基于机器学习实现的路况信息提示方法、装置和耳机与流程

1.本发明涉及音频处理技术领域，具体涉及一种基于机器学习实现的路况信息提示方法、装置和耳机。


背景技术：

2.目前，耳机是热销的电子消费类产品之一，随身携带用于听歌、通话等。耳机广泛应用于日常生活中，学生及上班族等人群，会常常佩戴耳机出行，往往去学校路或上班路线较为固定，走多了之后对路况的注意就会相对松弛，则未能及时注意到道路路况的变化信息，经过人行横道或者十字路口拐角等等路段环境；并且，现有的耳机追求主动降噪，耳机的主动降噪的效果较好，能够剔除大部分外界噪声信号，当用户佩戴降噪耳机听歌或通话时，经常是沉浸在自己的世界里，用户无法快速获取外界路况信息，导致出现磕磕碰碰、交通意外等现象。
3.为避免磕磕碰碰、交通意外等现象，用户可以关闭耳机的降噪功能(即切换至通透模式)，这一方面需要用户主动去开启或关闭降噪功能，对用户来说操作繁琐；另一方面，当关闭降噪功能时，用户会听到嘈杂的环境噪音，影响用户体验，也不适合长时间使用。
4.因此，在用户使用耳机的过程中，如何有效地向用户提示路况信息的同时尽量减小对用户使用耳机的体验成为亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.基于上述现状，本发明的主要目的在于提供一种基于机器学习实现的路况信息提示方法、装置和耳机，以在用户使用耳机的过程中，有效地向用户提示路况信息的同时尽量减小对用户使用耳机的体验。
6.为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
7.第一方面，本发明实施例公开了一种基于机器学习实现的路况信息提示方法，包括：
8.步骤s100，获取耳机被佩戴时的静态姿态参数，静态姿态参数包括第一静态参数和第二静态参数，其中，第一静态参数为用户佩戴耳机时正视前方状态下对应的重力传感器姿态参数，第二静态参数为用户佩戴耳机时低头状态下对应的重力传感器姿态参数；
9.步骤s200，当用户在预设路线移动时，通过重力传感器采集用户头部的动态姿态得到动态参数，动态参数为用户佩戴耳机时重力传感器相对于静态姿态参数变化的参数；预设路线为用户从初始点向目的地移动的路线；
10.步骤s300，依据动态参数迭代学习用户在预设路线移动的过程中的行为姿态，以记录用户在预设路线的移动习惯；
11.步骤s400，标记预设路线中待提醒节点，待提醒节点包括对应动态参数相对于静态姿态参数变化超过阈值的节点；
12.步骤s500，当用户在预设路线移动至待提醒节点时，向用户发出第一提示信息，以
提醒用户注意路况信息。
13.可选地，在步骤s500中，第一提示信息为特定音频提示音。
14.可选地，在步骤s400之前还包括：
15.步骤s210，当用户在预设路线移动时，通过麦克风采集环境声音；
16.步骤s220，识别环境声音，当识别到环境声音中存在目标类别的声音时，执行步骤s410；
17.步骤s410，在预设路线中标记目标环境节点，目标环境节点为在预设路线中存在目标类别的声音的节点；
18.步骤s500还包括：
19.当用户在预设路线移动至目标环境节点时，向用户发出第二提示信息，以提醒用户注意当前所处的环境。
20.可选地，在步骤s500中，向用户发出第二提示信息包括：
21.步骤s510，从当前目标环境节点中提取目标类别的音频，目标类别的音频为能够提示用户注意路况环境的音频；
22.步骤s520，向用户播放目标类别的音频。
23.可选地，步骤s510包括：
24.从当前目标环境节点采集环境声音；
25.从环境声音中提取目标类别的音频；
26.步骤s520包括：在耳机播放媒体音频的过程中同时播放目标类别的音频。
27.第二方面，本发明实施例公开了一种基于机器学习实现的路况信息提示装置，包括：
