地，本专利技术的一个较佳实施例中，对各存储空间内的目标参数进行降维处理，得到降维后的目标参数，具体为：
10、引入因子分析算法，并计算各存储空间内目标参数的协方差矩阵，协方差矩阵描述了目标参数之间的线性关系；
11、基于幂法对所述协方差矩阵进行特征值分解，以将协方差矩阵分解为特征值和特征向量；其中，特征值表示参数的变异性，特征向量表示参数的主要方向；
12、将分解后的特征值按降序排序，并选择前k个特征值对应的特征向量；根据前k个特征值对应的特征向量构成因子载荷矩阵的估计，并基于varimax旋转法对因子载荷矩阵进行旋转，得到因子载荷矩阵；其中，因子载荷矩阵描述了各目标参数与潜在因子之间的关系；
13、通过目标参数的特征值、解释力以及可解释性确定出因子选择准则，根据所述因子选择准则对目标参数的各潜在因子进行筛选，得到选定的因子；
14、根据所述因子载荷矩阵提取出与各选定的因子的因子载荷；将各选定的因子的因子载荷与预设值进行相乘，得到各选定的因子的因子得分；将各选定的因子的因子得分与预设得分进行比较；
15、若某一选定的因子的因子得分不大于预设得分，则将该选定的因子进一步筛除；若某一选定的因子的因子得分大于预设得分，则将该选定的因子保留；得到各目标参数的最终剩余因子；
16、将各目标参数的最终剩余因子保存，得到降维后的目标参数。
17、优选地，本专利技术的一个较佳实施例中，对各存储空间内降维后的目标参数进行异常检测处理，得到各种类型的最终目标参数，具体为：
18、构建虚拟空间坐标系，并将各存储空间内降维后的目标参数映射到所述虚拟空间坐标系内；
19、引入粒子群优化算法，降维后的目标参数的数据中心作为优化的目标，并定义一个适应度函数；
20、根据降维后的目标参数随机生成一组粒子，每个粒子代表一个可能的数据中心，且每个粒子都有一个位置和速度；其中，粒子的位置被视为当前的数据中心，而速度则表示粒子在搜索空间中的移动方向和速率
21、对于每个粒子，根据其当前位置和速度以及全局最优和个体最优位置，使用预设的更新规则来调整其位置和速度；当对每个粒子进行调整位置和速度后，更新适应度函数的值；
22、对于每个粒子，根据更新后的适应度函数的值更新个体最优位置，同时，根据整个粒子群的情况，更新全局最优位置；重复执行更新位置、计算适应度以及更新最佳位置步骤，直到满足终止条件；将最终粒子的位置解码为虚拟空间坐标系中降维后的目标参数的最优数据中心；
23、在所述虚拟空间坐标系中获取各降维后的目标参数的坐标信息，根据所述坐标信息计算各降维后的目标参数与所述最优数据中心之间的欧氏距离；并将所述欧氏距离与预设欧氏距离进行比较；
24、若某一降维后的目标参数与所述最优数据中心之间的欧氏距离大于预设欧氏距离，则将该降维后的目标参数在相应的存储空间内剔除；
25、对各个存储空间内降维后的目标参数进行筛选处理，并更新各个存储空间内剩余目标参数输出，得到各种类型的最终目标参数。
26、优选地，本专利技术的一个较佳实施例中，构建知识图谱，并将第一预设类型的最终目标参数导入所述知识图谱中进行配对，得到目标用户在进行当前实时行为活动时对耳机设备的各项偏好音效参数，具体为：
27、提前获取目标用户在进行各种行为活动时对耳机设备的各项偏好音效参数；其中，所述行为活动包括观看影视、休憩、阅读、工作以及进行电竞游戏；
28、基于大数据网络检索得到目标用户在进行各种行为活动时所对应的特征生理参数组合，并构建知识图谱，将在大数据网络检索得到的目标用户在进行各种行为活动时所对应的特征生理参数组合与目标用户在进行各种行为活动时对耳机设备的各项偏好音效参数输入所述知识图谱中；
29、获取第一预设类型的最终目标参数，第一预设类型的最终目标参数即是目标用户的各项实时生理参数；并通过灰色关联分析法计算第一预设类型的最终目标参数与知识图谱中各种特征生理参数组合之间的关联度，得到多个关联度；
30、对多个关联度进行升序排列处理，得到最大关联度，获取第一预设类型的最终目标参数与最大关联度对应的特征生理参数组合，根据第一预设类型的最终目标参数与最大关联度对应的特征生理参数组合在所述知识图谱中配对得到目标用户的实时行为活动；
31、根据目标用户的实时行为活动在知识图谱中进一步配对得到目标用户在进行当前实时行为活动时对耳机设备的各项偏好音效参数。
32、优选地，本专利技术的一个较佳实施例中，将各项第二预设类型的最终目标参数分别与各项偏好音效参数进行比较，得到比较结果，并根据所述比较结果得到各项实时音效参数的调本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，对各存储空间内的目标参数进行降维处理，得到降维后的目标参数，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，对各存储空间内降维后的目标参数进行异常检测处理，得到各种类型的最终目标参数，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，构建知识图谱，并将第一预设类型的最终目标参数导入所述知识图谱中进行配对，得到目标用户在进行当前实时行为活动时对耳机设备的各项偏好音效参数，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，将各项第二预设类型的最终目标参数分别与各项偏好音效参数进行比较，得到比较结果，并根据所述比较结果得到各项实时音效参数的调控类型，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，获取与每一项需调控类型音效参数相关联的关联性功能部件，并基于每一
7.一种基于智能感知的耳机音效调控系统，其特征在于，所述耳机音效调控系统包括存储器与处理器，所述存储器中存储有耳机音效调控方法程序，当所述耳机音效调控方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，对各存储空间内的目标参数进行降维处理，得到降维后的目标参数，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，对各存储空间内降维后的目标参数进行异常检测处理，得到各种类型的最终目标参数，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的耳机音效调控方法，其特征在于，构建知识图谱，并将第一预设类型的最终目标参数导入所述知识图谱中进行配对，得到目标用户在进行当前实时行为活动时对耳机设备的各项偏好音效参数，具体为：
5.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李雄杰，
申请(专利权)人：一兆声学科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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