CN113660597A - 无线耳机的入耳检测方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无线耳机的入耳检测方法、装置及存储介质，针对现有的真无线耳机采用IR传感器对入耳进行检测，在无线耳机原有的结构上增加了红外线发射源和红外线接收传感器，从而增加了无线耳机的体积和重量，及增加了生产成本的问题，通过计算无线耳机内部扬声器与麦克风之间的声学传输函数在无线耳机入耳及出耳状态下的变化，实现无线耳机的入耳检测。达到了在不增加电子零件的前提下完成无线耳机的入耳检测的目的，一方面减小无线耳机的体积及重量，方便佩戴；另一方面，减少了生产成本。
Description
技术领域
本发明属于无线耳机的技术领域，尤其涉及一种无线耳机的入耳检测方法、装置及存储介质。
背景技术
随着人工智能技术的快速发展，人们对生活方式的智能化、功能多样化以及人性化等追求越来越高。耳机作为智能电子产品音频信号的主要传输工具，被人们广泛使用。传统的有线耳机已经无法满足人们对简单功能需求的满足，因此，出现了各种无线耳机。
其中，TWS(真无线立体声)耳机是现在最受欢迎的聆听设备，市场需求快速增长，耳机制造商面临激烈的竞争，必须提升产品的音质、舒适性和稳定性，来增加竞争力。另外，还有一个非常重要的因素就是电池电量，得尽量提升两次充电之间的使用时间。若是增加电池本身电量，势必得用体积更大的电池，将导致真无线耳机的体积增加，重量增加，降低配戴舒适感。因此，比较可行的做法是当耳机从耳中取出后自动停止播放，并在戴入耳中时再次播放，节省电力使用，允许使用比较小的电池。
要实现如此方便的功能，目前有许多方案是在耳机中加上(Infrared红外线)传感器，像是手机的IR传感器可在通话时感应手机是否靠近脸部，从而可以关闭屏幕。那么，这个技术如何在体积更小的真无线蓝牙耳机中运作，侦测出耳机是在耳内还是耳外呢，请看如下介绍：
IR传感器的基本原理：请参看图1，不可见的IR辐射源会发出调制的光脉冲，理想情况下，发射的光功率应集中在狭窄的波段内，在与发射器的峰值强度匹配的波长处具有峰值灵敏度的光电二极管(光传感器)。透过严格控制***工作的波长和调制脉冲，可以使传感器***不受外部IR能源(例如太阳光)的干扰和其他光学组件的内部反射。当发出的红外光，照射到范围内的目标时，反射到光电二极管，将测得的红外能量转换为数值，该数值会随着目标的靠近而成比例增加。
真无线耳机的IR传感器通常会设定当耳朵在3毫米以内时触发侦测信号，而在10毫米以外时释放信号。
上述采用IR传感器的真无线耳机，需要在原本的设计加上两个电子零件，分别是红外线发射源，以及红外线接收传感器。如此，就增加了无线耳机的重量及其生产成本。
发明内容
本发明的目的是提供一种无线耳机的入耳检测方法、装置及存储介质，实现在不增加电子零件的前提下完成无线耳机的入耳检测，一方面减小无线耳机的体积及重量，方便佩戴；另一方面，减少生产成本。
为解决上述问题，本发明的技术方案为：
一种无线耳机的入耳检测方法，包括：
驱动无线耳机的扬声器发出音频检测信号，获取无线耳机内麦克风接收的音频信号，计算扬声器到麦克风的声学传递函数；所述声学传递函数随着无线耳机所处的环境的变化而变化；
通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态。
根据本发明一实施例，所述通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态进一步包括：
获取无线耳机入耳状态下的声学传递函数，作为默认传递函数；
将扬声器发送音频检测信号过程中获取的声学传递函数，作为目标传递函数；
通过神经网络模型，对目标传递函数与默认传递函数进行匹配，若匹配成功，则判定为无线耳机处于入耳状态。
根据本发明一实施例，所述通过神经网络模型，对目标传递函数与默认传递函数进行匹配进一步包括：
采用机器学习的算法对神经网络模型进行训练，使所述神经网络模型的识别精度达到工作要求。
根据本发明一实施例，所述通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态进一步包括：
提取不同时间点、不同频率上的声学传递函数的特征，所述提取的特征包括以下至少一种：相位、幅度；其中，频率是指所述音频检测信号所使用的频率；
判断提取的各声学传递函数的特征值是否符合耳机入耳要求，若是，则判定为无线耳机处于入耳状态。