28.静态姿态获取模块，用于获取耳机被佩戴时的静态姿态参数，静态姿态参数包括第一静态参数和第二静态参数，其中，第一静态参数为用户佩戴耳机时正视前方状态下对应的重力传感器姿态参数，第二静态参数为用户佩戴耳机时低头状态下对应的重力传感器姿态参数；
29.动态参数获取模块，用于当用户在预设路线移动时，通过重力传感器采集用户头部的动态姿态得到动态参数，动态参数为用户佩戴耳机时重力传感器相对于静态姿态参数变化的参数；预设路线为用户从初始点向目的地移动的路线；
30.姿态学习模块，用于依据动态参数迭代学习用户在预设路线移动的过程中的行为姿态，以记录用户在预设路线的移动习惯；
31.待提醒节点标记模块，用于标记预设路线中待提醒节点，待提醒节点包括对应动态参数相对于静态姿态参数变化超过阈值的节点；
32.提示模块，用于当用户在预设路线移动至待提醒节点时，向用户发出第一提示信息，以提醒用户注意路况信息。
33.可选地，在提示模块中，第一提示信息为特定音频提示音。
34.可选地，还包括：
35.环境声音采集模块，用于当用户在预设路线移动时，通过麦克风采集环境声音；
36.目标识别模块，用于识别环境声音，当识别到环境声音中存在目标类别的声音时，执行目标标记模块；
37.目标标记模块，用于在预设路线中标记目标环境节点，目标环境节点为在预设路线中存在目标类别的声音的节点；
38.提示模块还包括：
39.第二提示单元，用于当用户在预设路线移动至目标环境节点时，向用户发出第二提示信息，以提醒用户注意当前所处的环境。
40.可选地，在提示模块中包括：
41.提取单元，用于从当前目标环境节点中提取目标类别的音频，目标类别的音频为能够提示用户注意路况环境的音频；
42.播放单元，用于向用户播放目标类别的音频。
43.可选地，提取单元用于从当前目标环境节点采集环境声音；从环境声音中提取目标类别的音频；
44.播放单元用于在耳机播放媒体音频的过程中同时播放目标类别的音频。
45.第三方面，本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，存储介质中存储的计算机程序用于被执行实现上述第一方面公开的方法。
46.第四方面，本发明实施例公开了一种音频设备的芯片，其上具有集成电路，集成电路被设计成用于实现上述第一方面公开的方法。
47.第五方面，本发明实施例公开了一种耳机，包括：
48.处理器，用于实现上述第一方面公开的方法。
49.依据本发明实施例公开的一种基于机器学习实现的路况信息提示方法、装置和耳机，在耳机被佩戴时获取重力传感器的静态姿态参数，而后，当用户在预设路线上移动的过程中，可以通过重力传感器采集用户头部的动态姿态得到动态参数，由此，通过动态参数相对于静态姿态参数的变化可以迭代学习用户的行为姿态，也就是，可以记录用户在预设路线中的移动习惯，并将变化超过阈值的节点标记为待提醒节点，从而，当用户在预设路线移动至待提醒节点时，向用户发出第一提示信息，由此达到提醒用户注意路况信息，在用户的整个移动过程中，无需用户摘下耳机便可以向用户提示路况信息，不会影响佩戴耳机的用户体验，继而实现了在用户使用耳机的过程中，有效地向用户提示路况信息的同时尽量减小对用户使用耳机的体验。
50.本发明的其他有益效果，将在具体实施方式中通过具体技术特征和技术方案的介绍来阐述，本领域技术人员通过这些技术特征和技术方案的介绍，应能理解所述技术特征和技术方案带来的有益技术效果。
附图说明
51.以下将参照附图对本发明实施例进行描述。图中：
52.图1为本实施例公开的一种基于机器学习实现的路况信息提示方法流程图；
53.图2为本实施例公开的一种用户上班路线示例示意图；
54.图3为本实施例公开的一种用户上班路线中一种路况示例示意图；
55.图4为本实施例公开的一种用户上班路线中另一种路况示例示意图；
56.图5为本实施例公开的一种基于机器学习实现的路况信息提示装置结构示意图。
具体实施方式
