一种PCM音频采样率的升降控制方法及系统
文献发布时间：2023-06-19 13:46:35
技术领域
本发明涉及音频采样率控制技术领域，特别涉及一种PCM音频采样率的升降控制方法及系统。
背景技术
目前，PCM音频数据在进行采样时，用户需要根据自身对音质的不同要求对采样率【采样率越高，音质越好】进行升降控制，但是，缺少直接控制采样率升降的方法，用户体验较差。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种PCM音频采样率的升降控制方法及系统，可以直接控制采样率升降，提升了用户体验。
本发明实施例提供的一种PCM音频采样率的升降控制方法，包括：
步骤1：获取原始PCM音频帧数据的原始采样率；
步骤2：获取用户输入的目标采样率；
步骤3：计算目标采样率和原始采样率的倍数；
步骤4：基于倍数，对原始PCM音频帧数据按目标采样率进行采样。
优选的，步骤3：计算目标采样率和原始采样率的倍数，计算公式如下：
其中，γ为倍数，ρ为目标采样率，ρ
优选的，步骤4：基于倍数，对原始PCM音频帧数据按目标采样率进行采样，包括：
获取原始PCM音频帧数据的采样值，并进行汇总，获得采样值集；
提取采样值集中的采样值中相邻的波峰值和波谷值；
获取提取的相邻的波峰值和波谷值之间的采样值的第一个数；
若倍数大于1，将第一个数与倍数相乘，并将乘积作为第二个数；
计算第二个数和第一个数之间的第一差值，并作为第三个数；
在提取的相邻的波峰值和波谷值之间均匀地增加设置第三个数个采样点；
若倍数小于1，将第一个数与倍数相乘，并将乘积作为第四个数；
计算第一个数和第四个数之间的第二差值，并作为第五个数；
在提取的相邻的波峰值和波谷值之间均匀地减少设置第五个数个采样点。
优选的，PCM音频采样率的升降控制方法，还包括：
步骤5：获取用户对应的数据存储库的存储压力值，若存储压力值大于等于预设的阈值，确定目标采样率是否能够调整，若是，对目标采样率进行相应调整，调整后，继续进行采样；
其中，确定目标采样率是否能够调整，包括：
计算存储压力值阈值之间的第三差值；
构建用户-差值-采样率对照库，基于用户-差值-采样率对照库，确定用户和第三差值共同对应的适宜采样率；
若目标采样率大于等于适宜采样率，则目标采样率需要调整，否则不需要；
对目标采样率进行相应调整，包括：
将目标采样率调整为适宜采样率。
优选的，构建用户-差值-采样率对照库，包括：
获取预设的采样率可接受程度调查表，分发采样率可接受程度调查表至用户；
获取用户基于采样率可接受程度调查表输入的调查结果，调查结果包括：多个可以接受的第一采样率；
将第一采样率从大到小进行排序，获得采样率序列；
从采样率序列中从头至尾依次提取一个第一采样率，并作为第二采样率；
获取用户输入第二采样率时前和/或后预设的时间段内产生的多个第一操作记录；
对第一操作记录进行特征提取，获得多个第一特征；
构建不确定特征库，将第一特征与不确定特征库中的第二特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的匹配项，匹配项包括：匹配符合的第一特征和第二特征以及匹配符合度；
若匹配项的个数大于等于预设的个数阈值和/或至少一个匹配项中的匹配符合度大于等于预设的匹配符合度阈值，从采样率序列中剔除对应第二采样率，同时，剔除采样率序列中小于第二采样率的第一采样率；
剔除完毕后，继续提取；
当采样率序列中需要剔除的第二采样率或第一采样率均被剔除后，将剩余第一采样率作为第三采样率；
统计第三采样率的个数；
获取预设的差值序列，从差值序列中选取前个数个第四差值；
将第四差值从大到小进行排序，获得第一序列；
将第三采样率从小到大进行排序，获得第二序列；
选取任意一个第四差值，确定选取的第四差值在第一序列中的第一位置；
将第二序列中对应于第一位置的第二位置上的第三采样率与选取的第四差值进行对应；
将第四差值、对应第三采样率与用户进行组合，获得一个对照组；
获取预设的第一空白数据库，将对照组存入第一空白数据库；
当需要存入第一空白数据库的对照组全部存入后，将第一空白数据库作为用户-差值-采样率对照库；
其中，构建不确定特征库，包括：
获取记录数据，记录数据包括：不同实验用户基于采样率可接受程度调查表输入调查结果时产生的多个第二操作记录；