根据本发明一实施例，所述相位用以下至少一种参数表示：每一音频检测信号频率上的声学传递函数的相位值；
所述幅度用以下至少一种参数表示：每一音频检测信号频率上的声学传递函数的幅度值。
根据本发明一实施例，所述通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态进一步包括：
提取不同时间点、不同频率上的声学传递函数的特征，所述提取的特征包括以下至少一种：相位、幅度；其中，频率指所述音频检测信号所使用的频率；
将提取到的特征输入到耳机模式识别模型，对无线耳机的状态进行识别；其中，所述耳机模式识别模型通过训练得到，训练时以声学传递函数样本的特征作为输入，以提取到所述样本时的耳机模式为输出；其中，所述耳机模式包括入耳模式，或者包括入耳模式和出耳模式。
根据本发明一实施例，所述通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态进一步包括：
对不同时间点或频率上的声学传递函数做加权处理，在对声学传递函数进行比较时，去除或减少权重值小于预设阈值的声学传递函数。
一种无线耳机的入耳检测装置，包括：
测量模块，用于驱动无线耳机的扬声器发出音频检测信号，获取无线耳机内麦克风接收的音频信号，计算扬声器到麦克风的声学传递函数；所述声学传递函数随着无线耳机所处的环境的变化而变化；
判断模块，用于通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明一实施例中的无线耳机的入耳检测方法。
本发明由于采用以上技术方案，使其与现有技术相比具有以下的优点和积极效果：
本发明一实施例中的无线耳机的入耳检测方法，针对现有的真无线耳机采用IR传感器对入耳进行检测，在无线耳机原有的结构上增加了红外线发射源和红外线接收传感器，从而增加了无线耳机的体积和重量，及增加了生产成本的问题，通过计算无线耳机内部扬声器与麦克风之间的声学传输函数在无线耳机入耳及出耳状态下的变化，实现无线耳机的入耳检测。达到了在不增加电子零件的前提下完成无线耳机的入耳检测的目的，一方面减小无线耳机的体积及重量，方便佩戴；另一方面，减少了生产成本。
附图说明
图1为本发明背景技术中IR传感器的工作原理图；
图2为本发明一实施例中的无线耳机的入耳检测流图；
图3为本发明一实施例中的无线耳机的结构示意图；
图4为本发明一实施例中的无线耳机的入耳检测装置的框图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的一种无线耳机的入耳检测方法、装置及存储介质作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。
实施例一
针对现有的真无线耳机采用IR传感器对入耳进行检测，在无线耳机原有的结构上增加了红外线发射源和红外线接收传感器，从而增加了无线耳机的体积和重量，及增加了生产成本的问题，提供了一种无线耳机的入耳检测方法，通过计算无线耳机内部扬声器与麦克风之间的声学传输函数在无线耳机入耳及出耳状态下的变化，实现无线耳机的入耳检测。达到了在不增加电子零件的前提下完成无线耳机的入耳检测的目的，一方面减小无线耳机的体积及重量，方便佩戴；另一方面，减少了生产成本。
具体的，请参看图2，该无线耳机的入耳检测方法包括以下步骤：
S1：驱动无线耳机的扬声器发出音频检测信号，获取无线耳机内麦克风接收的音频信号，计算扬声器到麦克风的声学传递函数；该声学传递函数随着无线耳机所处的环境的变化而变化；
S2：通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态。
本实施例中的无线耳机，请参看图3，其包括扬声器A1、麦克风A2及控制器A3，扬声器A1、麦克风A2分别与控制器A3通过引线或柔性电路板连接。本实施例的执行主体可以为无线耳机中的控制器A3。
在步骤S1中，可以理解为，控制器A3驱动无线耳机的扬声器A1发出预设的音频检测信号，获取无线耳机内麦克风A2接收的音频信号，计算扬声器A1到麦克风A2的声学传递函数。
其中，扬声器A1发出的音频检测信号可以是预设的一段音频检测信号，如一段正弦信号，正弦信号是频率成分最为单一的一种信号，该正线信号的频率为预设的频率。可以理解的是，本实施例不对正弦信号的长度进行限定，举例来说，该正弦信号长度可以为0.5S的200Hz正弦信号。该音频检测信号还可以是一段预录音、播报音，或人耳不敏感的声音，如正常的通话音频或一段音乐。