57.以下基于实施例对本发明进行描述，但是本发明并不仅仅限于这些实施例。在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分，为了避免混淆本发明的实质，公知的方法、过程、流程、元件并没有详细叙述。
58.此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。
59.除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。
60.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
61.为了在用户使用耳机的过程中，有效地向用户提示路况信息的同时尽量减小对用户使用耳机的体验，本实施例公开了一种基于机器学习实现的路况信息提示方法，请参考图1，为本实施例公开的一种基于机器学习实现的路况信息提示方法流程图，该基于机器学习实现的路况信息提示方法包括：步骤s100、步骤s200、步骤s300、步骤s400和步骤s500，其中：
62.步骤s100，获取耳机被佩戴时的静态姿态参数。本实施例中，所称静态姿态参数包括第一静态参数和第二静态参数，其中，第一静态参数为用户佩戴耳机时正视前方状态下对应的重力传感器姿态参数，第二静态参数为用户佩戴耳机时低头状态下对应的重力传感器姿态参数。具体地，一般耳机都配有重力传感器(g-sensor)，用户在不同状态下，重力传感器所表现的参数不同，本实施例中，通过分别获取用户正视前方和低头这两个状态下重力传感器的姿态参数，可以作为用户正视前方和低头使用手机的基准坐标姿态参数，之后当用户姿态发生变化时，可以通过与静态姿态参数进行对比，从而确定用户变化后的姿态。在具体实施过程中，可以在手机等移动终端中安装对应的app，由用户触发该静态姿态参数的获取，耳机和手机建立连接后，用户在佩戴了耳机之后，通过操作手机来触发静态姿态参数的采集。需要说明的是，在具体实施过程中，对于同一用户，只需获取一次静态姿态参数即可，也就是在执行后续步骤时，无需重新获取静态姿态参数。
63.步骤s200，当用户在预设路线移动时，通过重力传感器采集用户头部的动态姿态得到动态参数。
64.本实施例中，所称动态参数为用户佩戴耳机时重力传感器相对于静态姿态参数变化的参数，具体地，当用户佩戴耳机进行移动时，移动角度、速度的变化都会引起重力传感器采集的参数发生变化，由此，可以获得用户头部的动态姿态得到动态参数，例如角度、加速度等。
65.本实施例中，所称预设路线为用户从初始点向目的地移动的路线，具体为用户经常行走、骑行的路线，可以是例如上学的路线、上班的路线等。以预设路线为上班路线为例，请参考图2，为本实施例公开的一种用户上班路线示例示意图，起点为“住宅”，目的地为“写字楼”，在用户前进方向会路过机动车道、天桥、住宅区等，对于不同路况，用户的姿态会发生变化，例如，在路口时，用户会减速，此时，重力传感器采集到的参数可以体现出加速度为
负；再如，路面有井盖时，用户会减速并低头观察路面，此时，重力传感器采集到的参数可以体现出加速度为负且头部姿态更靠近于用户低头时的第二静态参数。本实施例中，当用户在预设路线移动时，通过对用户头部运动姿态的采集，可以学习用户在预设路线移动过程的移动习惯，该移动习惯能够表征当前的路况信息，使得用户之后再在同样的预设路线行走时，可以向用户提醒路况信息。
66.在可选的实施例中，可以获取预设的一个行走预设路线的预设时间窗(例如平常上班时间段与下班时间段)，耳机在该预设时间窗内才会进行长时间的检测和训练，避免用户非行走预设路线的短时行走产生的误检测和对后续训练准度的影响。具体地，可以在耳机连接手机后，通过手机来设置该预设时间窗时段。
67.步骤s300，依据动态参数迭代学习用户在预设路线移动的过程中的行为姿态，以记录用户在预设路线的移动习惯。
68.在具体实施例中，通过与静态姿态参数对比，可获取到用户全程不同状态下的训练样本，并加之头部加速度的变化，进行整体行程路线的训练模型和检测模型。
