專利名稱：一種調(diào)節(jié)音量的方法、裝置及數(shù)字終端的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字終端技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種調(diào)節(jié)音量的方法、裝置及數(shù)字終端。
背景技術(shù)：
當前對電視機等終端音量調(diào)節(jié)的方法，主要是通過操作者的人為設(shè)置，控制音量的大小。當外界環(huán)境聲音發(fā)生變化影響觀看電視的效果時，用戶只能通過重新設(shè)置控制參數(shù)，來適應(yīng)環(huán)境的變化，這就需要不斷的操作遙控器，調(diào)節(jié)音量的大小，非常不方便。目前對電視音量自動控制的技術(shù)AVC (automatic volume control)主要是針對電視內(nèi)部聲音信號大小，自動調(diào)節(jié)音量，不適用于外部環(huán)境聲音變化時的音量調(diào)節(jié)
發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供一種調(diào)節(jié)音量的方法、裝置及數(shù)字終端，用于實現(xiàn)根據(jù)外部環(huán)境的音量大小，自動調(diào)節(jié)電視音量。本發(fā)明的一個方面，提出了一種調(diào)節(jié)音量的方法，包括以下步驟采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜；將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音；如是，則終端測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝；根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值；根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。采用該方法，能夠根據(jù)周邊環(huán)境聲音的特點判斷其是否屬于噪音，如是，則自動調(diào)整終端的音量，提高用戶體驗。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，還包括步驟如果所述周邊環(huán)境的聲音不屬于噪音，則保持所述終端的音量。采用該方法，能夠在周邊環(huán)境出現(xiàn)其他不屬于噪音的聲音時，保持終端音量不變，防止因終端周邊的環(huán)境出現(xiàn)偶發(fā)的聲音影響終端的聲音大小，提高用戶體驗。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述終端采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜的步驟進一步包括采集終端周邊環(huán)境聲音；將所述聲音數(shù)據(jù)標準化；提取所述聲音數(shù)據(jù)的特征頻譜。數(shù)據(jù)標準化，首先可以消除聲音數(shù)據(jù)由于分貝不同而導(dǎo)致的偏差；其次可以使隨機的分貝數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成歸一化到
區(qū)間的數(shù)據(jù)，方便進行統(tǒng)一的處理；再次，由于數(shù)據(jù)歸一化到了
區(qū)間，從而節(jié)省了計算數(shù)據(jù)的方法和算法區(qū)分不同分貝數(shù)據(jù)的計算時間和空間，在處理數(shù)據(jù)時可以更加簡潔明快；最后，服務(wù)器的特征頻譜也會使用同樣的方法對數(shù)據(jù)進行處理，從而保證實時計算的數(shù)據(jù)和用來做比較的數(shù)據(jù)的同一性。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫按照預(yù)設(shè)時間從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器下載噪音頻譜數(shù)據(jù)進行更新。采用該方法，能夠?qū)崟r更新噪音特征頻譜庫中的數(shù)據(jù)，使終端在判斷周邊環(huán)境聲音是否屬于噪音時的判斷結(jié)果更加準確。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值步驟進一步包括將周邊環(huán)境的噪音分貝與已有的音量分貝對比度平均值相力口，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。采用該方案，能夠通過多次采集外界環(huán)境聲音，獲得音量分貝對比度，使音量調(diào)節(jié)的數(shù)值更加科學(xué)合理，防止偶發(fā)的外界聲音影響音量調(diào)節(jié)的效果O本發(fā)明的另一個方面，提出了一種獲取適當前環(huán)境的音量數(shù)值的方法，包括以下步驟終端按預(yù)設(shè)時間間隔采集周邊環(huán)境聲音，得到周邊環(huán)境聲音的分貝；將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫；每次將音量分貝對比度存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫時，計算數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的音量分貝對比度的平均值；所述終端判斷周邊環(huán)境聲音屬于噪音后，將得到的噪音分貝與當前終端的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫的步驟進一步包括當采集次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)后，將采集并計算得到的音量分貝對比度依次覆蓋存儲到音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫中。本發(fā)明的又一個方面，提出了一種調(diào)節(jié)音量的裝置，包括聲音采集模塊、噪音判斷 模塊、分貝測量模塊、音量計算模塊和聲音調(diào)節(jié)模塊，上述模塊依次連接，其中，所述聲音采集模塊，用于終端采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜；所述噪音判斷模塊，用于將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音；分貝測量模塊，用于測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝；音量計算模塊，用于根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值；聲音調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述聲音調(diào)節(jié)模塊還用于如所述周邊環(huán)境的聲音不屬于噪音，則保持所述終端的音量。