本發(fā)明涉及耳機自適應音頻均衡方法，特別是一種基于深度強化學習的耳機自適應音頻均衡方法。

背景技術：

1、隨著音頻技術的不斷發(fā)展，耳機已成為人們日常生活中不可或缺的電子設備。然而，隨著用戶對音質要求的不斷提高，傳統(tǒng)的音頻均衡技術逐漸顯露出其局限性。目前，市面上主流的耳機均衡技術主要依賴于預設的均衡器參數(shù)，這種方法雖然簡單直接，但難以滿足不同用戶在各種場景下的個性化需求。

2、最接近的現(xiàn)有技術通常采用固定參數(shù)均衡器或簡單的自適應均衡算法。這些方法在一定程度上能夠改善音質，但仍存在諸多問題。首先，固定參數(shù)均衡器無法根據(jù)不同的音頻內容和用戶偏好進行實時調整，導致在某些情況下音質表現(xiàn)不盡如人意。其次，簡單的自適應均衡算法雖然能夠根據(jù)音頻特征進行有限的調整，但缺乏對用戶長期聽音習慣的學習能力，難以提供真正個性化的聽音體驗。

3、此外，現(xiàn)有技術在處理復雜音頻場景時往往力不從心。例如，在嘈雜的環(huán)境中，傳統(tǒng)均衡器難以有效地突出重要的音頻信息，導致用戶聽音體驗大打折扣。同時，對于快速變化的音樂風格或多種音頻類型混合的情況，現(xiàn)有技術的響應速度和準確性都難以令人滿意。

4、最為關鍵的是，現(xiàn)有技術普遍忽視了音頻處理中的長期依賴關系。音樂是一種時序性極強的信號，僅僅基于當前時刻的音頻特征進行均衡，往往會忽略音樂的整體結構和情感表達，從而無法真正還原音樂創(chuàng)作者的意圖。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明正是針對現(xiàn)有技術存在的這些問題，提出了一種全新的基于深度強化學習的耳機自適應音頻均衡方法。該方法旨在解決個性化均衡、環(huán)境適應性、實時響應以及長期音頻特征學習等一系列技術難題。通過引入深度強化學習技術，本發(fā)明能夠不斷學習和優(yōu)化均衡策略，為用戶提供更加智能、個性化的聽音體驗。

2、本發(fā)明提出了一種基于深度強化學習的耳機自適應音頻均衡方法，包括以下步驟：

3、(1)構建強化學習環(huán)境，將耳機均衡器中的濾波器參數(shù)作為強化學習中的動作at,將音源輸出經過耳機和eq參數(shù)調節(jié)后的聲音與真實無失真聲音的音頻間誤差作為強化學習的即時獎勵rt和長期獎勵rt；

4、(2)同步eq參數(shù)調節(jié)過程、聲音播放和聽音者反饋過程；

5、(3)將eq調節(jié)策略學習過程分為訓練階段和在線調節(jié)階段；

6、(4)在訓練階段，獲取用戶音頻數(shù)據(jù)和聽音者反饋，使用改進的a3算法提取音頻聲學特征并判斷音頻類型；

7、(5)引入長與期記憶網(wǎng)絡lstm對強化學習由的動作a,和狀態(tài)s進行學習，得到神經網(wǎng)絡q函數(shù)；

8、(6)將eq參數(shù)調節(jié)定義為馬爾可夫決策過程mdp，輸出每個音頻類型對應的eq參數(shù)調節(jié)策略集合；

9、(7)在在線調節(jié)階段，將eq自適應調節(jié)時的音頻特征輸入訓練好的神經網(wǎng)絡q函數(shù)中，得到策略價值并歸一化；

10、(8)利用eq參數(shù)調節(jié)策略進行eq自適應濾波，對耳機進行參數(shù)調節(jié)。

11、優(yōu)選地，所述即時獎勵rt的計算公式為：

12、rt＝-mse(yt,y′t)

13、其中，mse表示均方誤差函數(shù)，yt表示t時刻的真實無失真聲音，y′t表示t時刻經過eq調節(jié)后的聲音。

14、優(yōu)選地，所述長期獎勵r_t的計算公式為：

15、k從0到∞

16、其中，γ表示折扣因子，取值范圍為[0,1],用于平衡即時獎勵和未來獎勵的重要性。

17、優(yōu)選地，所述改進的a3算法的核心公式為：

18、

19、其中，x表示輸入的音頻特征向量，ci表示第i個音頻類別，p(ci|x)表示給定特征x時屬于類別ci的后驗概率，p(x|ci)表示類別ci的似然概率，p(x)表示特征x的先驗概率。

