耳机佩戴检测方法和装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本公开实施例提供耳机佩戴检测方法和装置、电子设备、存储介质，涉及计算机技术领域。该耳机佩戴检测方法，包括：获取原始音频数据；获取通过麦克风采集到的录制音频数据；根据原始音频数据、录制音频数据进行相关运算处理，得到相关运算分值；将录制音频数据输入到逻辑回归分类模型中，得到模型运算分值；根据相关运算分值、模型运算分值进行分值合并处理，得到目标分值；对目标分值进行判决处理，得到耳机佩戴检测结果，本公开实施例提供耳机佩戴检测方法可以提高耳机佩戴的检测准确率。测方法可以提高耳机佩戴的检测准确率。测方法可以提高耳机佩戴的检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
耳机佩戴检测方法和装置、电子设备、存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种耳机佩戴检测方法和装置、电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]当前检测耳机是否佩戴的方法为传感器检测，如测距传感器检测、光线传感器检测等；其中，测距传感器的检测效果不稳定，光线传感器的检测效果在夜间环境下具有局限性，因此，传感器检测方法的检测准确率较低。

技术实现思路

[0003]本公开实施例的主要目的在于提出一种耳机佩戴检测方法和装置、电子设备、存储介质，能够提高耳机佩戴的检测准确率。
[0004]为实现上述目的，本公开实施例的第一方面提出了一种耳机佩戴检测方法，包括：
[0005]获取原始音频数据；
[0006]获取通过麦克风采集到的录制音频数据；
[0007]根据所述原始音频数据、所述录制音频数据进行相关运算处理，得到相关运算分值；
[0008]将所述录制音频数据输入到逻辑回归分类模型中，得到模型运算分值；
[0009]根据所述相关运算分值、所述模型运算分值进行分值合并处理，得到目标分值；
[0010]对所述目标分值进行判决处理，得到耳机佩戴检测结果。
[0011]在一些实施例，所述根据所述原始音频数据、所述录制音频数据进行相关运算处理，得到相关运算分值，包括：
[0012]根据所述原始音频数据得到自相关分值；
[0013]根据所述原始音频数据、所述录制音频数据得到互相关分值；
[0014]根据所述自相关分值对所述互相关分值进行归一化处理，得到相关运算分值。
[0015]在一些实施例，所述根据所述原始音频数据得到自相关分值，包括：
[0016]获取自相关预备表格；
[0017]根据所述原始音频数据在所述自相关预备表格中进行查询处理，得到所述自相关分值。
[0018]在一些实施例，所述根据所述原始音频数据、所述录制音频数据得到互相关分值，包括：
[0019]对所述原始音频数据、所述录制音频数据进行互相关处理，得到互相关序列；所述互相关序列包括至少两个互相关参数；
[0020]将所述互相关序列中数值最大的所述互相关参数作为所述互相关分值。
[0021]在一些实施例，所述方法还包括训练所述逻辑回归分类模型，具体包括：
[0022]获取初始网络模型；所述初始网络模型包括损失函数梯度；
[0023]获取音频数据集；所述音频数据集包括已佩戴耳机状态下的第一采集音频数据、未佩戴耳机状态下的第二采集音频数据；
[0024]根据所述音频数据集对所述初始网络模型进行训练，更新所述损失函数梯度；
[0025]根据更新后的所述损失函数梯度更新所述初始网络模型，得到所述逻辑回归分类模型。
[0026]在一些实施例，所述根据所述相关运算分值、所述模型运算分值进行分值合并处理，得到目标分值，包括：
[0027]获取加权参数；
[0028]根据所述加权参数对所述相关运算分值、所述模型运算分值进行加权乘加处理，得到所述目标分值。
[0029]在一些实施例，所述对所述目标分值进行判决处理，得到耳机佩戴检测结果，包括：
[0030]获取判决阈值；
[0031]根据所述判决阈值对所述目标分值进行判决处理，得到所述耳机佩戴检测结果。
[0032]为实现上述目的，本公开的第二方面提出了一种耳机佩戴检测装置，包括：
[0033]原始音频数据获取模块，用于获取原始音频数据；
[0034]录制音频数据获取模块，用于获取通过麦克风采集到的录制音频数据；
[0035]相关运算处理模块，用于根据所述原始音频数据、所述录制音频数据进行相关运算处理，得到相关运算分值；
[0036]分类模型运算模块，用于将所述录制音频数据输入到逻辑回归分类模型中，得到模型运算分值；
[0037]分值合并处理模块，用于根据所述相关运算分值、所述模型运算分值进行分值合并处理，得到目标分值；