可以理解，计算出传递函数需要有测试(声波检测)信号，要使使用者体验好(不受入耳检测技术影响一般使用的体验),测试信号可以使用者使用时本来会发出的(声波)信号，或是一个被使用者感觉亲切的声音信号(预录音，播报音，或人耳不敏感的声音)。但这样情况下，(声波)信号就不是在所有的时间或所有的频率范围都可计算出一样品质的传递函数，所以通常需要利用测试信号在时域，或频域，或时域加频域的特质对传递函数的变化做一个加权，再做入耳检测的判断。
对于声学传递函数，从广义上看，声学传递函数是一个从声源到再现区域的传递函数。在本实施例中，该声学传递函数是指无线耳机中扬声器A1到麦克风A2的传递函数。
对于固定源，位置相关声学脉冲响应通常用h(x；t)表示，其含义是指t时刻处于x点位置的声学脉冲响应。而该声学脉冲响应为相对于波数k进行傅立叶变换，则得到声学传递函数H(x；k)。由于无线耳机的扬声器到麦克风的声学传递函数的变化对于无线耳机的状态(入耳或出耳)是敏感的，即声学传递函数随着无线耳机所处的环境的变化而变化。因此本实施例基于无线耳机内扬声器到麦克风的传递函数的变化来实现入耳检测，无需额外增加检测器件(如IR传感器)，避免增加无线耳机的重量及生产成本。
由于传递函数的量测化计算需要有检测信号与接收信号，当从扬声器发出的检测信号有可能在某些状况下信号强度相对来说比较小时，从麦克风收到的信号在某些状况下除了接收从扬声器发出的检测信号还会接收到外界的干扰信号，这个频率点或是时点上的信号SNR(信号噪声比)比较不好时，使用该检测信号或该频率点或是时点上的接收信号所计算出来的传递函数也比较不适合作为判断的依据。因此，本实施例对扬声器发送的音频检测信号和/或麦克风接收的音频信号进行滤波处理。
具体的，对扬声器发出的音频检测信号和/或麦克风接收的音频信号进行滤波，将满足以下条件的信号滤除：相位延迟小于设定的相位阈值的信号，或者相位延迟小于设定的相位阈值，且强度小于设定的强度阈值的信号，或者强度小于设定的强度阈值的信号。
在步骤S2中，通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态进一步包括：
获取无线耳机入耳状态下的声学传递函数，作为默认传递函数；
将扬声器发送音频检测信号过程中获取的声学传递函数，作为目标传递函数；
对目标传递函数与默认传递函数进行匹配，若匹配成功，则判定为无线耳机处于入耳状态。
在实际应用中，可预先计算无线耳机入耳状态下的传递函数，作为默认的传递函数，供后续的耳机状态的判断中作比较。当控制器A3驱动扬声器A1发出音频检测信号后，获取麦克风接收的音频信号，计算扬声器到麦克风的传递函数，将该传递函数作为目标传递函数。对目标传递函数与默认传递函数进行匹配，若匹配成功，则判定为无线耳机处于入耳状态。对于入耳状态下的默认的传递函数可由一个或多个，如耳机入耳佩戴较紧、耳机入耳佩戴较松时的传递函数是不同的。
也可以预先计算无线耳机出耳状态下的传递函数，作为默认的传递函数，供后续的耳机状态的判断中作比较。当控制器A3驱动扬声器A1发出音频检测信号后，获取麦克风接收的音频信号，计算扬声器到麦克风的传递函数，将该传递函数作为目标传递函数。对目标传递函数与默认传递函数进行匹配，若匹配成功，则判定为无线耳机处于出耳状态。
对于出耳状态下的默认的传递函数可由一个或多个，如耳机悬空手持，耳机朝上放置，耳机朝下放置等。不同的耳机位置，其传输函数就有不同的特性。
对目标传递函数与默认传递函数进行匹配，可通过包含传统的绝对值比对、相对值比对、模糊比对等，还可用机器学习、神经网路的方式实现。
除了上述算法可实现无线耳机的入耳检测外，还可通过以下方法实现：
提取不同时间点、不同频率上的声学传递函数的特征，其中，提取的特征包括以下至少一种：相位、幅度；其中，频率指音频检测信号所使用的频率；
判断提取的各声学传递函数的特征值是否符号耳机入耳的要求，若是，则判定为无线耳机处于入耳状态。
上述相位可用以下至少一种参数表示：每一音频检测信号频率上的声学传递函数的相位值。幅度可用以下至少一种参数表示：每一音频检测信号频率上的声学传递函数的幅度值。
在判断提取的各声学传递函数的特征值是否符号耳机入耳的要求时，可以通过预先设置一标识耳机入耳状态的取值范围，判断该特征值是否在取值范围内，若是，则断定为耳机入耳。也可对提取的特征值作绝对值比较或相对值比较，来实现对耳机状态的判断。
