【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于mems耳机，具体涉及一种基于mems的智能调谐音频输出方法及系统。
技术介绍
1、在现代音频设备领域，尤其是便携式和移动音频系统中，对音质的高保真度和环境适应性提出了越来越高的要求。传统的音频输出方法虽然能够基本满足基本的播放需求，但在实际应用中仍存在一些技术问题，限制了音频体验的进一步提升。
2、技术问题一：频率响应不均匀与环境干扰
3、传统音频系统往往依赖固定电路设计和物理结构，其频率响应曲线因制造公差、材料特性以及老化等因素而出现非线性或不均匀现象，导致在某些频段出现增益不足或过强的问题。此外，音频设备在不同使用环境(如室内、室外、车内等)下，由于声学条件的变化，音频信号会受到反射、吸收、衍射等复杂声学效应的影响，进一步扭曲原始音频信号的频率特性，造成听感失真。
4、技术问题二：缺乏动态调整与个性化适配
5、现有音频系统通常不具备实时监测和动态调整频率响应的能力，一旦出厂设定完成，其音频处理性能即被固化，无法根据具体的音频内容或用户听力特性的变化做出适应性优化。这使得音频输出难以精准匹配各类复杂的音频素材或用户的个性化听音偏好，降低了音频系统的通用性和用户体验。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于mems的智能调谐音频输出方法及系统，实现对输入音频信号的实时频率响应检测与动态校正，从而显著改善音频输出的质量与适应性，以解决上述
技术介绍
中提出现有技术中的问题。
2、为实现上述目的，本专利
3、优选的，所述获取输入音频信号的步骤具体包括：接收来自外部音频设备的模拟音频信号；通过内置的数字转换器，将所述模拟音频信号转换为数字音频信号，所述转换过程包括采样、量化和编码，其中，采样频率、量化位数及编码的方式根据音频标准设定；对数字化后的音频信号进行抗混叠滤波处理，以消除因采样过程导致的高频噪声；将经过抗混叠滤波处理的数字音频信号作为所述输入音频信号送入后续处理环节。
4、优选的，所述通过mems传感器对所述输入音频信号进行实时频率响应检测，包括如下公式：
5、
6、其中，fresponsc(f)表示在频率f下的频率响应，pout(f)和prms(f)分别表示mems传感器在该频率下输出和输入的功率，vrms(f)表示在该频率下输入信号的有效值电压，20是一个常数因子表示的是声压级。
7、优选的，所述预设的自适应滤波算法模型为深度神经网络模型，所述深度神经网络模型的训练过程包括：构建多层感知器、卷积神经网络或长短时记忆网络结构的dnn模型，设置输入层、隐藏层和输出层，其中，输入层接收所述频率响应数据，输出层产生所述补偿参数；收集已知频率响应与对应最优补偿参数的数据集，用于训练所述dnn模型；使用反向传播算法，通过迭代训练更新dnn模型的权重和偏置参数，使得模型输出的补偿参数与实际最优补偿参数之间的均方误差最小化；训练完成后，将所述训练好的dnn模型作为自适应滤波算法模型使用。
8、优选的，所述利用所述补偿参数对所述输入音频信号进行动态校正，包括如下公式：
9、y[n]＝x[n]+h[n]·e[n]
10、其中，y[n]为校正后的音频样本，x[n]为原始输入音频样本，h[n]为基于补偿参数计算得到的滤波器系数向量，e[n]为当前时刻的误差信号。
11、优选的，在所述生成调谐后的音频输出信号后，采用快速傅里叶变换对所述调谐后的音频输出信号进行频谱分析，确定其在不同频率分量的幅度分布，计算所述幅度分布与理想平坦响应曲线之间的差异，生成失真度指标；判断所述失真度指标是否低于预设阈值，若低于阈值，则输出调谐后的音频信号；否则，重新调整补偿参数，重复进行动态校正直至失真度满足要求。
12、优选的，所述mems扬声器单元为压电式、静电式或热气流驱动式mems扬声器。
13、优选的，在所述声音输出过程中，通过环境声学传感器采集周围环境的声学特性数据，包括反射、吸收、扩散参数，根据所采集的环境声学特性数据，调整所述补偿参数，以适应当前声学环境，优化音频输出效果。
14、优选的，还包括：建立用户听觉特性数据库，记录用户的听力阈值、频率敏感度及音色偏好的听觉特性数据；在调谐音频输出信号时，根据所述用户听觉特性数据库中的数据，个性化调整所述补偿参数，以满足特定用户的听觉需求。
15、另一方面，本专利技术提出一种基于mems的智能调谐音频输出系统，包括：
16、音频获取模块，用于获取输入音频信号；
17、音频检测模块，用于通过mems传感器对所述输入音频信号进行实时频率响应检测，生成频率响应数据；
18、音频补偿模块，用于将所述频率响应数据输入至预设的自适应滤波算法模型中，根据所述频率响应数据计算并生成与所述输入音频信号相匹配的补偿参数；
19、音频校正模块，用于利用所述补偿参数对所述输入音频信号进行动态校正，生成调谐后的音频输出信号；