69.为了避免误触发学习，在具体实施过程中，可以在检测到用户处于预设路线的起点，且预设时间窗内获取的用户速度在预设第一平均速度区间内(例如步行速度)，或者在预设第二平均速度区间内(例如骑行速度)，耳机将开始记录用户的人头姿态数据和行走加速度及相对保持的时间；或者，在检测到用户处于预设路线的起点，且一段时间后持续保持相对固定的速度，即重力传感器获取到的用户头部加速度处于趋于0值，耳机将开始记录用户的人头姿态数据和行走加速度及相对保持的时间。
70.本实施例中，通过用户起始行动获取的人头速度和变化时间，可计算出用户的惯用起始速度，并结合后续用户持续行走的时间，根据传感器反馈的水平坐标变化，可计算出用户在某一相对直线路段所用速度及头部姿态特征，由此，可以迭代学习用户在预设路线移动的过程中的行为姿态，从而记录用户在预设路线的移动习惯。
71.在具体实施例中，每当用户在预设时间窗口到来时，并可以迭代学习用户在预设路线上移动的行为姿态，从而使得迭代后记录的行为姿态更贴近于用户的实际姿态，从而能更精准地反应用户的移动习惯。
72.步骤s400，标记预设路线中待提醒节点。本实施例中，所称待提醒节点包括对应动态参数相对于静态姿态参数变化超过阈值的节点。具体地，当耳机检测到用户于相对恒定的运动状态下进行改变时，说明该节点存在需要注意的路况，此时，可以将该节点标记为待提醒节点。在具体实施过程中，用户于相对恒定运动状态的改变可以通过加速度来体现，例如从匀速变到加速/减速时，有加速度的变化；当然也可以通过角度来体现，例如用户到路口时，会转头看路况。在具体实施例中，阈值可以根据实际经验来确定。
73.步骤s500，当用户在预设路线移动至待提醒节点时，向用户发出第一提示信息，以提醒用户注意路况信息。具体地，第一提示信息为特定音频提示音，第一提示信息可以是系统预设的提示音，也可以是用户自行设定的提示音，还可以是实时采集的环境声音。当第一提示音为环境声音时，可以只提取部分关键声音(例如引擎声、施工声)，还可以进一步对环境声音进行降噪处理，以凸显关键声音。在可选的实施例中，在发出第一提示信息时，可以不中断媒体播放的音乐或通话，从而避免中断用户的耳机使用。
74.在标记待提醒节点后，在一种实施例中，当用户移动至该待提醒节点时，向用户发
出第一提示信息；在另一种实施例中，当用户移动至该待提醒节点时，且用户的姿态相对于之前的姿态发生变化时(也就是，没有按照以前的习惯进行移动)，才向用户发出第一提示信息，也就是说，当用户按照以前的习惯移动时，不发出第一提示信息，从而可以进一步减小用户的使用耳机体验。
75.需要说明的是，步骤s200、步骤s300和步骤s400是一个不断迭代的过程，也就是，在当前次执行步骤s500之前，可以迭代步骤s200、步骤s300和步骤s400，在当前次执行步骤s500时，对于待提醒节点，可以用上次迭代结果，也可以是当前次更新后的结果。
76.为便于本领域技术人员理解，请参考图2，图2示例展示的用户从家里到公司上班的路线，路况环境比较复杂，会有直行路段、天桥路段、t行路段、非机动车道路段等等；
77.以以上路线为参考，在一个实施例中，用户在惯用起点(例如用户住宅)出发，耳机会得到一个用户的习惯性起始速度，在接下去一段路况熟悉的直线路段下，用户会保持一个较为稳定的行走速度和习惯。
78.在达到第一个t型路口(可以通过重力传感器采集到的旋转速度来确定用户转弯)，该路口用于车况相交之前发生变化，用户会习惯性的进行一个大幅度的转弯，并可能稍作一定的观察，此时用户的运动状况则相对前一段直线路段会发生较为明显的变化。
79.在第二个交叉路口时，由于该路口的路况较为复杂，若用户之前处于走路低头玩手机的状态，此时很可能会抬头进行路况观察，行走速度也会发生较为明显的变化。且此时由于要经过桥洞，不同类型车辆和行人的会合，该路段会变得拥挤，行走速度也会发生较为明显的波动变化。
