摘要
一种基于AI的动态低音增强方法及蓝牙耳机。该方法通过接收音频输出设备发送的音频数据分片,利用标签模型生成内容语义标签,并构建时序特征序列输入低频预测模型,预测未来时间段内是否会出现突发低频事件。在预测到突发低频事件时,通过动态调整低音增强参数或向音频输出设备发起预加载请求,以确保突发低频事件处理的实时性和准确性。同时,该方法采用时间戳检测与修复,针对音频数据分片的丢失或重叠问题,通过线性插值或加权平均修复数据,并重新生成语义标签校准预测结果。本申请提供的蓝牙耳机基于AI的动态低音增强方法,降低了蓝牙耳机处理突发低频事件的延迟,提升了声画同步效果。
技术关键词
音频输出设备
分片
语义标签
蓝牙耳机
标签模型
数据
时序特征
低音
计算机程序代码
计算机程序产品
时间序列模型
更新模型参数
模型校准
分段
情感特征
动态
声学特征
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分布式存储系统
纠删码算法
节点
分片
纠删码编码
多源异构数据源
并行处理框架
执行机器学习
时间衰减模型
深度特征提取
集群
网络参数配置
模式匹配
语义标签
设备配置模块