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述聲音采集模塊進一步用于采集終端周邊環(huán)境聲音；將所述聲音數(shù)據(jù)標準化；提取所述聲音數(shù)據(jù)的特征頻譜。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述噪音判斷模塊還用于，預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫按照預(yù)設(shè)時間從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器下載噪音頻譜數(shù)據(jù)同步更新。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述音量計算模塊進一步用于將周邊環(huán)境的噪音分貝與已有的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。本發(fā)明的再一個方面，提出了一種獲取適當前環(huán)境的音量數(shù)值的裝置，包括分貝測量單元、音量分貝對比度計算單元、均值計算單元和環(huán)境音量數(shù)值計算單元上述各單元依次連接，其中，所述分貝測量單元，用于按預(yù)設(shè)時間間隔采集周邊環(huán)境聲音，得到周邊環(huán)境聲音的分貝；所述音量分貝對比度計算單元，用于將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫；所述均值計算單元，用于每次將音量分貝對比度存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫時，計算數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的音量分貝對比度的平均值；所述環(huán)境音量數(shù)值計算單元，用于當所述終端判斷周邊環(huán)境聲音屬于噪音后，將得到的噪音分貝與當前終端的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述音量分貝對比度計算單元進一步用于當采集次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)后，將采集并計算得到的音量分貝對比度依次覆蓋存儲到音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫中。
本發(fā)明還提出了一種數(shù)字終端，包括調(diào)節(jié)音量的裝置，所述調(diào)節(jié)音量的裝置包括聲音采集模塊、噪音判斷模塊、分貝測量模塊、音量計算模塊和聲音調(diào)節(jié)模塊，上述模塊依次連接，其中，所述聲音采集模塊，用于終端采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜；所述噪音判斷模塊，用于將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音；分貝測量模塊，用于測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝；音量計算模塊，用于根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值；聲音調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在所寫的說明書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的詳細描述。


附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中圖I為本發(fā)明實施例中調(diào)節(jié)音量的主要方法流程圖；圖2為本發(fā)明實施例中調(diào)節(jié)音量的詳細方法流程圖；圖3為本發(fā)明實施例中獲取適當前環(huán)境的音量數(shù)值的方法流程圖；圖4為本發(fā)明實施例中調(diào)節(jié)音量的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖5為本發(fā)明實施例中獲取適當前環(huán)境的音量數(shù)值的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖6為本發(fā)明實施例中數(shù)字終端的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實施例進行說明，應(yīng)當理解，此處所描述的優(yōu)選實施例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。本發(fā)明實施例通過判斷周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音，如是則計算終端的音量調(diào)節(jié)數(shù)值，并調(diào)節(jié)音量，使用戶能夠不受環(huán)境聲音的影響欣賞節(jié)目。參見圖1，本實施例中調(diào)節(jié)音量的主要方法流程如下步驟101、終端采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜；步驟102、將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音；步驟103、如是，則終端測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝；步驟104、根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值；步驟105、根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。另外，本實施例中如所述周邊環(huán)境的聲音不屬于噪音，則保持所述終端的音量，這樣就能夠在周邊環(huán)境出現(xiàn)其他不屬于噪音的聲音時，保持終端音量不變，防止因終端周邊的環(huán)境出現(xiàn)偶發(fā)的聲音影響終端的聲音大小，提高用戶體驗。以上為本發(fā)明的方法的基本實現(xiàn)方式，下面通過兩個典型實施例來詳細介紹實現(xiàn)過程。