对第二操作记录进行特征提取，获得多个第三特征；
汇总第三特征，获得特征集；
获取第二操作记录的产生时间；
将第二操作记录基于对应产生时间，按时间先后顺序进行排序，获得操作记录序列；
从操作记录序列中随机选取一个第二操作记录，并作为第一目标项；
对第一目标项进行特征提取，获得多个第四特征；
基于预设的第一提取规则，尝试从操作记录序列中提取出至少一个第三操作记录；
若提取成功，对第三操作记录进行特征提取，获得多个第五特征，并将第三操作记录作为第二目标项；
将第四特征和第五特征进行随机组合，获得多个第一组合特征；
基于预设的存在率分析模型，分析第一组合特征在特征集中的第一存在率；
若任一第一存在率大于等于预设的第一存在率阈值，获取预设的第二空白数据库，赋予第四特征和第五特征预设的第一权重，赋予后，存入第二空白数据库，同时，赋予第一组合特征预设的第二权重，赋予后，存入第二空白数据库；
基于预设的第二提取规则，尝试从操作记录序列中提取出至少一个第四操作记录；
若提取成功，对第四操作记录进行特征提取，获得多个第六特征，并将第四操作记录作为第三目标项；
将第四特征和第六特征进行随机组合，获得多个第二组合特征；
基于存在率分析模型，分析第二组合特征在特征集中的第二存在率；
若第二存在率大于等于预设的第二存在率阈值，赋予第四特征预设的第三权重，赋予后，存入第二空白数据库，同时，赋予第二组合特征预设的第四权重，赋予后，存入第二空白数据库；
全部存入后，将第二空白数据库作为不确定特征库，完成构建；
其中，第一提取规则包括：若第一目标项的第一操作类型与操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录的第二操作类型相同，提取操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录，并作为第三操作记录，同时，继续向前逐个提取，直至提取到的第二操作记录的第三操作类型和第一操作类型不同；
若第一目标项的第一操作类型与操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录的第四操作类型相同，提取操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录，并作为第三操作记录，同时，继续向后逐个提取，直至提取到的第二操作记录的第五操作类型与第一操作类型不同；
第二提取规则包括：若第一目标项的第六操作类型与操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录的第七操作类型不同，提取操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录，并作为第四操作记录，同时，继续向前逐个提取，直至提取的第二操作记录的第八操作类型与第六操作类型相同；
若第一目标项的第六操作类型与操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录的第九操作类型不同，提取操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录，并作为第四操作记录，同时，继续向后逐个提取，直至提取的第二操作记录的第十操作类型与第六操作类型相同；
第一权重小于第二权重小于第三权重小于第四权重。
本发明实施例提供的一种PCM音频采样率的升降控制系统，包括：
第一获取模块，用于获取原始PCM音频帧数据的原始采样率；
第二获取模块，用于获取用户输入的目标采样率；
计算模块，用于计算目标采样率和原始采样率的倍数；
采样模块，用于基于倍数，对原始PCM音频帧数据按目标采样率进行采样。
优选的，计算模块执行如下操作：
计算目标采样率和原始采样率的倍数，计算公式如下：
其中，γ为倍数，ρ为目标采样率，ρ
优选的，采样模块执行如下操作：
获取原始PCM音频帧数据的采样值，并进行汇总，获得采样值集；
提取采样值集中的采样值中相邻的波峰值和波谷值；
获取提取的相邻的波峰值和波谷值之间的采样值的第一个数；
若倍数大于1，将第一个数与倍数相乘，并将乘积作为第二个数；
计算第二个数和第一个数之间的第一差值，并作为第三个数；