[0038]判决模块，用于对所述目标分值进行判决处理，得到耳机佩戴检测结果。
[0039]为实现上述目的，本公开的第三方面提出了一种电子设备，包括：
[0040]至少一个存储器；
[0041]至少一个处理器；
[0042]至少一个程序；
[0043]所述程序被存储在存储器中，处理器执行所述至少一个程序以实现本公开如上述第一方面所述的方法。
[0044]为实现上述目的，本公开的第四方面提出了一种存储介质，该存储介质是计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行：
[0045]如上述第一方面所述的方法。
[0046]本公开实施例提出的耳机佩戴检测方法和装置、电子设备、存储介质，首先通过获取原始音频数据，通过麦克风采集录制音频数据，根据原始音频数据、录制音频数据进行相关运算处理，得到相关运算分值，将录制音频数据输入到逻辑回归分类模型中，得到模型运算分值，然后根据相关运算分值、模型运算分值进行分值合并处理，得到目标分值，最后对目标分值进行判决处理，得到耳机佩戴检测结果,通过本公开实施例提供的技术方案可以
增强耳机佩戴检测过程的稳定性，提高检测在多场景下的可用性，提高耳机佩戴的检测准确率。
附图说明
[0047]图1是本公开实施例提供的耳机佩戴检测方法的流程图。
[0048]图2是图1中的步骤S130的流程图。
[0049]图3是图2中的步骤S210的流程图。
[0050]图4是图2中的步骤S220的流程图。
[0051]图5是本公开另一实施例提供的耳机佩戴检测方法的部分流程图。
[0052]图6是图1中的步骤S150的流程图。
[0053]图7是图1中的步骤S160的流程图。
[0054]图8是本公开实施例提供的耳机佩戴检测装置的模块框图。
[0055]图9是本公开实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
[0056]附图标记：原始音频数据获取模块810、录制音频数据获取模块820、相关运算处理模块830、分类模型运算模块840、分值合并处理模块850、判决模块860、处理器901、存储器902、输入/输出接口903、通信接口904、总线905。
具体实施方式
[0057]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0058]需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种耳机佩戴检测方法，其特征在于，包括：获取原始音频数据；获取通过麦克风采集到的录制音频数据；根据所述原始音频数据、所述录制音频数据进行相关运算处理，得到相关运算分值；将所述录制音频数据输入到逻辑回归分类模型中，得到模型运算分值；根据所述相关运算分值、所述模型运算分值进行分值合并处理，得到目标分值；对所述目标分值进行判决处理，得到耳机佩戴检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始音频数据、所述录制音频数据进行相关运算处理，得到相关运算分值，包括：根据所述原始音频数据得到自相关分值；根据所述原始音频数据、所述录制音频数据得到互相关分值；根据所述自相关分值对所述互相关分值进行归一化处理，得到相关运算分值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始音频数据得到自相关分值，包括：获取自相关预备表格；根据所述原始音频数据在所述自相关预备表格中进行查询处理，得到所述自相关分值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始音频数据、所述录制音频数据得到互相关分值，包括：对所述原始音频数据、所述录制音频数据进行互相关处理，得到互相关序列；所述互相关序列包括至少两个互相关参数；将所述互相关序列中数值最大的所述互相关参数作为所述互相关分值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括训练所述逻辑回归分类模型，具体包括：获取初始网络模型；所述初始网络模型包括损失函数梯度；获取音频数据集；所述音频数据集包括已佩戴耳机状态下的第一采集音频数据、未佩戴耳机状态下的第二采集音频数据；根据所述音频数据集对所述初始网络模型进行训练，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈飞，迟欣，曹磊，何桂晓，郭世文，姜德军，吴海全，
申请(专利权)人：深圳市飞科笛系统开发有限公司，
类型：发明
国别省市：