【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及扬声器音效调整，尤其涉及一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法。
技术介绍
1、在现代音频设备的发展中，用户对音质和个性化音效的需求不断增加。智能音箱、耳机、车载音响等设备不仅需要提供高质量的硬件体验，还需要具备智能化的音效调整功能，以满足不同用户的听音偏好。传统的音效调整方式主要依赖于手动调节均衡器和音量控制，这些方法要求用户具备一定的音频知识，并且需要用户主动进行设置，缺乏智能化和自动化的特点。
2、近年来，基于机器学习和人工智能的音效优化技术逐渐应用于高端音频设备。这些技术通常通过分析用户的历史听音数据和偏好，自动调整音效参数，期望提供最佳的听音体验。例如，一些系统利用简单的过滤器和信号处理算法，如均值滤波和自适应滤波，来增强音频信号。然而，这些技术主要集中在信号处理层面，未能充分利用用户的个性化数据和行为信息，导致音效调整的个性化程度不足。此外，这类方法通常依赖于用户的历史数据进行推荐，缺少动态适应能力，无法实时响应用户的偏好变化。
3、协同过滤算法是一种广泛应用于推荐系统的技术，通过分析用户的历史行为数据和偏好，发现用户之间的相似性，进而推荐相似用户喜欢的内容。这种算法在视频推荐、商品推荐等领域已取得了较好的效果。然而，在音效调整领域，协同过滤算法的应用仍然相对有限。现有的音效推荐系统主要依赖于基于用户的协同过滤，通过计算用户之间的相似度来推荐音效设置。这种方法虽然能在一定程度上反映用户的共同偏好，但忽视了音频内容本身的特征和个性化需求，导致推荐的音效设置可能无法完全满
4、现有的音效推荐系统中，多分支神经网络的应用也逐渐受到关注。多分支神经网络可以同时处理不同类型的输入数据，如用户特征和音频特征，从而生成更为精准的推荐结果。这种方法通过神经网络的多层次特征提取能力，能够捕捉到更复杂的用户行为模式和音频特征。然而，目前的应用多是将多分支神经网络与单一的推荐方法结合，缺乏对用户和音频特征的综合利用，导致推荐系统在面对多样化用户需求时表现不足。此外，多分支神经网络的训练通常是离线进行的，难以实时更新模型参数，以适应用户的动态变化需求。
5、在现有的推荐系统中，动态权重调整机制尚未得到充分的应用。大多数系统采用固定的权重来平衡不同的推荐方法，而忽略了用户偏好的实时变化。随着用户的行为和偏好不断变化，固定权重可能导致推荐结果无法准确反映用户当前的需求。动态权重调整机制可以根据用户的即时反馈，动态调整各个推荐方法的权重，使得系统能够实时适应用户的变化，从而提供更加个性化的音效推荐。
6、因此，如何提供一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，本专利技术结合了多分支神经网络和协同过滤算法，通过深度特征提取和集体智慧融合，实现了个性化音效推荐。系统利用多分支神经网络提取用户和音频特征，结合基于用户和基于项目的协同过滤算法，生成精准且个性化的音效设置推荐。同时，引入动态权重调整机制和在线学习功能，使系统能够实时响应用户反馈，动态调整推荐策略，从而提高推荐准确性和用户满意度。该方法具备高精准度、动态适应性和全面性，显著提升用户的听音体验。
2、根据本专利技术实施例的一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，包括如下步骤：
3、s1、收集用户听音偏好数据和历史行为数据，构建用户行为数据集；收集音频特征数据，构建音频特征数据集；
4、s2、对用户行为数据集和音频特征数据集进行预处理，包括数据清洗、归一化处理和特征提取，得到用户特征和音频特征；
5、s3、构建并训练多分支神经网络模型，包括用户特征分支、音频特征分支、特征融合层和输出层，并生成个性化推荐；
6、s4、使用基于用户的协同过滤算法，根据用户音效设置的历史数据，计算用户之间的相似度，生成与当前用户音效偏好相似的其他用户喜欢的音效设置推荐；
7、s5、使用基于项目的协同过滤算法，根据音频特征，计算音频项目之间的相似度，生成与当前音频特征相似的音频的音效设置推荐；
8、s6、将多分支神经网络生成的个性化推荐和协同过滤算法的推荐结果进行集成，动态调整推荐权重，生成多样化的推荐音效设置选项；
9、s7、收集用户对推荐音效设置的反馈，定期更新多分支神经网络和协同过滤模块，根据最新的用户数据和反馈进行模型优化。
10、进一步的，所述s3具体包括：
11、s31、输入用户特征向量u＝[u1,u2,…,un]，其中ui表示用户的单个特征，通过一维卷积神经网络提取用户特征中的时序模式，卷积操作定义为：
12、uc＝leakyrelu(wc*u+bc)；
13、其中，uc表示卷积操作后的特征表示，wc表示卷积核，bc表示偏置向量，*表示卷积操作，leakyrelu表示激活函数，用于更好地处理负值信息；
14、s32、将uc通过自适应门控机制的长短期记忆网络，该网络在标准lstm基础上增加了适应门，用于动态调整信息流动：
15、gt＝σ(wg[ht-1,uc]+bg)；
16、ft＝σ(wf[ht-1,uc]+bf)⊙gt；
17、it＝σ(wi[ht-1,uc]+bi)⊙(1-gt)；
18、ct＝ft⊙ct-1+it⊙tanh(wc[ht-1,uc]+bc)；
19、ot＝σ(wo[ht-1,uc]+bo)；
20、ht＝ot⊙tanh(ct)；
21、其中，gt表示适应门向量，用于动态调整遗忘门和输入门的输出，可以改善信息的选择性过滤，特别是针对特定用户特征的变化，wg表示适应门的权重矩阵，bg表示适应门的偏置向量，用于动态调整其他门的输出，ft表示遗忘门，it表示输入门向量，ct表示细胞状态向量，ot表示输入门向量，ht表示隐藏状态向量，wf表示遗忘门的权重矩阵，wi表示输入门的权重矩阵，wc表示细胞状态的权重矩阵，wo表示输入门的权重矩阵，⊙表示元素乘法操作，σ表示激活函数，得到用户特征的隐含表示u′；
22、s33、输入音频特征向量a＝[a1,a2,…,am]，其中ai表示音频的单个特征，通过多头自注意力机制提取音频特征之间的全局相关性，对于每一个头k：
23、
24、其中，q表示查询矩阵，k表示键矩阵，v表示值矩阵，dk表示键向量的维度，将多头结果连接后通过全连接网络得到音频特征的隐含表示a′：
25、a′＝concat(head1,head2,…,headh)wo；
26、其中，headk表示第k个头的输出，wo表示输出变换矩阵；
27、s34、引入注意力机制计算用户特征和音频特征的重要性权重，将用户特征分支和音频特征分支的输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，其特征在于，所述S3具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，其特征在于，所述S4具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，其特征在于，所述S5具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，其特征在于，所述S6具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，其特征在于，所述S7具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，其特征在于，所述s3具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种通过协同过滤算法实现的扬声器个性化音效调整方法，其特征在于，所述s4具体包括：
4.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱军建，钱伟，安秋燕，周毅，
申请(专利权)人：一诺云科技武汉有限公司，
类型：发明
国别省市：
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