在提取的相邻的波峰值和波谷值之间均匀地增加设置第三个数个采样点；
若倍数小于1，将第一个数与倍数相乘，并将乘积作为第四个数；
计算第一个数和第四个数之间的第二差值，并作为第五个数；
在提取的相邻的波峰值和波谷值之间均匀地减少设置第五个数个采样点。
优选的，PCM音频采样率的升降控制系统，还包括：
调整模块，用于获取用户对应的数据存储库的存储压力值，若存储压力值大于等于预设的阈值，确定目标采样率是否能够调整，若是，对目标采样率进行相应调整，调整后，继续进行采样；
调整模块执行如下操作：
计算存储压力值阈值之间的第三差值；
构建用户-差值-采样率对照库，基于用户-差值-采样率对照库，确定用户和第三差值共同对应的适宜采样率；
若目标采样率大于等于适宜采样率，则目标采样率需要调整，否则不需要；
若需要调整，将目标采样率调整为适宜采样率。
优选的，调整模块执行如下操作：
获取预设的采样率可接受程度调查表，分发采样率可接受程度调查表至用户；
获取用户基于采样率可接受程度调查表输入的调查结果，调查结果包括：多个可以接受的第一采样率；
将第一采样率从大到小进行排序，获得采样率序列；
从采样率序列中从头至尾依次提取一个第一采样率，并作为第二采样率；
获取用户输入第二采样率时前和/或后预设的时间段内产生的多个第一操作记录；
对第一操作记录进行特征提取，获得多个第一特征；
构建不确定特征库，将第一特征与不确定特征库中的第二特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的匹配项，匹配项包括：匹配符合的第一特征和第二特征以及匹配符合度；
若匹配项的个数大于等于预设的个数阈值和/或至少一个匹配项中的匹配符合度大于等于预设的匹配符合度阈值，从采样率序列中剔除对应第二采样率，同时，剔除采样率序列中小于第二采样率的第一采样率；
剔除完毕后，继续提取；
当采样率序列中需要剔除的第二采样率或第一采样率均被剔除后，将剩余第一采样率作为第三采样率；
统计第三采样率的个数；
获取预设的差值序列，从差值序列中选取前个数个第四差值；
将第四差值从大到小进行排序，获得第一序列；
将第三采样率从小到大进行排序，获得第二序列；
选取任意一个第四差值，确定选取的第四差值在第一序列中的第一位置；
将第二序列中对应于第一位置的第二位置上的第三采样率与选取的第四差值进行对应；
将第四差值、对应第三采样率与用户进行组合，获得一个对照组；
获取预设的第一空白数据库，将对照组存入第一空白数据库；
当需要存入第一空白数据库的对照组全部存入后，将第一空白数据库作为用户-差值-采样率对照库；
其中，构建不确定特征库，包括：
获取记录数据，记录数据包括：不同实验用户基于采样率可接受程度调查表输入调查结果时产生的多个第二操作记录；
对第二操作记录进行特征提取，获得多个第三特征；
汇总第三特征，获得特征集；
获取第二操作记录的产生时间；
将第二操作记录基于对应产生时间，按时间先后顺序进行排序，获得操作记录序列；
从操作记录序列中随机选取一个第二操作记录，并作为第一目标项；
对第一目标项进行特征提取，获得多个第四特征；
基于预设的第一提取规则，尝试从操作记录序列中提取出至少一个第三操作记录；
若提取成功，对第三操作记录进行特征提取，获得多个第五特征，并将第三操作记录作为第二目标项；
将第四特征和第五特征进行随机组合，获得多个第一组合特征；
基于预设的存在率分析模型，分析第一组合特征在特征集中的第一存在率；
若任一第一存在率大于等于预设的第一存在率阈值，获取预设的第二空白数据库，赋予第四特征和第五特征预设的第一权重，赋予后，存入第二空白数据库，同时，赋予第一组合特征预设的第二权重，赋予后，存入第二空白数据库；
基于预设的第二提取规则，尝试从操作记录序列中提取出至少一个第四操作记录；
若提取成功，对第四操作记录进行特征提取，获得多个第六特征，并将第四操作记录作为第三目标项；
将第四特征和第六特征进行随机组合，获得多个第二组合特征；
基于存在率分析模型，分析第二组合特征在特征集中的第二存在率；
若第二存在率大于等于预设的第二存在率阈值，赋予第四特征预设的第三权重，赋予后，存入第二空白数据库，同时，赋予第二组合特征预设的第四权重，赋予后，存入第二空白数据库；
全部存入后，将第二空白数据库作为不确定特征库，完成构建；