參見圖2，本實施例中調(diào)節(jié)音量的一個優(yōu)選實施例的詳細方法流程如下步驟201、采集終端周邊環(huán)境聲音，將所述聲音數(shù)據(jù)標準化，提取所述聲音數(shù)據(jù)的特征頻譜。步驟202、將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音。步驟203、如判斷得到周邊環(huán)境的聲音是噪音，則終端測量得到該噪音分貝數(shù)值。步驟204、根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值。步驟205、根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。將所述聲音數(shù)據(jù)標準化，具體包括通過將將各個聲音數(shù)據(jù)的原始值除以所述聲音數(shù)據(jù)的最大值和最小值的差值，將聲音數(shù)據(jù)歸一化到
區(qū)間中；提取所述聲音數(shù)據(jù)的 特征頻譜。此處的數(shù)據(jù)標準化，實質(zhì)上指的是min-max標準化方法(最小-最大標準化)，該方法是對原始數(shù)據(jù)進行線性變換，使得數(shù)據(jù)處理更加統(tǒng)一、便捷、快速。方法的原理是，找到數(shù)據(jù)中的最大值和最小值，將各個原始值除最大值和最小值的差值絕對值，從而通過這種線性變換，將數(shù)據(jù)歸一化到
區(qū)間中。方法的計算公式是新數(shù)據(jù)=(原始數(shù)據(jù)-最小值)/ (最大值-最小值)數(shù)據(jù)標準化，首先可以消除聲音數(shù)據(jù)由于分貝不同而導(dǎo)致的偏差；其次可以使隨機的分貝數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成歸一化到
區(qū)間的數(shù)據(jù)，方便進行統(tǒng)一的處理；再次，由于數(shù)據(jù)歸一化到了
區(qū)間，從而節(jié)省了計算數(shù)據(jù)的方法和算法區(qū)分不同分貝數(shù)據(jù)的計算時間和空間，在處理數(shù)據(jù)時可以更加簡潔明快；最后，服務(wù)器的特征頻譜也會使用同樣的方法對數(shù)據(jù)進行處理，從而保證實時計算的數(shù)據(jù)和用來做比較的數(shù)據(jù)的同一性。預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫可以設(shè)置在終端內(nèi)的存儲裝置中，并按照一定的時間間隔通過網(wǎng)絡(luò)訪問云端的服務(wù)器對頻譜庫中的數(shù)據(jù)進行同步更新，這樣就能夠保證頻譜庫中存儲的噪音特征頻譜全面，能夠及時將新出現(xiàn)的一些屬于噪音的特征頻譜存儲在數(shù)據(jù)庫中，在判斷外界環(huán)境聲音是否屬于噪音時的，能夠更加準確。對于能夠連接網(wǎng)絡(luò)的智能終端，也可以將數(shù)據(jù)庫設(shè)置在云端的服務(wù)器中，這樣在對外界環(huán)境聲音進行判斷時，需要通過訪問網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫進行，也能夠達到本發(fā)明的目的。同樣，也可以將噪音頻譜特征數(shù)據(jù)庫設(shè)置在機頂盒中，通過機頂盒訪問網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)庫進行同步更新。通過對噪音進行成分分析得到噪音的特征頻譜矩陣，各種噪音的特征頻譜矩陣組成噪音特征頻譜集。針對實時采集到的數(shù)據(jù)進行標準化處理后，得到標準實時音聲數(shù)據(jù)矩陣，然后與特征頻譜集中的每一個特征矩陣(代表某一種噪音的數(shù)據(jù))求差值矩陣，并計算差值矩陣的標準差，最終得到對應(yīng)特征頻譜集中每個特征矩陣的標準差，如果任何一個標準差落在噪音認定標準差區(qū)間內(nèi)，則認為周邊環(huán)境有噪音。由于噪音認定標準差區(qū)間需要進行實驗來取得，因此目前還無法給出。標準差，也稱均方差(mean square error)，是各數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的距離的平均數(shù)，它是尚均差平方和平均后的方根，用σ表不。標準差是方差的算術(shù)平方根。標準差能反映一個數(shù)據(jù)集的離散程度。平均數(shù)相同的，標準差未必相同。所述終端按預(yù)設(shè)時間間隔采集周邊環(huán)境聲音，得到周邊環(huán)境聲音的分貝；
將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫；當采集次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)后，將采集并計算得到的音量分貝對比度依次覆蓋存儲到音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫中。使數(shù)據(jù)在預(yù)定個數(shù)的數(shù)值存儲空間中循環(huán)存儲，使用戶的音量分貝對比度隨著采樣數(shù)的增加而越來越精確，進而提聞首量調(diào)節(jié)的準確性。每次將音量分貝對比度存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫時，計算數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的音量分貝對比度的平均值；所述終端判斷周邊環(huán)境聲音屬于噪音后，將得到的噪音分貝與當前終端的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。采用該方案，能夠通過多次采集外界環(huán)境聲音，獲得音量分貝對比度，使音量調(diào)節(jié)的數(shù)值更加科學(xué)合理，防止偶發(fā)的外界聲音影響音量調(diào)節(jié)的效果。具體的，以調(diào)節(jié)智能電視的音量為例，說明本發(fā)明調(diào)節(jié)音量的方法。