20、音频输出模块，用于通过mems扬声器单元将所述调谐后的音频输出信号转化为声音输出。
21、本专利技术的技术效果和优点：本专利技术提出的一种基于mems的智能调谐音频输出方法及系统，与现有技术相比，具有以下优点：
22、1、本专利技术通过解决传统音频系统中的频率响应不均匀、缺乏动态调整与个性化适配等技术问题，实现了精准频率响应校正、自适应滤波与动态补偿、高度个性化与环境适应性，以及采用先进mems扬声器单元提高声音还原质量的技术效果，显著提升了音频设备的整体性能与用户体验；
23、2、通过集成mems传感器，本专利技术能够对输入音频信号进行实时、高精度的频率响应检测，mems传感器以其微型化、高灵敏度和快速响应的特性，能有效捕捉音频信号在全频段内的细微变化，生成详尽的频率响应数据，这些数据准确反映了音频信号在当前设备及环境下的实际表现，为后续的校正过程提供了精确依据；
24、3、利用预设的自适应滤波算法模型，系统能根据实时获取的频率响应数据，计算出与输入音频信号相匹配的补偿参数。这种自适应滤波算法具有学习和自我调整的能力，能够根据实际频率响应情况动态生成最佳补偿策略，确保对音频信号的校正既精准又及时。应用这些补偿参数对输入音频信号进行动态校正后，生成的调谐后的音频输出信号具有平坦且均衡的频率响应，有效解决了因设备特性和环境因素导致的频率失真问题。
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1.一种基于MEMS的智能调谐音频输出方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于MEMS的智能调谐音频输出方法，其特征在于：所述获取输入音频信号的步骤具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于MEMS的智能调谐音频输出方法，其特征在于：所述通过MEMS传感器对所述输入音频信号进行实时频率响应检测，包括如下公式：
4.根据权利要求1所述的一种基于MEMS的智能调谐音频输出方法，其特征在于：所述预设的自适应滤波算法模型为深度神经网络模型，所述深度神经网络模型的训练过程包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于MEMS的智能调谐音频输出方法，其特征在于：所述利用所述补偿参数对所述输入音频信号进行动态校正，包括如下公式：
6.根据权利要求1所述的一种基于MEMS的智能调谐音频输出方法，其特征在于：在所述生成调谐后的音频输出信号后，采用快速傅里叶变换对所述调谐后的音频输出信号进行频谱分析，确定其在不同频率分量的幅度分布，计算所述幅度分布与理想平坦响应曲线之间的差异，生成失真度指标；
7.根据权利要求1所
8.根据权利要求1所述的一种基于MEMS的智能调谐音频输出方法，其特征在于：在所述声音输出过程中，通过环境声学传感器采集周围环境的声学特性数据，包括反射、吸收、扩散参数，根据所采集的环境声学特性数据，调整所述补偿参数。
9.根据权利要求1所述的一种基于MEMS的智能调谐音频输出方法，其特征在于：还包括：
10.一种基于MEMS的智能调谐音频输出系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于mems的智能调谐音频输出方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于mems的智能调谐音频输出方法，其特征在于：所述获取输入音频信号的步骤具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于mems的智能调谐音频输出方法，其特征在于：所述通过mems传感器对所述输入音频信号进行实时频率响应检测，包括如下公式：
4.根据权利要求1所述的一种基于mems的智能调谐音频输出方法，其特征在于：所述预设的自适应滤波算法模型为深度神经网络模型，所述深度神经网络模型的训练过程包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于mems的智能调谐音频输出方法，其特征在于：所述利用所述补偿参数对所述输入音频信号进行动态校正，包括如下公式：
6.根据权利要求1所述的一种基于mems的智能调谐音频输出方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：盛子浩，盛成龙，王丽红，黑春亮，马蕊霞，
申请(专利权)人：深圳市盛佳丽电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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