80.耳机通过获得左右耳的重力传感器反馈的重力传感器参数(例如加速度、转速等)，计算用户的行进方向，并可通过重力传感器反馈的变化，获得用户的头部姿态数据与行进方向数据，生成路况提醒训练模型。具体地，通过左右耳机重力传感器反馈的重力传感器参数，可以算出角度，识别出用头部的晃动等物理运动。
81.请参考图3，为本实施例公开的一种用户上班路线中一种路况示例示意图，图3所示为用户达到一个t型路口，该路口车况相较于之前一段直线路段发生变化，根据用户平时的走路头部姿态及行走路线，用户会习惯性的进行一个大幅度的转弯，以通过人行道横穿马路；在用户到达该t型路口时，或者用户没有正确观察道路信息，低头看手机等时，可以发出第一提示信息，提醒稍作一定的观察，此时用户的运动状况则相对前一段直线路段会发生较为明显的变化。
82.在可选的实施例中，在步骤s400之前还包括：步骤s210，当用户在预设路线移动时，通过麦克风采集环境声音；步骤s220，识别环境声音，当识别到环境声音中存在目标类别的声音时，执行步骤s410；步骤s410，在预设路线中标记目标环境节点，目标环境节点为在预设路线中存在目标类别的声音的节点；步骤s500还包括：当用户在预设路线移动至目标环境节点时，向用户发出第二提示信息，以提醒用户注意当前所处的环境。具体地，步骤s210和步骤s200可以穿插或同步执行，也就是，当用户在预设路线移动时，可以同步采集动态参数和环境声音；步骤s410步骤s400可以穿插或同步执行，也就是，也就是，在有需要标记的节点时即可对该节点进行标记。本实施例中，所称目标类别声音是指对用户存在危险的事件所对应的声音，例如引擎声、施工声。在具体实施过程中，可以通过动态参数和环境声音同时采集来学习路况信息，例如，在采集到有施工声的同时用户姿态发生变化的情况
下，说明该节点有施工，且位于预设路线上，故可以对该节点进行待提醒和目标环境节点标记。
83.请参考图4，为本实施例公开的一种用户上班路线中另一种路况示例示意图，图4所示为达到一个非机动车道路段，该路口路况相较于前一段路程发生了变化，根据用户平时的走路头部姿态及行走路线，记录用户过马路时会绕过石墩(例如侧身、小角度转身)，在该节点可以提醒用户需要注意过斑马线时的石墩，避免磕碰，同时对于井盖施工声音可以被机器学习到，因此，在该节点还可以根据行程路线提醒用户要注意井盖是否施工，避免踩空，并且，此路段属于非机动车道路段，需要注意来往的自行车、电动车等等，此时用户的运动状况则相对前一段直线路段会发生较为明显的变化。
84.在可选的实施例中，在步骤s500中，向用户发出第二提示信息包括：步骤s510，从当前目标环境节点中提取目标类别的音频，目标类别的音频为能够提示用户注意路况环境的音频；步骤s520，向用户播放目标类别的音频。目标类别是指对用户移动可能会带来安全隐患的事件类别，例如机动车声、电动车声、施工声等。在具体实施过程中，提取目标类别的音频可以是系统预设的声音，也可以是实时采集，并提取出来的关键声音，例如引擎声、鸣笛声、自行车鸣笛声、电动车鸣笛声、施工声等等。
85.当然，在具体实施过程中，当通过实施采集提取关键声音的方式时，可以滤除嘈杂声，使得关键声音更为纯粹。
86.在可选的实施例中，步骤s510包括：从当前目标环境节点采集环境声音；从环境声音中提取目标类别的音频；步骤s520包括：在耳机播放媒体音频的过程中同时播放目标类别的音频。具体地，关键声音的能量可以小一些，能提醒就行，避免影响用户听音乐或打电话。
87.本实施例还公开了一种基于机器学习实现的路况信息提示装置，请参考图5，为本实施例公开的一种基于机器学习实现的路况信息提示装置结构示意图，该基于机器学习实现的路况信息提示装置包括：静态姿态获取模块100、动态参数获取模块200、姿态学习模块300、待提醒节点标记模块400和提示模块500，其中：
88.静态姿态获取模块100用于获取耳机被佩戴时的静态姿态参数，静态姿态参数包括第一静态参数和第二静态参数，其中，第一静态参数为用户佩戴耳机时正视前方状态下对应的重力传感器姿态参数，第二静态参数为用户佩戴耳机时低头状态下对应的重力传感器姿态参数；
