一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法技术

本申请涉及一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，构建参数关联网络模型以获取音响设备效果器中各参数间的关系数据，生成参数关联网络的拓扑结构描述；对位移连锁反应进行模拟分析，确定影响路径的传播方向和强度分布；接着分析关键节点的作用权重,根据关键节点的作用权重对异常波动进行定位，确定异常波动的具体位置和影响范围；提取微小位移的细微变化模式，判断是否触发连锁反应并评估潜在风险等级,确定影响范围的优先级排序；根据优先级排序生成参数调整方案，获取最优补偿方案的效果器配置参数。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及音响设备，具体涉及一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法。

技术介绍

1、音响效果器参数核心在于通过精确调控多个参数，确保系统性能的稳定性和高效性，传统方案往往依赖手动调参或基于规则的静态模型，难以适应动态环境下的参数变化，且在面对多参数耦合时，缺乏对参数间深层相互影响的分析能力，这导致系统在参数发生异常变化时，难以快速准确地识别问题根源并制定有效应对策略；

2、参数间的关联性表现为一个复杂的网络结构，每个参数的变化可能引发其他参数的连锁反应，例如，当某一参数发生位移时，其对其他参数的影响路径和强度难以通过传统方法精确预测，此外，参数位移的异常模式识别也是一大难题，由于缺乏对网络拓扑结构的深入分析，现有方法在检测微小或非典型位移时，容易出现误判或漏判；

3、因此，构建一个能够有效捕捉参数间关联网络、预测参数位移的连锁影响，并通过网络结构分析实现异常模式检测和优化补偿的音响设备效果器调整方法，成为亟需解决的关键问题。

技术实现思路

1、为了解决上述现有技术存在的问题，本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，其特征在于，所述构建参数关联网络模型，包括：

3.根据权利要求1所述一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，其特征在于，所述根据拓扑结构描述对位移连锁反应进行模拟分析，包括：

4.根据权利要求1所述一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，其特征在于，所述针对影响路径的传播方向和强度分布，分析关键节点的作用权重，包括：

5.根据权利要求1所述一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，其特征在于，所述针...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，其特征在于，所述构建参数关联网络模型，包括：

3.根据权利要求1所述一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，其特征在于，所述根据拓扑结构描述对位移连锁反应进行模拟分析，包括：

4.根据权利要求1所述一种基于机器学习的效果器参数自适应调整方法，其特征在于，所述针对影响路径的传播方向和强度分布，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴锦龙，吴超明，吴瑞均，宁可，
申请(专利权)人：恩平市威力斯电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：