CN107484069A - 扬声器所处位置的确定方法及装置、扬声器 - Google Patents

扬声器所处位置的确定方法及装置、扬声器 Download PDF

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CN107484069A CN201710521820.9A CN201710521820A CN107484069A CN 107484069 A CN107484069 A CN 107484069A CN 201710521820 A CN201710521820 A CN 201710521820A CN 107484069 A CN107484069 A CN 107484069A
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Abstract

本发明公开了一种扬声器所处位置的确定方法及装置、扬声器,该方法包括:获取所述扬声器处于当前位置时测量得到的新的频率响应数据,其中,所述频率响应数据是所述扬声器处于当前位置播放音频数据时,测得的幅度频率响应;将所述新的频率响应数据分别与预先建立的所述扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果;根据所述多个匹配结果确定所述扬声器所处的当前位置。根据本发明的一个实施例,实现了扬声器所处位置的自动化确定。

Description

扬声器所处位置的确定方法及装置、扬声器
技术领域
本发明涉及音频信号处理技术领域,更具体地,涉及一种扬声器所处位置的确定方法及装置、扬声器。
背景技术
扬声器在房间内不同位置时,由于到周围反射面距离不同,其声学辐射特性会产生变化,进而影响用户的听音感受,因此有必要针对扬声器所处位置对播放的音频进行特定的均衡处理。在对播放的音频进行均衡处理之前,需要获知扬声器当前所处的位置。根据扬声器到反射面距离及反射面个数的不同,可将扬声器的位置分为“自由”、“墙边”与“墙角”三类,针对三类不同位置,可针对性地进行均衡处理。为了自动判断扬声器所在位置,常用方法是在扬声器***上安装一个麦克风,在扬声器播放音频数据的同时,测量“扬声器—房间—麦克风”***(loudspeaker-empty room-microphone,简称LEM***)的频率响应。根据频率响应,可以推算出扬声器的当前位置。
目前,常见的根据LEM***的频率响应估计扬声器位置的算法是使用低频响应与中频响应之比为依据,其理论假设为低频响应受反射面距离影响较大,而中频响应与扬声器在房间位置无关。然而,此方法在实际应用中工作并不理想,原因是实测中发现中频响应变化起伏较大,导致扬声器所在位置的判断错误率较高。另外一种方法是提出仅使用低频响应作为扬声器在房间位置的判断依据,具体算法是将低频响应若干频率点对应的频率响应求加权平均,并设置合适的阈值,来区分三种不同的位置。该方法虽然避开了中频响应不稳定的问题,但是其权系数的设置以及阈值的选取缺乏有力的理论依据,只能靠不断试错来进行调整,费时费力。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种扬声器所处位置的确定方法的新技术方案。
根据本发明的第一方面,提供了一种扬声器所处位置的确定方法,包括:
获取所述扬声器处于当前位置时测量得到的新的频率响应数据,其中,所述频率响应数据是所述扬声器处于当前位置播放音频数据时,测得的幅度频率响应;
将所述新的频率响应数据分别与预先建立的所述扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果;
根据所述多个匹配结果确定所述扬声器所处的当前位置。
优选地,在将所述新的频率响应数据分别与预先建立的所述扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果之前,还包括:
获取所述扬声器位于不同位置时测量得到的多个频率响应数据;
根据不同位置对应的多个频率响应数据,训练得到不同位置对应的位置模型。
优选地,所述位置模型包括位置模型参数,
所述不同位置对应的位置模型为高斯模型,
所述位置模型参数包括不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的平均值和不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的方差。
优选地,将所述新的频率响应数据分别与预先建立的所述扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果,包括:
基于高斯模型概率密度函数,利用所述不同位置对应的位置模型参数和所述新的频率响应数据,计算得到所述新的频率响应数据对应不同位置的概率;
将所述新的频率响应数据对应不同位置的概率生成所述多个匹配结果。
优选地,根据所述多个匹配结果确定所述扬声器所处的当前位置,包括:
从所述多个匹配结果中选择出与所述新的频率响应数据匹配程度最高的位置作为所述扬声器所处的当前位置;或者;
将所述多个匹配结果进行混合运算,并将混合运算后的匹配结果对应的位置作为所述扬声器所处的当前位置。
优选地,所述不同位置包括:自由位置、墙边位置和墙角位置。
根据本发明的第二方面,提供了一种扬声器所处位置的确定装置,包括:
获取模块,用于获取所述扬声器处于当前位置时测量得到的新的频率响应数据,其中,所述频率响应数据是所述扬声器处于当前位置播放音频数据时,测得的幅度频率响应;
匹配模块,用于将所述新的频率响应数据分别与预先建立的所述扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果;
确定模块,用于根据所述多个匹配结果确定所述扬声器所处的当前位置。
优选地,所述位置模型包括位置模型参数,
