[发明专利]对移动设备或可穿戴设备进行开放或封闭空间环境分类

说明书

本发明的各实施例涉及对移动设备或可穿戴设备进行开放或封闭空间环境分类。提供了一种用于将空间环境分类为开放或封闭的方法和装置。在该方法和装置中，一个或多个麦克风在空间环境中检测周围环境声音，并且输出表示周围环境声音的音频信号。处理器确定针对音频信号的空间环境冲激响应(SEIR)，并且提取SEIR的一个或多个特征。处理器基于SEIR的一个或多个特征将空间环境分类为开放或封闭。

技术领域

本公开总体上涉及一种用于移动设备或可穿戴设备的开放或封闭空间环境分类的方法，并且特别地，本公开涉及一种用于使用被动记录的声音进行分类的方法。

背景技术

诸如移动电话、可穿戴设备或个人数字助理的现代消费电子设备通常配备有内置高保真数字麦克风或麦克风阵列，其输入声音以用于通信或语音指令。消费电子设备通常配备有具有执行复杂计算能力的处理器。这允许使用该设备对使用麦克风或麦克风阵列数字记录的声音执行计算密集型操作，并且从声音记录中收集信息。

发明内容

提供一种用于对设备附近的空间的开放空间环境或封闭空间环境进行分类的方法和设备。设备可以是移动设备或可穿戴设备等。设备使用麦克风或麦克风的阵列得到环境中的声音信号，而无需通过扬声器主动发送任何已知信号。设备从存在于空间环境中的、被动记录的周围环境声音估计空间环境冲激响应(SEIR)，从而放弃主动音频传输。

设备从SEIR提取特征。设备利用附加特征(诸如声音信号的梅尔频率倒频谱系数(MFCC)、delta MFCC和双delta MFCC)来增强从SEIR提取的特征。数字化麦克风信号的不同帧大小被使用以用于提取从SEIR得到的特征以及MFCC、delta MFCC和双delta MFCC特征。设备联接该些特征，并且将该些特征提供给模式分类器(例如，深度学习分类器)，以将空间环境分类为开放或封闭。

附图说明

图1示出了用于对空间环境进行分类的设备的框图。

图2示出了用于空间环境分类的方法的流程图。

图3示出了针对开放空间的空间环境冲激响应(SEIR)包络的一个示例和针对封闭空间的一个示例SEIR包络。

图4图示了针对封闭空间的SEIR包络的细节。

图5示出了一种使用空间环境中存在的周围环境声音对开放空间环境和封闭空间环境进行SEIR估计和特征提取的技术。

图6示出了用于从空间环境的周围环境声音估计SEIR的方法的流程图。

图7示出了用于通过增强从信号窗口得到的特征矢量来生成复合特征矢量的方法的流程图。

图8A和图8B示出了用于联接不同维度的特征矢量以形成复合特征矢量的方法的流程图。

图9示出了DNN分类器的测试准确度的一个示例。

具体实施方式

本文提供的是用于在没有来自用户的明确输入的情况下，将设备周围的空间环境标识为开放或封闭的技术。移动设备或可穿戴设备的空间环境的准确分类是针对各种上下文感知应用的有用上下文输入。

已经尝试利用各种其他传感器(诸如，全球定位系统(GPS)、室内定位系统(IPS)、Wi-Fi、射频(RF)测距、移动网络、无线电访问网络(RAN)、摄像头、扬声器和麦克风等)对移动设备或可穿戴设备的用户的开放空间环境或封闭空间环境进行分类。但是，这些技术具有其相关联的局限性。例如，Wi-Fi基础设施和移动网络的可用性不是通用的，并且由于基于位置和信号强度的检测的准确度，GPS信号可能具有模糊性。另外，IPS、Wi-Fi和基于RAN的分类需要单独的硬件。