其中，第一提取规则包括：若第一目标项的第一操作类型与操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录的第二操作类型相同，提取操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录，并作为第三操作记录，同时，继续向前逐个提取，直至提取到的第二操作记录的第三操作类型和第一操作类型不同；
若第一目标项的第一操作类型与操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录的第四操作类型相同，提取操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录，并作为第三操作记录，同时，继续向后逐个提取，直至提取到的第二操作记录的第五操作类型与第一操作类型不同；
第二提取规则包括：若第一目标项的第六操作类型与操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录的第七操作类型不同，提取操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录，并作为第四操作记录，同时，继续向前逐个提取，直至提取的第二操作记录的第八操作类型与第六操作类型相同；
若第一目标项的第六操作类型与操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录的第九操作类型不同，提取操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录，并作为第四操作记录，同时，继续向后逐个提取，直至提取的第二操作记录的第十操作类型与第六操作类型相同；
第一权重小于第二权重小于第三权重小于第四权重。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种PCM音频采样率的升降控制方法的流程图；
图2为本发明实施例中又一PCM音频采样率的升降控制方法的流程图；
图3为本发明实施例中一种PCM音频采样率的升降控制系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制方法，如图1所示，包括：
步骤1：获取原始PCM音频帧数据的原始采样率；
步骤2：获取用户输入的目标采样率；
步骤3：计算目标采样率和原始采样率的倍数；
步骤4：基于倍数，对原始PCM音频帧数据按目标采样率进行采样。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
获取需要改变采样率的原始PCM音频帧数据和原始采样率；获取用户输入即用户想要将原始采样率改变成的目标采样率；计算目标采样率和原始采样率的倍数；基于该倍数，对原始PCM音频帧数据按目标采样率进行采样；
本发明实施例可以直接控制采样率升降，提升了用户体验。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制方法，步骤3：计算目标采样率和原始采样率的倍数，计算公式如下：
其中，γ为倍数，ρ为目标采样率，ρ
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
计算目标采样率和原始采样率的倍数，用目标采样率除以原始采样率；
例如：原始采样率为8khz，目标采样率为32khz，倍数即为4。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制方法，如图2所示，步骤4：基于倍数，对原始PCM音频帧数据按目标采样率进行采样，包括：
步骤401：获取原始PCM音频帧数据的采样值，并进行汇总，获得采样值集；
步骤402：提取采样值集中的采样值中相邻的波峰值和波谷值；
步骤403：获取提取的相邻的波峰值和波谷值之间的采样值的第一个数；
步骤404：若倍数大于1，将第一个数与倍数相乘，并将乘积作为第二个数；
步骤405：计算第二个数和第一个数之间的第一差值，并作为第三个数；
步骤406：在提取的相邻的波峰值和波谷值之间均匀地增加设置第三个数个采样点；
步骤407：若倍数小于1，将第一个数与倍数相乘，并将乘积作为第四个数；