所述不同位置对应的位置模型为高斯模型,
所述位置模型参数包括不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的平均值和不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的方差。
优选地,所述匹配模块还用于:
基于高斯模型概率密度函数,利用所述不同位置对应的位置模型参数和所述新的频率响应数据,计算得到所述新的频率响应数据对应不同位置的概率;
将所述新的频率响应数据对应不同位置的概率生成所述多个匹配结果。
根据本发明的第三方面,提供了一种扬声器所处位置的确定装置,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储指令,所述指令用于控制所述处理器进行操作以执行上述任一项所述的扬声器所处位置的确定方法。
根据本发明的第四方面,提供了一种扬声器,包括如上述任一所述的扬声器所处位置的确定装置。
根据本发明提供的扬声器所处位置的确定方法及装置,通过将扬声器处于当前位置时测量得到新的频率响应数据分别与不同位置对应的位置模型进行匹配运算,根据匹配结果确定扬声器所处的当前位置,能够实现扬声器所处位置的自动化确定。另外,本发明提供的方法,提高了扬声器所处位置确定的准确性和精细性。
通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述,本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例,并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
图1示出了根据本发明一个实施例的扬声器所处位置的确定方法的流程图。
图2示出了根据本发明另一个实施例的扬声器所处位置的确定方法的示意图。
图3示出了根据本发明一个实施例测试得到的频率响应数据对应的折线图。
图4示出了根据本发明一个实施例的不同位置对应的位置模型的训练示意图。
图5示出了根据本发明一个实施例的新的频率响应数据的处理流程示意图。
图6示出了根据本发明一个实施例的扬声器所处位置的确定装置的结构示意图。
图7示出了根据本发明一个实施例的扬声器所处位置的确定装置的硬件结构的示意图。
图8示出了根据本发明一个实施例的扬声器的结构示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到:除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制。因此,示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
本发明的一个实施例提供了一种扬声器所处位置的确定方法。图1示出了根据本发明一个实施例的扬声器所处位置的确定方法的处理流程图。参见图1,该方法至少包括步骤S101至步骤S103。
步骤S101,获取扬声器处于当前位置时测量得到的新的频率响应数据。
本发明的一个实施例中,频率响应数据是扬声器处于当前位置播放音频数据时,测得的幅度频率响应。
具体的,频率响应数据可根据下述测试方法测试得到:在扬声器测试***安装一个麦克风,组成“扬声器—房间—麦克风”测试***;扬声器播放音频数据时,利用麦克风录制其采集到的音频信号;利用扬声器端播放的原始音频信号和麦克风录制的音频信号进行分析,得到扬声器处于该位置时的幅度频率响应。
需要说明的是,音频数据可以是音乐,也可以是视频中的语音,还可以是其他音频文件,或是音频流,本发明对此不做限制。
步骤S102,将新的频率响应数据分别与预先建立的扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果。
需要说明的是,在本发明实施例中,可以将扬声器的位置预先划分为自由位置、墙边位置、墙角位置。例如,在长方形大厅中,若扬声器处于大厅中央位置时,则可认为扬声器的当前位置为自由位置。若扬声器位于大厅的一个墙壁上时,则可以认为扬声器的当前位置为墙边位置。若扬声器位于大厅的两个墙壁的相交处时,则可以认为扬声器的当前位置为墙角位置。
需要说明的是,扬声器的位置还可以划分为其他类型,本发明对扬声器的位置的划分及划分类型并不做限定。本发明的重点并不是对扬声器位置类型的确定及划分,而是在已经划分的几个位置中,确定出扬声器当前位置是预先划分的几个位置的中的哪一个位置。因此在本发明实施例中,是在预先设定出扬声器可能存在的位置后,在其可能存在的位置中,确定出扬声器的当前位置。在本发明实施例中,仅以扬声器的位置预先划分为自由位置、墙边位置、墙角位置为例进行说明。
具体的,扬声器的位置分为自由位置,墙边位置和墙角位置,因此预先建立的位置模型包括自由位置时的位置模型,墙边位置时的位置模型,及墙角位置时的位置模型。
在获取了新的频率响应参数后,将此新的频率响应数据分别与预建的不同位置对应的位置模型进行匹配运算,即为将新的频率响应数据与自由位置时的位置模型进行匹配运算,将新的频率响应数据与墙边位置时的位置模型进行匹配运算,将新的频率响应数据与墙角位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果。
步骤S103,根据多个匹配结果确定扬声器所处的当前位置。
本发明的一个实施例中,从匹配结果中选择出与新的频率响应数据匹配程度最高的位置作为扬声器所处的当前位置。
进一步的,本发明的一个实施例中,在将新的频率响应数据分别与预先建立的扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果之前,如图2所示,扬声器所处位置的确定方法还包括:
步骤S104,获取扬声器位于不同位置时测量得到的多个频率响应数据。
步骤S105,根据不同位置对应的多个频率响应数据,训练得到不同位置对应的位置模型。