还可通过神经网络(neural networks)，将声学传递函数的特征值作为输入，采用机器学习的算法训练该神经网络，使得该神经网络按训练好的模式，输出结果(如耳机入耳或耳机出耳)。即：提取不同时间点、不同频率上的声学传递函数的特征，提取的特征包括以下至少一种：相位、幅度；这里的频率指音频检测信号所使用的频率；
将提取到的特征输入到耳机模式识别模型(应用神经网络)，对无线耳机的状态进行识别；其中，耳机模式识别模型通过训练得到，训练时以声学传递函数样本的特征作为输入，以提取到所述样本时的耳机模式为输出；其中，耳机模式包括入耳模式，或者包括入耳模式和出耳模式。
将提取到的特征对无线耳机的状态进行识别时，使用机器学习的方法，基于样本训练出一个具有分类功能的算法模型来实现识别，将提取的特征输入该分类器得到分类结果如入耳或者出耳。当使用的特征有多个时(例如同时使用相位、幅度等多种不同参数作为特征，而一种参数也可以有多个特征例如多个频率上的信号的功率)，可以在多个特征均满足条件时才判定为入耳或出耳，但不局限于此。也可以是指定个数或比例的特征满足条件即判定为入耳或出耳，这可以通过样本的训练、学习、统计等方式确定一种适合的方式。
由于计算传递函数需要有检测(声波)信号，而检测信号可以是耳机使用时本来会发出的(声波)信号，也可以是一个感觉亲切的声音信号(预录音，播报音，或人耳不敏感的声音)。因此，由于检测信号的多样性，其在任意时刻或任意频率上得到传递函数，都会存在差异。所以，为了提高无线耳机入耳检测的正确性，需要对检测信号在时域，或频域，或时域加频域的特质对传递函数的变化做一个加权后，再做入耳检测的判断。即本实施例中的对不同时间点或频率上的声学传递函数做加权处理，在对声学传递函数进行比较时，去除或减少权重值小于预设阈值的声学传递函数。
例如：一检测信号在某个时间点没有讯号，(播报音的停顿就是)那在这个时间点所计算出来的传递函数的准确性就比较差，在做入耳判断时，就可以减少信任这个时间片段时由传递函数计算出来的入耳或出耳的判断。
又如，一检测信号在一个频段甲正好没有能量或能量很小，那用该检测信号计算出的传递函数在频段甲的特性就是不可信的。在做入耳判断时，就会去除或减少这部分的权重。
实施例二
本实施例提供了一种无线耳机的入耳检测装置，请参看图4包括：
测量模块1，用于驱动无线耳机的扬声器发出音频检测信号，获取无线耳机内麦克风接收的音频信号，计算扬声器到麦克风的声学传递函数；该声学传递函数随着无线耳机所处的环境的变化而变化；
判断模块2，用于通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态。
其中，判断模块2包括第一判断单元、第二判断单元及第三判断单元。该第一判断单元、第二判断单元、第三判断单元为独立、并列的三个均可实现无线耳机入耳判断的单元，区别在于采用不同的方法实现对无线耳机入耳的判断。
具体的，第一判断单元通过获取无线耳机入耳状态下的声学传递函数，作为默认传递函数；将扬声器发送音频检测信号过程中获取的声学传递函数，作为目标传递函数；对目标传递函数与默认传递函数进行匹配，若匹配成功，则判定为无线耳机处于入耳状态，来实现对无线耳机入耳的判断。
第二判断单元通过提取不同时间点、不同频率上的声学传递函数的特征，该提取的特征包括以下至少一种：相位、幅度；指定频率指所述音频检测信号所使用的频率；判断提取的各声学传递函数的特征值是否符合耳机入耳要求，若是，则判定为无线耳机处于入耳状态，来实现对无线耳机入耳的判断。具体的，可对提取的特征值采用绝对值比对、相对值比对、模糊比对等方式实现。
第三判断单元通过提取不同时间点、不同频率上的声学传递函数的特征，所述提取的特征包括以下至少一种：相位、幅度；这里的频率指音频检测信号所使用的频率；将提取到的特征输入到耳机模式识别模型，对无线耳机的状态进行识别，来实现对无线耳机入耳的判断。其中，耳机模式识别模型通过训练得到，训练时以声学传递函数样本的特征作为输入，以提取到所述样本时的耳机模式为输出；其中，耳机模式包括入耳模式，或者包括入耳模式和出耳模式。
上述测量模块1及判断模块2的功能及实现方式均如上述实施例一中所述，在此不再赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质中存储有指令，当该指令在计算机上运行时，使得计算机执行实施例一中的无线耳机的入耳检测方法的步骤。