步骤408：计算第一个数和第四个数之间的第二差值，并作为第五个数；
步骤409：在提取的相邻的波峰值和波谷值之间均匀地减少设置第五个数个采样点。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
若倍数大于1，则说明要增加采样率，需要在相邻的波峰和波谷间均匀增加一定数量的采样点；若倍数小于1，则说明要减小采样率，需要在相邻的波峰和波谷间均匀减小一定数量的采样点。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制方法，还包括：
步骤5：获取用户对应的数据存储库的存储压力值，若存储压力值大于等于预设的阈值，确定目标采样率是否能够调整，若是，对目标采样率进行相应调整，调整后，继续进行采样；
其中，确定目标采样率是否能够调整，包括：
计算存储压力值阈值之间的第三差值；
构建用户-差值-采样率对照库，基于用户-差值-采样率对照库，确定用户和第三差值共同对应的适宜采样率；
若目标采样率大于等于适宜采样率，则目标采样率需要调整，否则不需要；
对目标采样率进行相应调整，包括：
将目标采样率调整为适宜采样率。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
为了节省终端【例如：手机、电脑等】的本地存储空间以及使用便利性，许多音乐工作者等偏好将音频文件存入云端，当大量音频文件存储任务执行时，对音频文件均采用相同采样率进行采样，若采样率较高，采样后的音频文件较大，会对云端的数据库产生压力，造成冲击，若采样率较低，不能满足一些高要求用户的使用需求；因此，亟需一种解决办法；
本申请将用户首先确定用户输入的目标采样率是否需要调整，若是，将目标采样率替换成适宜当前存储数据库存储压力且用户能够接受的适宜采样率，解决了大量音频文件存储任务进行时，对音频文件均采用相同采样率进行采样，采样率较高，会对云端的数据库产生压力，造成冲击，采样率较低，不能满足一些高要求用户的使用需求的问题。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制方法，构建用户-差值-采样率对照库，包括：
获取预设的采样率可接受程度调查表，分发采样率可接受程度调查表至用户；
获取用户基于采样率可接受程度调查表输入的调查结果，调查结果包括：多个可以接受的第一采样率；
将第一采样率从大到小进行排序，获得采样率序列；
从采样率序列中从头至尾依次提取一个第一采样率，并作为第二采样率；
获取用户输入第二采样率时前和/或后预设的时间段内产生的多个第一操作记录；
对第一操作记录进行特征提取，获得多个第一特征；
构建不确定特征库，将第一特征与不确定特征库中的第二特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的匹配项，匹配项包括：匹配符合的第一特征和第二特征以及匹配符合度；
若匹配项的个数大于等于预设的个数阈值和/或至少一个匹配项中的匹配符合度大于等于预设的匹配符合度阈值，从采样率序列中剔除对应第二采样率，同时，剔除采样率序列中小于第二采样率的第一采样率；
剔除完毕后，继续提取；
当采样率序列中需要剔除的第二采样率或第一采样率均被剔除后，将剩余第一采样率作为第三采样率；
统计第三采样率的个数；
获取预设的差值序列，从差值序列中选取前个数个第四差值；
将第四差值从大到小进行排序，获得第一序列；
将第三采样率从小到大进行排序，获得第二序列；
选取任意一个第四差值，确定选取的第四差值在第一序列中的第一位置；
将第二序列中对应于第一位置的第二位置上的第三采样率与选取的第四差值进行对应；
将第四差值、对应第三采样率与用户进行组合，获得一个对照组；
获取预设的第一空白数据库，将对照组存入第一空白数据库；
当需要存入第一空白数据库的对照组全部存入后，将第一空白数据库作为用户-差值-采样率对照库；
其中，构建不确定特征库，包括：
获取记录数据，记录数据包括：不同实验用户基于采样率可接受程度调查表输入调查结果时产生的多个第二操作记录；
对第二操作记录进行特征提取，获得多个第三特征；
汇总第三特征，获得特征集；
获取第二操作记录的产生时间；
将第二操作记录基于对应产生时间，按时间先后顺序进行排序，获得操作记录序列；