需要说明地是,上述步骤S104和步骤S105的执行顺序可在上述步骤S101之前,或者,上述步骤S104和步骤S105的执行顺序还可在上述步骤S101之后且在步骤S102之前,对此,本发明并不作出任何限定。在图示中仅表示出一种情况。
本发明的一个实施例中,上述涉及的多个频率响应数据是大数据级别的。具体地,获取自由位置对应的大量频率响应数据、墙边位置对应的大量频率响应数据和墙角位置对应的大量频率响应数据。
图3示出了根据本发明一个实施例测试得到的频率响应数据对应的折线图。折线图的横坐标代表频率,单位为Hz,频率范围为40-80Hz。折线图的纵坐标代表幅度频率响应,单位dB。
图3示出了三条折线,第一折线对应的是当扬声器所处位置对应自由位置时测量得到的频率响应数据,第二折线对应的是当扬声器所处位置对应墙边位置时测量得到的频率响应数据,第三折线对应的是当扬声器所处位置对应墙角位置时测量得到的频率响应数据。图3示出的三种位置对应的频率响应数据仅仅是作为一个示例,对本发明并不造成任何限定。
本发明的一个实施例中,在获取到不同位置对应的大量频率响应数据之后,根据不同位置对应的大量频率响应数据,训练得到不同位置对应的位置模型,每一位置模型包括相应的位置模型参数。
进一步的,本发明一个实施例中,位置模型包括位置模型参数。本发明实施例涉及的位置模型为高斯模型,此时位置模型参数包括不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的平均值和不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的方差。
图4示出了根据本发明一个实施例的不同位置对应的位置模型的训练示意图。参见图4,以上述三类位置对应的大量频率响应数据为例,对本发明实施例的频率响应数据的训练进行说明。
参见图4,在获取到自由位置对应的大量频率响应数据、墙边位置对应的大量频率响应数据以及墙角位置对应的大量频率响应数据后,对上述三类位置对应的频率响应数据分别进行数据处理,计算得到各类位置下不同频率对应的幅度频率响应的平均值和各类位置下不同频率对应的幅度频率响应的方差。即为,针对每个位置均需计算不同频率对应的幅度频率响应的平均值和不同频率对应的幅度频率响应的方差。基于以下计算式(1),计算得到各类位置下不同频率对应的幅度频率响应的平均值μ(f),
其中,f为频率,i为获取的某一特定位置下大量频率响应数据的样本编号,N为总样本数,Yi(f)为频率f下第i个样本对应的幅度频率响应。
基于以下计算式(2),计算得到各类位置下的不同频率对应的幅度频率响应的方差V(f),
其中,i为获取的某一特定位置下大量频率响应数据的样本编号,N为总样本数,Yi(f)为频率f下第i个样本对应的幅度频率响应,μ(f)为频率f下幅度频率响应的平均值。
参见图4,在计算得到各类位置下的不同频率对应的幅度频率响应的平均值和各类位置下不同频率对应的幅度频率响应的方差后,即可得到各位置对应的高斯模型,即自由位置对应的高斯模型、墙边位置对应的高斯模型和墙角位置对应的高斯模型。
图5示出了根据本发明一个实施例的新的频率响应数据的处理流程示意图。参见图5,首先,获取扬声器处于当前位置时测量得到的新的频率响应数据,然后将新的频率响应数据分别代入上述得到的各类位置对应的位置模型,分别与各类位置对应的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果,最后,根据该多个匹配结果得到扬声器所处当前位置,并将扬声器所处当前位置进行输出。
本发明的一个实施例中,基于高斯模型概率密度函数,利用不同位置对应的位置模型参数和新的频率响应数据,计算得到新的频率响应数据对应不同位置的概率。
进一步的,可以基于以下计算式(3),计算得到新的频率响应数据对应不同位置的概率,
其中,j为位置类型,μj为位置类型j下不同频率对应的幅度频率响应的平均值对应的矢量,Vj为位置类型j下不同频率对应的幅度频率响应的方差对应的对角矩阵,D为矢量长度,x为新的频率响应数据对应的矢量。
以j为自由位置为例,对上述计算式(3)进行说明。根据计算式(1)计算得到图3示出的13个不同频率对应的幅度频率响应的平均值μ(f),μ(f)代表自由位置下频率为f时幅度频率响应的平均值。具体地,μ(f)为μ(40)、μ(42)、μ(45)、μ(48)、μ(50)、μ(53)、μ(57)、μ(60)、μ(63)、μ(67)、μ(71)、μ(76)、μ(80)。将计算得到的μ(40)、μ(42)、μ(45)、μ(48)、μ(50)、μ(53)、μ(57)、μ(60)、μ(63)、μ(67)、μ(71)、μ(76)、μ(80)组成一个13*1的列向量,该列向量即为μj。相应地,矢量长度D为13;新的频率响应数据对应的矢量x是由13个不同频率对应的幅度频率响应组成的13*1的列向量。
根据计算式(2)计算得到图3示出的13个不同频率对应的幅度频率响应的方差V(f),V(f)代表自由位置下频率为f时幅度频率响应的方差。具体地,V(f)为V(40)、V(42)、V(45)、V(48)、V(50)、V(53)、V(57)、V(60)、V(63)、V(67)、V(71)、V(76)、V(80)。利用计算得到的V(40)、V(42)、V(45)、V(48)、V(50)、V(53)、V(57)、V(60)、V(63)、V(67)、V(71)、V(76)、V(80)组成一个13*13的对角矩阵,该对角矩阵的对角线上的元素对应的是V(40)、V(42)、V(45)、V(48)、V(50)、V(53)、V(57)、V(60)、V(63)、V(67)、V(71)、V(76)、V(80),该对角矩阵即为Vj
具体地,将新的频率响应数据对应的矢量分别代入自由位置对应的高斯模型概率密度函数、墙边位置对应的高斯模型概率密度函数和墙角位置对应的高斯模型概率密度函数,计算得到新的频率响应数据对应不同位置类的概率。进而根据新的频率响应数据对应不同位置的概率确定扬声器所处当前位置。
