【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动车，尤其是涉及一种电动车踏频音效联动生成方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、当前，随着电动自行车或电动助力自行车成为人们日常出行的首选之一，骑行作为一种低碳、环保、健康的活动，备受欢迎。然而，在骑行过程中，人们往往希望通过音乐等娱乐方式增添骑行乐趣。传统的mp3播放器或手机收听音乐存在一个明显的问题，即音乐的节奏往往与骑行速度不匹配，可能导致骑行者的情绪波动，影响骑行状态。例如，当骑行速度较快时，听到的音乐节奏较慢，而当骑行速度较慢时，却是快节奏的音乐，这种不协调可能会影响用户的骑行体验。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种电动车踏频音效联动生成方法，解决现有技术中骑行音效播放与骑行状态匹配不协调，影响骑行体验的技术问题。
2、根据本专利技术的第一方面，提供了一种电动车踏频音效联动生成方法，包括：
3、采集踏频数据，其中，踏频数据为每分钟踏动脚踏的次数；
4、根据采集的踏频数据及预先设置的踏频与节拍数的对应关系，计算踏频对应的节拍数；
5、根据节拍数匹配满足节拍特征的音频文件；
6、获取匹配的音频文件，通过功放和扬声器播放音频文件。
7、根据本专利技术的第二方面，提供了一种电动车踏频音效联动生成方法装置，包括：
8、采集模块，用于采集踏频数据，其中，踏频数据为每分钟踏动脚踏的次数；
9、计算模块，用于根据采集的踏频数据及预先设置的踏频与节拍数的对应关系
10、匹配模块，用于根据节拍数匹配满足节拍特征的音频文件；
11、执行模块，用于获取匹配的所述音频文件，通过功放和扬声器播放所述音频文件。
12、根据本专利技术的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述电动车踏频音效联动生成方法的步骤。
13、根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述电动车踏频音效联动生成方法的步骤。
14、借由上述技术方案，本专利技术提供的一种电动车踏频音效联动生成方法、装置、设备及介质，通过采集踏频数据，根据采集的踏频数据及预先设置的踏频与节拍数的对应关系，计算踏频对应的节拍数；根据节拍数匹配满足节拍特征的音频文件；获取匹配的音频文件，通过功放和扬声器播放所述音频文件。实现了个性化的骑行音效体验，增强用户的骑行乐趣，提升了骑行的互动性和娱乐性。
15、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述根据所述节拍数匹配满足节拍特征的音频文件的步骤之前，包括：
3.根据权利要求2所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述对音效库中的音频文件进行预处理的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述对预处理后的音频文件进行节拍检测，以获取所述音频文件的节拍特征的步骤，包括以下任意一项：
5.根据权利要求2所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述根据所述节拍数匹配满足节拍特征的音频文件的步骤，包括：
6.根据权利要求3所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述将所述音频特征向量和所述用户属性特征输入深度神经网络音频推荐模型，以获取推荐的音频文件的步骤之前，包括训练深度神经网络音频推荐模型的步骤，具体包括：
7.根据权利要求6所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述基于注意力机制的独立循环神经网络的结构，通过逐层堆叠独立
8.一种电动车踏频音效联动生成方法装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述电动车踏频音效联动生成方法的步骤。
10.一种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至7中任一项所述电动车踏频音效联动生成方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述根据所述节拍数匹配满足节拍特征的音频文件的步骤之前，包括：
3.根据权利要求2所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述对音效库中的音频文件进行预处理的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述对预处理后的音频文件进行节拍检测，以获取所述音频文件的节拍特征的步骤，包括以下任意一项：
5.根据权利要求2所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述根据所述节拍数匹配满足节拍特征的音频文件的步骤，包括：
6.根据权利要求3所述的电动车踏频音效联动生成方法，其特征在于，所述将所述音频特征向量和所述用户属性特征输入深度神经网络音频推荐模型，...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：柏利迦重庆新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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