从操作记录序列中随机选取一个第二操作记录，并作为第一目标项；
对第一目标项进行特征提取，获得多个第四特征；
基于预设的第一提取规则，尝试从操作记录序列中提取出至少一个第三操作记录；
若提取成功，对第三操作记录进行特征提取，获得多个第五特征，并将第三操作记录作为第二目标项；
将第四特征和第五特征进行随机组合，获得多个第一组合特征；
基于预设的存在率分析模型，分析第一组合特征在特征集中的第一存在率；
若任一第一存在率大于等于预设的第一存在率阈值，获取预设的第二空白数据库，赋予第四特征和第五特征预设的第一权重，赋予后，存入第二空白数据库，同时，赋予第一组合特征预设的第二权重，赋予后，存入第二空白数据库；
基于预设的第二提取规则，尝试从操作记录序列中提取出至少一个第四操作记录；
若提取成功，对第四操作记录进行特征提取，获得多个第六特征，并将第四操作记录作为第三目标项；
将第四特征和第六特征进行随机组合，获得多个第二组合特征；
基于存在率分析模型，分析第二组合特征在特征集中的第二存在率；
若第二存在率大于等于预设的第二存在率阈值，赋予第四特征预设的第三权重，赋予后，存入第二空白数据库，同时，赋予第二组合特征预设的第四权重，赋予后，存入第二空白数据库；
全部存入后，将第二空白数据库作为不确定特征库，完成构建；
其中，第一提取规则包括：若第一目标项的第一操作类型与操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录的第二操作类型相同，提取操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录，并作为第三操作记录，同时，继续向前逐个提取，直至提取到的第二操作记录的第三操作类型和第一操作类型不同；
若第一目标项的第一操作类型与操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录的第四操作类型相同，提取操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录，并作为第三操作记录，同时，继续向后逐个提取，直至提取到的第二操作记录的第五操作类型与第一操作类型不同；
第二提取规则包括：若第一目标项的第六操作类型与操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录的第七操作类型不同，提取操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录，并作为第四操作记录，同时，继续向前逐个提取，直至提取的第二操作记录的第八操作类型与第六操作类型相同；
若第一目标项的第六操作类型与操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录的第九操作类型不同，提取操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录，并作为第四操作记录，同时，继续向后逐个提取，直至提取的第二操作记录的第十操作类型与第六操作类型相同；
第一权重小于第二权重小于第三权重小于第四权重。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
分发预设的音质可接受程度调查问卷【例如：多个采样率，每个采样率对应一个该采样率下的多个音源试听栏，每个采样率还对应有可接受和不可接受选项】至用户；当用户作答音质可接受程度调查问卷时，由高采样率至低采样率进行作答，一般情况下，前几个采样率由于音质较好，正常用户可以笃定能够接受，在确定后几个采样率是否可接受时，一定会存在不确定的情况；因此，获取调查结果，从调查结果中基于采样率的大小从大至小依次提取一个第二采样率；获取用户输入该第二采样率【例如：勾选该第三采样率的可接受选项】前和/后预设的时间段【例如：30秒】内产生的多个第一操作记录，对第一操作记录进行特征提取，获得第一特征；将第一特征与不确定特征库【例如：一数据库，内存有大量用户不确定时产生的操作记录特征】中的第二特征进行匹配；当匹配项的个数大于等于预设的个数阈值【例如：5】和/或匹配度均大于等于预设的匹配度阈值【例如：96】时，证实用户在作答该第二采样率时，有不确定的情况发生，理应剔除第三采样率以及比第三采样率小的全部第二采样率【该音质下用户不确定，还要差的音质一定也不能采用】；