需要说明地是,上述计算式(3)中,x是由新的频率响应数据中不同频率对应的幅度频率响应组成的矢量,Vj中对角线上的元素对应的是位置类型j下不同频率对应的幅度频率响应,exp为以e为底的指数函数,H表示共轭转置。
本发明的一个实施例中,从匹配结果中选择出与新的频率响应数据匹配程度最高的位置作为扬声器所处的当前位置。例如,利用基于上述计算式(3)计算得到新的频率响应数据对应不同位置的概率,即新的频率响应数据对应自由位置的概率是80%,新的频率响应数据对应墙边位置的概率是15%,新的频率响应数据对应墙角位置的概率是5%,进而确定扬声器所处当前位置是自由位置。
本发明的一个实施例中,当多个匹配结果中出现至少两个与新的频率响应数据匹配程度相同、且与新的频率响应数据匹配程度最高对应的位置时,将该至少两个位置对应的混合位置作为扬声器所处的当前位置。以上述三种位置为例,计算得到的匹配结果是新的频率响应数据与墙边位置模型和墙角位置模型的匹配程度相同,且均与新的频率响应数据匹配程度最高,此时,可确定扬声器所处当前位置对应的是墙边位置和墙角位置的混合位置。
需要说明的是,在本发明一个实施例中,也可以直接反馈每个位置的概率,而不是直接将概率最大的位置作为扬声器的当前位置,作为反馈结果。这样可以使扬声器的均衡处理更准确。
本发明的一个实施例中,根据不同位置对应的多个频率响应数据,训练得到不同位置对应的位置模型。接着,将已知位置对应的频率响应数据分别输入至不同位置对应的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果。然后,根据该多个匹配结果得到扬声器所处当前位置,并将得到的扬声器所处当前位置与已知位置进行比对。最后,根据比对结果,确定训练得到的位置模型的准确性。
基于同一发明构思,本发明提供了一种扬声器所处位置的确定装置。图6示出了根据本发明一个实施例的扬声器所处位置的确定装置的结构示意图。参见图6,该装置至少包括:获取模块610,用于获取扬声器处于当前位置时测量得到的新的频率响应数据,其中,频率响应数据是扬声器处于当前位置播放音频数据时,测得的幅度频率响应。
匹配模块620,用于将新的频率响应数据分别与预先建立的扬声器所处位置对应不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果。
确定模块630,用于根据多个匹配结果确定扬声器所处的当前位置。
本发明的一个实施例中,位置模型包括位置模型参数。不同位置对应的位置模型为高斯模型,此时,位置模型参数包括不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的平均值和不同置下不同频率对应的幅度频率响应的方差。基于上述方法实施例中的计算式(1),计算得到不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的平均值;以及基于上述方法实施例中的计算式(2),计算得到不同位置下的不同频率对应的幅度频率响应的方差。在此不再赘述。
本发明的一个实施例中,匹配模块620具体用于:基于高斯模型概率密度函数,利用不同位置对应的位置模型参数和新的频率响应数据,计算得到新的频率响应数据对应不同位置的概率;将新的频率响应数据对应不同位置的概率生成多个匹配结果。
具体的,可以基于上述方法实施例中的计算式(3),计算得到新的频率响应数据对应不同位置的概率。在此不再赘述。
基于同一发明构思,本发明还提供了另一种扬声器所处位置的确定装置。图7示出了根据本发明一个实施例的扬声器所处位置的确定装置的硬件结构的示意图。
参见图7,在该实施例中,该扬声器所处位置的确定装置可以包括存储器720和处理器710,该存储器720用于存储指令,该指令用于控制处理器710进行操作以执行根据本发明的扬声器所处位置的确定方法。
该存储器720可以包括高速随机存储器,还可以包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。
基于同一发明构思,本发明提供了一种扬声器。图8示出了根据本发明一个实施例的扬声器的结构示意图。参见图8,该扬声器800包括如上述任一的扬声器所处位置的确定装置810。
本发明可以是***、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质,其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身,诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如,通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备,或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令,并转发该计算机可读程序指令,以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码,编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等,以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中,通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路,例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA),该电子电路可以执行计算机可读程序指令,从而实现本发明的各个方面。