89.动态参数获取模块200用于当用户在预设路线移动时，通过重力传感器采集用户头部的动态姿态得到动态参数，动态参数为用户佩戴耳机时重力传感器相对于静态姿态参数变化的参数；预设路线为用户从初始点向目的地移动的路线；
90.姿态学习模块300用于依据动态参数迭代学习用户在预设路线移动的过程中的行为姿态，以记录用户在预设路线的移动习惯；
91.待提醒节点标记模块400用于标记预设路线中待提醒节点，待提醒节点包括对应动态参数相对于静态姿态参数变化超过阈值的节点；
92.提示模块500用于当用户在预设路线移动至待提醒节点时，向用户发出第一提示信息，以提醒用户注意路况信息。
93.在可选的实施例中，在提示模块500中，第一提示信息为特定音频提示音。
94.在可选的实施例中，还包括：
95.环境声音采集模块，用于当用户在预设路线移动时，通过麦克风采集环境声音；
96.目标识别模块，用于识别环境声音，当识别到环境声音中存在目标类别的声音时，执行目标标记模块；
97.目标标记模块，用于在预设路线中标记目标环境节点，目标环境节点为在预设路线中存在目标类别的声音的节点；
98.提示模块500还包括：
99.第二提示单元，用于当用户在预设路线移动至目标环境节点时，向用户发出第二提示信息，以提醒用户注意当前所处的环境。
100.在可选的实施例中，在提示模块500中包括：
101.提取单元，用于从当前目标环境节点中提取目标类别的音频，目标类别的音频为能够提示用户注意路况环境的音频；
102.播放单元，用于向用户播放目标类别的音频。
103.在可选的实施例中，提取单元用于从当前目标环境节点采集环境声音；从环境声音中提取目标类别的音频；
104.播放单元用于在耳机播放媒体音频的过程中同时播放目标类别的音频。
105.本实施例还公开了一种计算机可读存储介质，如芯片、光盘等，其上存储有计算机程序，存储介质中存储的计算机程序用于被执行实现上述实施例公开的方法。
106.本实施例还公开了一种音频设备的芯片，其上具有集成电路，集成电路被设计成用于实现上述实施例公开的方法。
107.本实施例还公开了一种耳机，耳机可以是有线耳机，无线耳机，该耳机包括：处理器，用于实现上述实施例公开的方法。
108.依据本发明实施例公开的一种基于机器学习实现的路况信息提示方法、装置和耳机，在耳机被佩戴时获取重力传感器的静态姿态参数，而后，当用户在预设路线上移动的过程中，可以通过重力传感器采集用户头部的动态姿态得到动态参数，由此，通过动态参数相对于静态姿态参数的变化可以迭代学习用户的行为姿态，也就是，可以记录用户在预设路线中的移动习惯，并将变化超过阈值的节点标记为待提醒节点，从而，当用户在预设路线移动至待提醒节点时，向用户发出第一提示信息，由此达到提醒用户注意路况信息，在用户的整个移动过程中，无需用户摘下耳机便可以向用户提示路况信息，不会影响佩戴耳机的用户体验，继而实现了在用户使用耳机的过程中，有效地向用户提示路况信息的同时尽量减小对用户使用耳机的体验。
109.作为可选的方案，通过左右耳重力传感器获取位置信息，以及用户的加速度数据记录行走路线以及行走习惯，同时获取外界特定环境声得到训练模型，进行不同环境下不同位置的路况提示及环境声进行放大处理，使得用户在不影响听歌等多媒体体验的前提下，能够获取路况信息，提高佩戴耳机用户者步行路段的安全性。相对传统方案，仅仅只是针对特定环境声进行放大处理，本方案通过用户头部姿态以及移动速度训练得到耳机环境识别模型，能够讲特定路段关键的环境声源进行放大，使得用户在不影响听歌等多媒体体验的前提下，依然可以对路况进行关注。
110.并且，由于通过用户头部姿态以及移动速度训练得到耳机环境识别模型，在用户
在预设路线移动过程中，能够不断迭代学习，将特定路段关键的环境声源进行放大，使得用户在不影响听歌等多媒体体验的前提下，依然可以对路况进行关注。
