摘要
本申请涉及人工智能技术领域,提供了基于环境声学特征的耳机佩戴状态识别方法,该方法包括:动态捕获耳机麦克风的环境音频流,实时生成具有时序关联的声学矩阵;在声学矩阵处理中实施特征解耦操作,以提取与佩戴状态强相关的物理振动特征集,同时抑制与用户语音相关的语义特征;构建以接收物理振动特征集作为输入的轻量化时序推理引擎,通过多尺度时域卷积和注意力加权机制建立佩戴状态决策边界;输出决策边界对应的分类结果,其中,分类结果包含佩戴、未佩戴状态和佩戴方向的识别标签。本申请的技术方案可以实现高精度、抗干扰的耳机佩戴状态检测。
技术关键词
耳机佩戴状态
声学特征
振动特征
识别方法
耳机麦克风
语义特征
识别标签
时序
语音
决策
特征空间构造
指纹特征
模型更新
屏障层
多尺度
矩阵
压电振动器
物理
注意力
生成对抗网络
系统为您推荐了相关专利信息
识别方法
空间邻近关系
信息交互机制
融合特征
动态
超声设备
识别系统
识别模块
主控模块
识别超声探头
负荷识别方法
卷积网络模型
原始脑电信号
节点特征
注意力