根據(jù)本發(fā)明，智能電視根據(jù)周邊環(huán)境的聲音自動調(diào)節(jié)音量包括兩個階段第一階段信息收集階段，通過建立統(tǒng)計抽樣分析模型來得到使用于當前用戶的音量分貝對比度。假設(shè)當前智能電視已經(jīng)從因特網(wǎng)云端服務(wù)器上同步到了最新的噪音特征頻譜數(shù)據(jù)庫；智能電視在用戶使用過程中，每5分鐘通過聲音探測器抽樣周邊環(huán)境的聲音，得到周邊環(huán)境聲音的分貝，對比當前用戶使用的電視音量分貝，得到本次用戶使用中的音量分貝對比度，將本次得到的音量分貝對比度存儲到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中；音量分貝對比度在系統(tǒng)中的最大存樣數(shù)為100個單位的鏈表，每次存儲都會求得已經(jīng)存儲的數(shù)據(jù)的平均值，平均值覆蓋上次得到的平均值保存到系統(tǒng)中，供智能調(diào)節(jié)使用。當存樣數(shù)達到101時，數(shù)據(jù)會覆蓋第I個數(shù)據(jù)，第102次數(shù)據(jù)覆蓋第2個數(shù)據(jù)，依次類推，數(shù)據(jù)在100個存樣數(shù)的空間中循環(huán)往復(fù)。適用于用戶的音量分貝對比度會隨著采樣次數(shù)的增加而越來越精準。第二階段聲音智能調(diào)節(jié)階段，通過使用第一階段得到的音量分貝對比度為用戶提供更加合理的可調(diào)節(jié)音量。智能電視通過聲音探測器收集周邊環(huán)境的聲音，并得到環(huán)境聲音的分貝，恰好旁邊鄰居正在裝修房子，時時傳來鉆墻的聲音，智能電視通過對聲音數(shù)據(jù)進行標準化來得到標準化的數(shù)據(jù)，針對標準化的數(shù)據(jù)進行特征分析得到特征頻譜，把當前環(huán)境聲音的特征頻譜與系統(tǒng)現(xiàn)有的噪音特征頻譜進行匹配，從而確認該聲音屬于噪音。智能電視再次通過聲音探測器采集聲音樣本，計算出該聲音的分貝大小。智能電視通過得到的噪音分貝，與階段一中得到的音量分貝對比度相加，得到適合當前用戶的電視音量，提示用戶調(diào)整到該音量，可以正常觀看節(jié)目，再得到用戶同意后，智能電視自動將音量調(diào)整到該水平。如圖3所示，本發(fā)明實施例還提出了一種獲取適當前環(huán)境的音量數(shù)值的方法，包括以下步驟步驟301、終端按預(yù)設(shè)時間間隔采集周邊環(huán)境聲音，得到周邊環(huán)境聲音的分貝；步驟302、將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫；步驟303、每次將音量分貝對比度存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫時，計算數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的音量分貝對比度的平均值；步驟304、所述終端判斷周邊環(huán)境聲音屬于噪音后，將得到的噪音分貝與當前終端的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。在上述技術(shù)方案中，當采集次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)后，將采集并計算得到的音量分貝對比度依次覆蓋存儲到音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫中。 通過這種方式，能夠?qū)崟r檢測終端周邊環(huán)境聲音的音量，再結(jié)合終端用戶平時所使用的設(shè)備音量，相減得到用戶習(xí)慣設(shè)定的音量分貝對比度，存儲到相關(guān)特征習(xí)慣數(shù)據(jù)庫中后，在調(diào)節(jié)終端音量的時候，能夠有一個科學(xué)的基準數(shù)據(jù)，使音量調(diào)節(jié)更加適合用戶使用習(xí)慣。這種方法能夠用于智能終端，包括智能電視、手機等多種設(shè)備上。以智能電視為例，通過收集用戶的使用習(xí)慣，獲得用戶習(xí)慣設(shè)定的音量分貝對比度，可以在外界出現(xiàn)各種聲音的時候有根據(jù)的選擇調(diào)節(jié)終端音量的大小，使用戶能夠獲得更好的體驗。以智能手機為例，在與另一方通話的時候，智能手機采集用戶聽筒的音量大小，獲得用戶使用習(xí)慣數(shù)據(jù)，在外界環(huán)境聲音影響到用戶收聽通話方的會話時，智能手機會根據(jù)外界聲音的大小以及用戶的使用習(xí)慣自動調(diào)節(jié)智能終端的音量大小，在用戶耳朵與智能手機近距離接觸時，根據(jù)用戶習(xí)慣調(diào)整的音量不會對用戶的耳朵產(chǎn)生過度的沖擊，能夠使用戶獲得更好的體驗。本發(fā)明實施例還提出用于實現(xiàn)上述方法的裝置。如圖4所示，一種調(diào)節(jié)音量的裝置，包括聲音采集模塊401、噪音判斷模塊402、分貝測量模塊403、音量計算模塊404和聲音調(diào)節(jié)模塊405，上述模塊依次連接，其中，所述聲音采集模塊401，用于終端采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜；所述噪音判斷模塊402，用于將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音；分貝測量模塊403，用于測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝；音量計算模塊404，用于根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值；聲音調(diào)節(jié)模塊405，用于根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述聲音調(diào)節(jié)模塊還用于如所述周邊環(huán)境的聲音不屬于噪音，則保持所述終端的音量。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述聲音采集模塊進一步用于采集終端周邊環(huán)境聲音；將所述聲音數(shù)據(jù)標準化；提取所述聲音數(shù)據(jù)的特征頻譜。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述噪音判斷模塊還用于，預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫按照預(yù)設(shè)時間從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器下載噪音頻譜數(shù)據(jù)同步更新。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述音量計算模塊進一步用于所述終端按預(yù)設(shè)時間間隔采集周邊環(huán)境聲音，得到周邊環(huán)境聲音的分貝；將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫；每次將音量分貝對比度存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫時，計算數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的音量分貝對比度的平均值；所述終端判斷周邊環(huán)境聲音屬于噪音后，將得到的噪音分貝與當前終端的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。