这里参照根据本发明实施例的方法、装置(***)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解,流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合,都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器,从而生产出一种机器,使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时,产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中,这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作,从而,存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品,其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上,使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤,以产生计算机实现的过程,从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分,模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是,通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
以上已经描述了本发明的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (11)

1.一种扬声器所处位置的确定方法,其特征在于,包括:
获取所述扬声器处于当前位置时测量得到的新的频率响应数据,其中,所述频率响应数据是所述扬声器处于当前位置播放音频数据时,测得的幅度频率响应;
将所述新的频率响应数据分别与预先建立的所述扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果;
根据所述多个匹配结果确定所述扬声器所处的当前位置。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将所述新的频率响应数据分别与预先建立的所述扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果之前,还包括:
获取所述扬声器位于不同位置时测量得到的多个频率响应数据;
根据不同位置对应的多个频率响应数据,训练得到不同位置对应的位置模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述位置模型包括位置模型参数,
所述不同位置对应的位置模型为高斯模型,
所述位置模型参数包括不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的平均值和不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的方差。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,将所述新的频率响应数据分别与预先建立的所述扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果,包括:
基于高斯模型概率密度函数,利用所述不同位置对应的位置模型参数和所述新的频率响应数据,计算得到所述新的频率响应数据对应不同位置的概率;
将所述新的频率响应数据对应不同位置的概率生成所述多个匹配结果。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述多个匹配结果确定所述扬声器所处的当前位置,包括:
从所述多个匹配结果中选择出与所述新的频率响应数据匹配程度最高的位置作为所述扬声器所处的当前位置。
6.根据权利要求1-5任一所述的方法,其特征在于,所述不同位置包括:自由位置、墙边位置和墙角位置。
7.一种扬声器所处位置的确定装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取所述扬声器处于当前位置时测量得到的新的频率响应数据,其中,所述频率响应数据是所述扬声器处于当前位置播放音频数据时,测得的幅度频率响应;
匹配模块,用于将所述新的频率响应数据分别与预先建立的所述扬声器位于不同位置时的位置模型进行匹配运算,得到多个匹配结果;
确定模块,用于根据所述多个匹配结果确定所述扬声器所处的当前位置。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述位置模型包括位置模型参数,
所述不同位置对应的位置模型为高斯模型,
所述位置模型参数包括不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的平均值和不同位置下不同频率对应的幅度频率响应的方差。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述匹配模块还用于:
基于高斯模型概率密度函数,利用所述不同位置对应的位置模型参数和所述新的频率响应数据,计算得到所述新的频率响应数据对应不同位置的概率;
将所述新的频率响应数据对应不同位置的概率生成所述多个匹配结果。
10.一种扬声器所处位置的确定装置,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储指令,所述指令用于控制所述处理器进行操作以执行根据权利要求1至6中任一项所述的扬声器所处位置的确定方法。
11.一种扬声器,其特征在于,包括如权利要求7-9任一所述的扬声器所处位置的确定装置。
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