实施例二中的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件的形式体现出来，该计算机软件存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-only memory，ROM)、随机存取存储器(Random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置及设备的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式。即使对本发明作出各种变化，倘若这些变化属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则仍落入在本发明的保护范围之中。
Claims (9)
1.一种无线耳机的入耳检测方法，其特征在于，包括：
驱动无线耳机的扬声器发出音频检测信号，获取无线耳机内麦克风接收的音频信号，计算扬声器到麦克风的声学传递函数；所述声学传递函数随着无线耳机所处的环境的变化而变化；
通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态。
2.如权利要求1所述的无线耳机的入耳检测方法，其特征在于，所述通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态进一步包括：
获取无线耳机入耳状态下的声学传递函数，作为默认传递函数；
将扬声器发送音频检测信号过程中获取的声学传递函数，作为目标传递函数；
通过神经网络模型，对目标传递函数与默认传递函数进行匹配，若匹配成功，则判定为无线耳机处于入耳状态。
3.如权利要求2所述的无线耳机的入耳检测方法，其特征在于，所述通过神经网络模型，对目标传递函数与默认传递函数进行匹配进一步包括：
采用机器学习的算法对神经网络模型进行训练，使所述神经网络模型的识别精度达到工作要求。
4.如权利要求1所述的无线耳机的入耳检测方法，其特征在于，所述通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态进一步包括：
提取不同时间点、不同频率上的声学传递函数的特征，所述提取的特征包括以下至少一种：相位、幅度；其中，频率是指所述音频检测信号所使用的频率；
判断提取的各声学传递函数的特征值是否符合耳机入耳要求，若是，则判定为无线耳机处于入耳状态。
5.如权利要求4所述的无线耳机的入耳检测方法，其特征在于，所述相位用以下至少一种参数表示：每一音频检测信号频率上的声学传递函数的相位值；
所述幅度用以下至少一种参数表示：每一音频检测信号频率上的声学传递函数的幅度值。
6.如权利要求1所述的无线耳机的入耳检测方法，其特征在于，所述通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态进一步包括：
提取不同时间点、不同频率上的声学传递函数的特征，所述提取的特征包括以下至少一种：相位、幅度；其中，频率指所述音频检测信号所使用的频率；
将提取到的特征输入到耳机模式识别模型，对无线耳机的状态进行识别；其中，所述耳机模式识别模型通过训练得到，训练时以声学传递函数样本的特征作为输入，以提取到所述样本时的耳机模式为输出；其中，所述耳机模式包括入耳模式，或者包括入耳模式和出耳模式。
7.如权利要求1所述的无线耳机的入耳检测方法，其特征在于，所述通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态进一步包括：
对不同时间点或频率上的声学传递函数做加权处理，在对声学传递函数进行比较时，去除或减少权重值小于预设阈值的声学传递函数。
8.一种无线耳机的入耳检测装置，其特征在于，包括：
测量模块，用于驱动无线耳机的扬声器发出音频检测信号，获取无线耳机内麦克风接收的音频信号，计算扬声器到麦克风的声学传递函数；所述声学传递函数随着无线耳机所处的环境的变化而变化；
判断模块，用于通过预设的算法，比较不同时间点获取的声学传递函数，根据比较结果判断无线耳机是否处于入耳状态。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述的无线耳机的入耳检测方法。
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