基于深度学习的高保真参数化音频均衡器控制方法及系统
申请号:CN202411586182
申请日期:2024-11-08
公开号:CN119105318A
公开日期:2024-12-10
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种基于深度学习的高保真参数化音频均衡器控制方法及系统,应用于音频均衡器技术领域,其包括收集音频样本并进行预处理,提取音频特征,根据音频特征对预设的深度学习模型进行训练;提取当前音频信号的时频特征,将时频特征输送至深度学习模型中,输出参数信息,参数信息包括:频率、增益和带宽参数;根据参数信息实时调整参数化音频均衡器,以使参数化音频均衡器输出优化后的高保真音频信号。本申请据音频特征对预设的深度学习模型进行训练,将时频特征输送至深度学习模型中,输出参数信息,再根据参数信息实时调整参数化音频均衡器,以使参数化音频均衡器输出优化后的高保真音频信号,实现智能优化均衡器参数的效果。
技术关键词
音频均衡器
深度学习模型
音频特征
人脸关键点
信号
均衡器参数
维特比算法
动态人脸
回溯算法
深度神经网络
频域特征
频率
处理器
样本
控制设备
输出模块