在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述音量計算模塊進一步用于當采集次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)后，將采集并計算得到的音量分貝對比度依次覆蓋存儲到音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫中。如圖5所示，一種獲取適當前環(huán)境的音量數(shù)值的裝置，包括分貝測量單元501、音量分貝對比度計算單元502、均值計算單元503和環(huán)境音量數(shù)值計算單元504，上述各單元依次連接，其中，所述分貝測量單，501，用于按預(yù)設(shè)時間間隔采集周邊環(huán)境聲音，得到周邊環(huán)境聲音的分貝；所述音量分貝對比度計算單元502，用于將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫；所述均值計算單元503，用于每次將音量分貝對比度存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫時，計算數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的音量分貝對比度的平均值；所述環(huán)境音量數(shù)值計算單元504，用于當所述終端判斷周邊環(huán)境聲音屬于噪音后，將得到的噪音分貝與當前終端的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選的，所述音量分貝對比度計算單元進一步用于當采集次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)后，將采集并計算得到的音量分貝對比度依次覆蓋存儲到音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫中。 如圖6所示，本發(fā)明還提出了一種數(shù)字電視終端，包括調(diào)節(jié)音量的裝置，所述調(diào)節(jié)音量的裝置包括聲音采集模塊、噪音判斷模塊、分貝測量模塊、音量計算模塊和聲音調(diào)節(jié)模塊，上述模塊依次連接，其中，所述聲音采集模塊，用于終端采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜；所述噪音判斷模塊，用于將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音；分貝測量模塊，用于測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝；音量計算模塊，用于根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值；聲音調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器和光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。這些計算機程序指令也可存儲在能引導(dǎo)計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍 之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種調(diào)節(jié)音量的方法，其特征在于，包括以下步驟 采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜； 將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音； 如是，則終端測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝； 根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值； 根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音之后，還包括步驟 如果所述周邊環(huán)境的聲音不屬于噪音，則保持所述終端的音量。
3.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述終端采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜的步驟進一步包括 采集終端周邊環(huán)境聲音數(shù)據(jù)； 將所述聲音數(shù)據(jù)標準化； 提取所述聲音數(shù)據(jù)的特征頻譜。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將所述聲音數(shù)據(jù)標準化的步驟包括將各個聲音數(shù)據(jù)的原始值除以所述聲音數(shù)據(jù)的最大值和最小值的差值，將聲音數(shù)據(jù)歸一化到[O, I]區(qū)間中。
5.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜按照預(yù)設(shè)時間從網(wǎng) 絡(luò)服務(wù)器下載噪音頻譜數(shù)據(jù)進行更新。
6.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到 適合環(huán)境的音量數(shù)值步驟進一步包括 將周邊環(huán)境的噪音分貝與已有的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。
