摘要
本发明公开了一种优化耳机降噪效果的方法及系统,涉及耳机降噪技术领域,包括以下步骤:利用耳机内置麦克风以固定采样率进行环境声音采集,使用滑动时间窗口将音频流划分为多个子片段,形成连续的声学帧序列;对划分得到的每一个子片段进行短时傅里叶变换处理,提取该子片段内的频谱能量分布;针对每一个子片段,从频谱能量分布图中提取表征音频快速变化的特征指标,对提取的特征指标进行深度分析后。本发明通过特征提取与机器学习预测,实现从被动响应到主动预测的降噪控制,在检测到快速扰动时动态切换降噪结构并自适应调整切换频率,有效避免相位滞后与结构失配,显著提升降噪性能与用户舒适性。
技术关键词
优化耳机
机器学习模型
滑动时间窗口
傅里叶变换处理
降噪模型
频率
指标
滑动窗口
耳机降噪技术
表达式
时域音频信号
采样率
短时傅里叶变换
序列
麦克风
低频段
动态
声学结构
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融合特征
注意力机制
多层次特征融合
挖掘机
训练机器学习模型
嵌入式训练
动态环境参数
模拟器
动态建模方法
机械关节
特征学习模型
风险评估模型
历史交通数据
深度学习算法
非数值型数据