[发明专利]耳机SVM机器学习自适应调节方法在审
| 申请号： | 202111216630.9 | 申请日： | 2021-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN113993026A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 穆军;高安芳 | 申请（专利权）人： | 江苏米笛声学科技有限公司 |
| 主分类号： | H04R1/10 | 分类号： | H04R1/10;G06K9/62;G06N20/10 |
| 代理公司： | 东莞市卓易专利代理事务所(普通合伙) 44777 | 代理人： | 江梅 |
| 地址： | 213000 江苏省常州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 耳机 svm 机器 学习 自适应 调节 方法 | ||
1.一种耳机SVM机器学习自适应调节方法，其特征在于：所述的耳机SVM机器学习自适应调节方法包括一个音频类型模式识别层和一个耳机音频数据自适应输出层；
所述音频类型模式识别层，包括耳机音频数据样本和完成音频模式识别的支持向量机分类算法；
所述耳机音频数据自适应输出层，包括至少两个以上的SVM自适应学习模型，其功能是完成耳机音频数据的自适应调整。
2.根据权利要求1所述的耳机SVM机器学习自适应调节方法，其特征在于：所述音频类型模式识别层对输入的耳机音频数据样本进行音频类型的模式识别。
3.根据权利要求1所述的耳机SVM机器学习自适应调节方法，其特征在于：耳机音频数据自适应输出层根据该耳机音频数据样本所属的音频类型，分配给相应的SVM自适应学习模型，SVM自适应学习模型完成耳机音频数据频率及音量的自适应调整并输出。
4.根据权利要求1所述的耳机SVM机器学习自适应调节方法，其特征在于：音频类型模式识别层由支持向量机分类算法完成音频类型的识别，输入为耳机音频数据样本，输出为该耳机音频数据样本所属的音频类型。
5.根据权利要求1所述的耳机SVM机器学习自适应调节方法，其特征在于：耳机音频数据自适应输出层由两个以上SVM自适应学习模型组成，完成音频数据样本频率及音量的自适应调整，输入为已知音频类型的耳机音频数据样本，经SVM自适应学习模型计算，输出为该数据样本自适应调整后的音频。
6.根据权利要求1所述的耳机SVM机器学习自适应调节方法，其特征在于：所述耳机音频数据样本是指利用数据采集设备对已知频率变化范围、音频类型的标准样本进行采集并数字化，建立标准的耳机音频数据样本，用于支持向量机分类算法与学习模型的训练和检验。
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