[发明专利]基于大数据和云空间的数字助听器参数调整方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据和云空间的数字助听器参数调整方法，所述方法包括：

获取数字助听器发送的音频数据；所述音频数据通过位置信息和时间信息进行标记；

将所述音频数据发送至服务器上的云空间；

在所述云空间中，对所述音频数据采用预设的场景标签进行标记，得到音频数据样本；

提取所述音频数据样本的样本特征，根据所述样本特征及其对应的所述场景标签，对预先设置的分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；

根据所述位置信息和所述时间信息，对所述音频数据进行分组，根据各个分组中音频数据输入训练好的分类模型的输出结果，建立所述位置信息和所述时间信息与场景标签的对应关系；

接收数字助听器发送的实时音频数据；所述实时音频数据通过实时位置信息和实时时间信息进行标记；

根据所述对应关系，确定所述实时位置信息和所述实时时间信息对应的场景标签，根据预先设置的所述场景标签对应的调节参数，对数字助听器进行参数调整；

所述样本特征包括：频域能量特征、频域能量变化特征、短时过零率特征、Mel倒谱系数特征、子带能量比例系数特征、分带谱熵特征以及子带融合特征；

所述提取所述音频数据样本的样本特征，包括：

对所述音频数据样本进行傅里叶变换，得到频域数据；

根据所述频域数据，得到频域能量特征为：

其中，f1_i，j表示频域能量特征，Y_i，j(k)表示频域数据，h表示二分之一的采样频率，k表示频点，i表示所述音频数据样本对应的场景标签类别，j表示帧序号；

根据所述频域能量特征，得到频域能量变化特征为：

f2_i，j＝|f1_i，j-1-f1_i，j|+|f1_i，j+1-f1_i，j|+0.5×|f1_i，j-1-f1_i，j+1|

其中，f2_i，j表示频域能量变化特征；

以及提取所述频域数据的短时过零率特征f3_i，j和Mel倒谱系数特征f4_i，j；

将所述频域数据分为多个子带，计算每个子带的子带能量为：

其中，E_i，j，c表示子带能量，c表示子带的序号，Ω_c表示子带的频点的取值范围；

根据所述子带能量，得到子带能量比例系数特征为：

f5_i，j(c)＝E_i，j，c/E_i，j

其中，f5_i，j(c)表示子带能量比例系数特征，是第i类第j个样本的总能量；

根据所述子带能量比例系数特征，得到分带谱熵特征为：

其中，f6_i，j表示分带谱熵特征；

根据所述分带谱熵特征和所述子带能量比例系数特征，得到子带融合特征为：

其中，f7_i，j(c)表示子带融合特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取数字助听器发送的音频数据，包括：

与数字助听器建立蓝牙或WIFI通讯连接，通过蓝牙或WIFI通讯接收音频数据；所述数字助听器通过GPS生成位置信息对所述音频数据进行标记，所述数字助听器通过时钟单元产生的时间信息对所述音频数据进行标记。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取数字助听器中的用户ID和初始验配参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述频域能量特征、频域能量变化特征、短时过零率特征、Mel倒谱系数特征、子带能量比例系数特征、分带谱熵特征以及子带融合特征拼接之后，输入预先设置的分类模型中。