111.需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读存储介质并不限定于上述所给实施例，例如还可以为电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
112.本领域的技术人员能够理解的是，在不冲突的前提下，上述各优选方案可以自由地组合、叠加。其中，附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生，例如，两个接连表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。本文中对于各步骤的编号仅为了方便说明和引用，并不用于限定前后顺序，具体的执行顺序是由技术本身确定的，本领域技术人员可以根据技术本身确定各种允许的、合理的顺序。
113.需要说明的是，本发明中采用步骤编号(字母或数字编号)来指代某些具体的方法步骤，仅仅是出于描述方便和简洁的目的，而绝不是用字母或数字来限制这些方法步骤的顺序。本领域的技术人员能够明了，相关方法步骤的顺序，应由技术本身决定，不应因步骤编号的存在而被不适当地限制，本领域技术人员可以根据技术本身确定各种允许的、合理的步骤顺序。
114.本领域的技术人员能够理解的是，在不冲突的前提下，上述各优选方案可以自由地组合、叠加。
115.应当理解，上述的实施方式仅是示例性的，而非限制性的，在不偏离本发明的基本原理的情况下，本领域的技术人员可以针对上述细节做出的各种明显的或等同的修改或替换，都将包含于本发明的权利要求范围内。

技术特征：
1.一种基于机器学习实现的路况信息提示方法，其特征在于，包括：步骤s100，获取耳机被佩戴时的静态姿态参数，所述静态姿态参数包括第一静态参数和第二静态参数，其中，所述第一静态参数为用户佩戴耳机时正视前方状态下对应的重力传感器姿态参数，所述第二静态参数为用户佩戴耳机时低头状态下对应的重力传感器姿态参数；步骤s200，当用户在预设路线移动时，通过重力传感器采集用户头部的动态姿态得到动态参数，所述动态参数为用户佩戴耳机时重力传感器相对于所述静态姿态参数变化的参数；所述预设路线为用户从初始点向目的地移动的路线；步骤s300，依据所述动态参数迭代学习用户在所述预设路线移动的过程中的行为姿态，以记录用户在所述预设路线的移动习惯；步骤s400，标记所述预设路线中待提醒节点，所述待提醒节点包括对应动态参数相对于所述静态姿态参数变化超过阈值的节点；步骤s500，当用户在所述预设路线移动至所述待提醒节点时，向用户发出第一提示信息，以提醒用户注意路况信息。2.如权利要求1所述的基于机器学习实现的路况信息提示方法，其特征在于，在所述步骤s500中，所述第一提示信息为特定音频提示音。3.如权利要求1或2所述的基于机器学习实现的路况信息提示方法，其特征在于，在所述步骤s400之前还包括：步骤s210，当用户在预设路线移动时，通过麦克风采集环境声音；步骤s220，识别所述环境声音，当识别到所述环境声音中存在目标类别的声音时，执行步骤s410；步骤s410，在所述预设路线中标记目标环境节点，所述目标环境节点为在预设路线中存在目标类别的声音的节点；所述步骤s500还包括：当用户在所述预设路线移动至所述目标环境节点时，向用户发出第二提示信息，以提醒用户注意当前所处的环境。4.如权利要求3所述的基于机器学习实现的路况信息提示方法，其特征在于，在所述步骤s500中，所述向用户发出第二提示信息包括：步骤s510，从当前目标环境节点中提取目标类别的音频，所述目标类别的音频为能够提示用户注意路况环境的音频；步骤s520，向用户播放目标类别的音频。5.如权利要求4所述的基于机器学习实现的路况信息提示方法，其特征在于，所述步骤s510包括：从当前目标环境节点采集环境声音；从所述环境声音中提取目标类别的音频；所述步骤s520包括：在耳机播放媒体音频的过程中同时播放所述目标类别的音频。6.一种基于机器学习实现的路况信息提示装置，其特征在于，包括：静态姿态获取模块(100)，用于获取耳机被佩戴时的静态姿态参数，所述静态姿态参数包括第一静态参数和第二静态参数，其中，所述第一静态参数为用户佩戴耳机时正视前方