20、優(yōu)選地，所述神經網(wǎng)絡q函數(shù)的更新公式為：

21、

22、其中，α表示學習率，取值范圍為(0,1],用于控制q值更新的步長；st表示t時刻的狀態(tài)，at表示t時刻的動作，st+1表示t+1時刻的狀態(tài)。

23、優(yōu)選地，所述lstm的核心更新公式為：

24、jt＝v(wf·[ut-1,xt]+bf)

25、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)

26、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)

27、

28、ht＝ot*tanh(ct)

29、其中，ft、it、ot分別表示遺忘門、輸入門和輸出門，ct表示單元狀態(tài)，ht表示隱藏狀態(tài)，σ表示sigmoid函數(shù)，w和b分別表示權重矩陣和偏置向量。

30、優(yōu)選地，所述策略價值歸一化公式為：

31、

32、其中，v(st,at)表示在狀態(tài)st下采取動作at的價值，minav(st,a)和maxav(st,a)分別表示在狀態(tài)st下所有可能動作的最小和最大價值。

33、優(yōu)選地，還包括使用模擬聽音者反饋函數(shù)，其表示為：

34、f(x,θ)＝w1*f1(x,θ)+w2*f2(x,θ)+…+wn*fn(x,θ)

35、其中，x表示輸入音頻，θ表示當前eq參數(shù)，fi(x,θ)表示第i個評價指標函數(shù)，wi表示第i個評價指標的權重，且∑wi＝1。

36、優(yōu)選地，還包括計算策略價值分數(shù)π(a|s),其計算公式為：

37、

38、其中，τ表示溫度參數(shù)，用于控制策略的探索程度，τ越大，策略越趨向于均勻分布，τ越小，策略越趨向于貪婪選擇。

39、優(yōu)選地，還包括使用人聽覺模型的響應函數(shù)h(f),其表示為：

40、

41、其中，f表示頻率，f0表示特征頻率，fq表示q值頻率，k、α和γ為常數(shù)參數(shù)，用于調整曲線的形狀和靈敏度。

42、本發(fā)明的有益效果主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

43、本發(fā)明的核心在于巧妙地將復雜的音頻均衡問題轉化為一個可以通過深度強化學習來解決的決策過程。這種創(chuàng)新性的方法不僅解決了傳統(tǒng)技術面臨的諸多問題，還在算法機理上實現(xiàn)了多項突破。首先，通過將耳機均衡器參數(shù)作為強化學習的動作，本發(fā)明建立了一個直接且高效的參數(shù)優(yōu)化機制。其次，引入即時獎勵和長期獎勵的雙重獎勵機制，有效地平衡了短期音質改善和長期聽感優(yōu)化之間的關系。

44、更為重要的是，本發(fā)明通過引入長短期記憶網(wǎng)絡(lstm)，成功地捕捉到了音頻信號中的長期依賴關系。這一創(chuàng)新不僅解決了傳統(tǒng)方法忽視音樂整體結構的問題，還使得系統(tǒng)能夠"理解"音樂的情感和風格變化，從而提供更加智能和連貫的均衡效果。同時，改進的a3算法的應用，大大提高了音頻類型識別的準確性，為后續(xù)的均衡策略選擇奠定了堅實的基礎。

45、本發(fā)明還巧妙地解決了算法機理中的多個矛盾。例如，在探索與利用的平衡方面，通過引入溫度參數(shù)τ的動態(tài)調整策略，既保證了系統(tǒng)在初期有足夠的探索空間，又能在后期收斂到最優(yōu)策略。在計算效率與優(yōu)化效果的權衡上，本發(fā)明通過精心設計的神經網(wǎng)絡結構和優(yōu)化算法，在保證高質量均衡效果的同時，將響應時間控制在了毫秒級別，實現(xiàn)了近乎實時的調整。

46、此外，本發(fā)明在多個核心技術點上實現(xiàn)了效果的互補和協(xié)同。比如，ls?tm網(wǎng)絡捕捉的長期依賴特征與a3算法識別的音頻類型信息相互補充，共同為均衡策略的選擇提供了全面的依據(jù)。同時，強化學習框架與人聽覺模型的結合，使得系統(tǒng)不僅能夠優(yōu)化客觀的音頻指標，還能更好地符合人耳的主觀感受。

47、總的來說，本發(fā)明通過深度強化學習技術的創(chuàng)新應用，成功地將音頻均衡技術提升到了一個新的高度。它不僅解決了傳統(tǒng)方法面臨的個性化、環(huán)境適應性和實時性等問題，還通過算法機理的創(chuàng)新和優(yōu)化，實現(xiàn)了音質改善、用戶體驗和計算效率的全面提升。這種全方位的技術突破，為未來智能音頻處理技術的發(fā)展開辟了一條嶄新的道路。