[发明专利]音频放大器的增益控制方法、装置和电子设备有效
申请号: | 202110916604.0 | 申请日: | 2021-08-11 |
公开(公告)号: | CN113630098B | 公开(公告)日: | 2023-08-15 |
发明(设计)人: | 黄庆龙;刘海雄;李泽健 | 申请(专利权)人: | 深圳远虑科技有限公司 |
主分类号: | H03G3/30 | 分类号: | H03G3/30 |
代理公司: | 深圳峰诚志合知识产权代理有限公司 44525 | 代理人: | 李明香 |
地址: | 518000 广东省深圳市龙华*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 音频 放大器 增益 控制 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种音频放大器的增益控制方法,其特征在于,包括:
获取输入音频放大器的音频信号;
从所述音频信号中获取其在时域中各个时间点的幅度值,并将所述各个时间点的幅度值排列为时域向量;
对所述音频信号进行傅里叶变换以获得所述各个时间点的幅度值在频域中对应的频率值,并将所述各个时间点的频率值排列为频域向量;
基于所述时域向量和所述频域向量,构建用于表示所述音频信号在时域和频域上关联的时-频域关联矩阵;
将所述时-频域关联矩阵输入卷积神经网络以获得时频域特征图;
计算所述时域向量与所述时频域特征图中的各个位置的特征值之间的第一交叉熵数值,并基于所述时频域特征图中各个位置的特征值对应的第一交叉熵数值对所述时频域特征图中的各个位置的特征值进行聚类,以获得第一聚类结果;
基于所述第一聚类结果为所述时频域特征图中各个位置的特征值赋予不同的权重,以获得时域模式特征图;
计算所述频域向量与所述时频域特征图中的各个位置的特征值之间的第二交叉熵数值,并基于所述时频域特征图中各个位置的特征值对应的第二交叉熵数值对所述时频域特征图中的各个位置的特征值进行聚类,以获得第二聚类结果;
基于所述第二聚类结果为所述时频域特征图中各个位置的特征值赋予不同的权重,以获得频域模式特征图;
融合所述时域模式特征图和所述频域模式特征图以获得编码特征图;和
将所述编码特征图通过编码器以获得增益控制结果。
2.根据权利要求1所述的音频放大器的增益控制方法,其中,基于所述时域向量和所述频域向量构建用于表示所述音频信号在时域和频率上的关联的时-频域关联矩阵,包括:
将所述时域向量与所述频域向量的转置进行矩阵相乘以获得所述时-频域关联矩阵。
3.根据权利要求1所述的音频放大器的增益控制方法,其中,将所述时-频域关联矩阵输入卷积神经网络以获得时频域特征图,包括:
所述卷积神经网络以如下公式从所述时-频域关联矩阵提取出所述音频信号的高维时域-频域关联特征以获得所述时频域特征图;
所述公式为:fi=tanh(Ni×fi-1+Bi)
其中,fi-1为第i层卷积神经网络的输入,fi为第i层卷积神经网络的输出,Ni为第i层卷积神经网络的卷积核,且Bi为第i层卷积神经网络的偏置向量,tanh表示非线性激活函数。
4.根据权利要求1所述的音频放大器的增益控制方法,其中,基于所述时频域特征图中各个位置的特征值对应的第一交叉熵数值对所述时频域特征图中的各个位置的特征值进行聚类,以获得第一聚类结果,包括:
计算所述时频域特征图中各个位置的第一交叉熵数值之间的差值;以及
基于所述时频域特征图中各个位置的第一交叉熵数值之间的差值,对所述时频域特征图中的各个位置的特征值进行聚类以获得所述第一聚类结果。
5.根据权利要求4所述的音频放大器的增益控制方法,其中,基于所述第一聚类结果为所述时频域特征图中各个位置的特征值赋予不同的权重,以获得时域模式特征图,包括:
为所述第一聚类结果中不同类分别赋予不同权重值,以获得第一权重特征图;以及
计算所述第一权重特征图与所述时频域特征图之间的按位置点乘,以获得所述时域模式特征图。
6.根据权利要求5所述的音频放大器的增益控制方法,其中,基于所述第二聚类结果为所述时频域特征图中各个位置的特征值赋予不同的权重,以获得频域模式特征图,包括:
为所述第二聚类结果中不同类分别赋予不同权重值,以获得第二权重特征图;以及
计算所述第二权重特征图与所述时频域特征图之间的按位置点乘,以获得所述频域模式特征图。
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