状态下对应的重力传感器姿态参数，所述第二静态参数为用户佩戴耳机时低头状态下对应的重力传感器姿态参数；动态参数获取模块(200)，用于当用户在预设路线移动时，通过重力传感器采集用户头部的动态姿态得到动态参数，所述动态参数为用户佩戴耳机时重力传感器相对于所述静态姿态参数变化的参数；所述预设路线为用户从初始点向目的地移动的路线；姿态学习模块(300)，用于依据所述动态参数迭代学习用户在所述预设路线移动的过程中的行为姿态，以记录用户在所述预设路线的移动习惯；待提醒节点标记模块(400)，用于标记所述预设路线中待提醒节点，所述待提醒节点包括对应动态参数相对于所述静态姿态参数变化超过阈值的节点；提示模块(500)，用于当用户在所述预设路线移动至所述待提醒节点时，向用户发出第一提示信息，以提醒用户注意路况信息。7.如权利要求6所述的基于机器学习实现的路况信息提示装置，其特征在于，在所述提示模块(500)中，所述第一提示信息为特定音频提示音。8.如权利要求6或7所述的基于机器学习实现的路况信息提示装置，其特征在于，还包括：环境声音采集模块，用于当用户在预设路线移动时，通过麦克风采集环境声音；目标识别模块，用于识别所述环境声音，当识别到所述环境声音中存在目标类别的声音时，执行目标标记模块；目标标记模块，用于在所述预设路线中标记目标环境节点，所述目标环境节点为在预设路线中存在目标类别的声音的节点；所述提示模块(500)还包括：第二提示单元，用于当用户在所述预设路线移动至所述目标环境节点时，向用户发出第二提示信息，以提醒用户注意当前所处的环境。9.如权利要求8所述的基于机器学习实现的路况信息提示装置，其特征在于，在所述提示模块(500)中包括：提取单元，用于从当前目标环境节点中提取目标类别的音频，所述目标类别的音频为能够提示用户注意路况环境的音频；播放单元，用于向用户播放目标类别的音频。10.如权利要求9所述的基于机器学习实现的路况信息提示装置，其特征在于，所述提取单元用于从当前目标环境节点采集环境声音；从所述环境声音中提取目标类别的音频；所述播放单元用于在耳机播放媒体音频的过程中同时播放所述目标类别的音频。11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，存储介质中存储的计算机程序用于被执行实现如权利要求1-5任意一项所述的方法。12.一种音频设备的芯片，其上具有集成电路，其特征在于，所述集成电路被设计成用于实现如权利要求1-5任意一项所述的方法。13.一种耳机，其特征在于，包括：处理器，用于实现如权利要求1-5任意一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种基于机器学习实现的路况信息提示方法、装置和耳机，所述方法，包括：步骤S100，获取耳机被佩戴时的静态姿态参数；步骤S200，当用户在预设路线移动时，通过重力传感器采集用户头部的动态姿态得到动态参数；步骤S300，依据动态参数迭代学习用户在预设路线移动的过程中的行为姿态，以记录用户在预设路线的移动习惯；步骤S400，标记预设路线中待提醒节点；步骤S500，当用户在预设路线移动至待提醒节点时，向用户发出第一提示信息，以提醒用户注意路况信息。继而实现了在用户使用耳机的过程中，有效地向用户提示路况信息的同时尽量减小对用户使用耳机的体验。尽量减小对用户使用耳机的体验。尽量减小对用户使用耳机的体验。


技术研发人员：傅镇赋 符少文 赖志培 劳泽栋 郑仲杰 沈梓豪
受保护的技术使用者：深圳市杰理微电子科技有限公司
技术研发日：2023.03.17
技术公布日：2023/7/11