7.一種獲取適當前環(huán)境的音量數(shù)值的方法，其特征在于，包括以下步驟 終端按預(yù)設(shè)時間間隔采集周邊環(huán)境聲音，得到周邊環(huán)境聲音的分貝； 將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫； 每次將音量分貝對比度存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫時，計算數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的音量分貝對比度的平均值； 所述終端判斷周邊環(huán)境聲音屬于噪音后，將得到的噪音分貝與當前終端的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫的步驟進一步包括 當采集次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)后，將采集并計算得到的音量分貝對比度依次覆蓋存儲到音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫中。
9.一種調(diào)節(jié)音量的裝置，其特征在于，包括聲音采集模塊、噪音判斷模塊、分貝測量模塊、音量計算模塊和聲音調(diào)節(jié)模塊，上述模塊依次連接，其中，所述聲音采集模塊，用于采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜；所述噪音判斷模塊，用于將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音； 分貝測量模塊，用于測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝； 音量計算模塊，用于根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值； 聲音調(diào)節(jié)模塊，用于根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。
10.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述聲音調(diào)節(jié)模塊還用于 如所述周邊環(huán)境的聲音不屬于噪音，則保持所述終端的音量。
11.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述聲音采集模塊進一步用于 米集終端周邊環(huán)境聲首； 將所述聲音數(shù)據(jù)標準化； 提取所述聲音數(shù)據(jù)的特征頻譜。
12.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述噪音判斷模塊還用于，預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫按照預(yù)設(shè)時間從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器下載噪音頻譜數(shù)據(jù)進行更新。
13.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述音量計算模塊進一步用于 將周邊環(huán)境的噪音分貝與已有的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。
14.一種獲取適當前環(huán)境的音量數(shù)值的裝置，其特征在于，包括分貝測量單元、音量分貝對比度計算單元、均值計算單元和環(huán)境音量數(shù)值計算單元上述各單元依次連接，其中， 所述分貝測量單元，用于按預(yù)設(shè)時間間隔采集周邊環(huán)境聲音，得到周邊環(huán)境聲音的分貝； 所述音量分貝對比度計算單元，用于將每次采集周邊環(huán)境聲音時終端的音量分貝減去周邊環(huán)境聲音的分貝得到本次音量分貝對比度，并存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫； 所述均值計算單元，用于每次將音量分貝對比度存入音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫時，計算數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存儲的音量分貝對比度的平均值； 所述環(huán)境音量數(shù)值計算單元，用于當所述終端判斷周邊環(huán)境聲音屬于噪音后，將得到的噪音分貝與當前終端的音量分貝對比度平均值相加，得到適合當前環(huán)境的音量數(shù)值。
15.如權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，所述音量分貝對比度計算單元進一步用于 當采集次數(shù)達到預(yù)設(shè)次數(shù)后，將采集并計算得到的音量分貝對比度依次覆蓋存儲到音量分貝對比度數(shù)據(jù)庫中。
16.一種數(shù)字終端，其特征在于，包括調(diào)節(jié)音量的裝置，所述調(diào)節(jié)音量的裝置包括聲音采集模塊、噪音判斷模塊、分貝測量模塊、音量計算模塊和聲音調(diào)節(jié)模塊，上述模塊依次連接，其中， 所述聲音采集模塊，用于采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜；所述噪音判斷模塊，用于將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音； 分貝測量模塊，用于測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝； 音量計算模塊，用于根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值；聲音調(diào)節(jié)模塊 ，用于根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種調(diào)節(jié)音量的方法、裝置及數(shù)字終端，包括以下步驟采集周邊環(huán)境聲音，并提取所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜；將所述周邊環(huán)境聲音的特征頻譜與預(yù)設(shè)的噪音特征頻譜庫進行比較，確認周邊環(huán)境的聲音是否屬于噪音；如是，則終端測量得到周邊環(huán)境聲音的分貝；根據(jù)所述周邊環(huán)境聲音的分貝計算得到適合環(huán)境的音量數(shù)值；根據(jù)得到的適合環(huán)境的音量數(shù)值調(diào)節(jié)所述終端的音量。本發(fā)明還公開了用于實現(xiàn)所述方法的裝置和數(shù)字終端。
文檔編號H04N5/60GK102883121SQ20121035974
公開日2013年1月16日 申請日期2012年9月24日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月24日
發(fā)明者劉衛(wèi)星 申請人:北京多看科技有限公司