分发音质可接受程度调查问卷至不同的用户，各用户在作答音质可接受程度调查问卷时，若发现自己存在不确定，第一时间触发预设的按钮，触发记录接下来的多个第二操作记录；第二操作记录的操作类型有试听【播放、暂停、调节音量等】、选择选项【选择可接受选项、选择不可接受选项】等；基于记录产生的时间对各第二操作记录进行排序，获得操作记录序列；从操作记录中选取一个操作记录作为第一目标项；若第一目标项之前或之后的一定数目的操作记录的类型与第一目标项的操作类型相同，分别进行特征提取，获得第四特征和第五特征，将第四特征和第五特征进行随机组合，获得多个第一组合特征，基于预设的存在率分析模型【预先设置，利用机器学习算法对大量人工存在率分析记录进行分析后生成的模型】分析第一组合特征的第一存在率【存在率越大，说明某特征在特征集中与很多特征匹配成功】，若第一存在率大于预设的第一存在率阈值【例如：80】，说明对应第一组合特征确实是用户作答问卷不确定时产生的操作记录特征，将第四特征、第五特征和第一组合特征赋予权重值后存入不确定特征库；例如：第一目标项为多次试听当前采样率的音源，第二目标项为多次试听其它采样率的音源【为了比较该音质与其它音质之间的差距】，两者操作类型相同，分别提取特征后组合，存在率一定大于存在率阈值，因为当用户不确定时，一定会多次试听和比较；若第一目标项之前或之后的一定数目的操作记录的类型与第一目标项的操作类型不同，分别进行特征提取，获得第四特征和第六特征，进行随机组合，获得多个第二组合特征；分析第四特征的存在率，若存在率大于预设的第二存在率阈值【例如：85】，赋予权重后存入不确定特征数据库；例如：第一目标项为频繁切换试听当前采样率下的多个音源，第三目标项为选择可接受选项和/或选择不可接受选项，两者操作类型不同，第一目标项的存在率一定大于一定值，因为，用户在不确定时，一定会频繁切换试听，提取出第四特征赋予权重存入不确定特征库，将第一目标项与第三目标项提取特征后组合【用户不断切换试听当前采样率多个音源，还来回选择不接受或接收选项】，赋予权重存入不确定特征库；第一权重、第二权重、第三权重和第二权重的大小设定，是基于特征的代表性决定，代表性越高，权重越大，匹配时，优先进行匹配，提升匹配效率；
本发明实施例下发调查问卷，主动捕捉不确定特征进行相应采样率的剔除，可以有效避免用户隐瞒等情况造成调查不准确的情况发生，十分智能化；构建不确定特征库，极大程度上提升了系统的运作能力，且在汇总待扩充的不确定特征时，分情况进行特征组合等，精细度高，提升了不确定特征用来判定用户不确定的采样率的精准性。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制方法，获取记录数据，包括：
获取预设的获取节点集，所述获取节点集包括：多个第一获取节点；
获取所述第一获取节点的担保值、可信度和恶意值；
其中，σ为所述排序指数，α
将所述第一获取节点基于对应所述排序指数从大到小进行排序，获得节点序列；
从所述节点序列中选取前n个所述第一获取节点，并作为第二获取节点；
通过所述第二获取节点获取目标数据；
整合获取的各所述目标数据，获得记录数据，完成获取。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
第一获取节点对应有多个实验用户【例如：某实验调查网站，下发实验任务给网站对接的实验用户】；第一获取节点必须由不同的担保机构进行担保，担保机构对其担保的力度【例如：签订合约，获取节点违反合约规定受惩罚越大】越大，担保值越大；第一获取节点的可信度基于对应的实验用户的资料真实度等确定，用户真实性越高，可信度越高；恶意值为第一获取节点对应的用户产生的多个恶意记录，恶意记录的严重程度越高，恶意值越大；
基于担保值、可信度和恶意值，综合计算排序指数，对第一获取节点进行排序，获得节点序列；选取节点序列中前n【一常数，可由用户设定】个第一获取节点来获取目标数据【部分实验记录】，进行整合，即可获取实验记录，提升了数据获取的精准性和安全性；
公式中，可信度越高、担保值越高、恶意值越小，排序指数越大，设置合理，快速对第一获取节点的优良进行判定，便于进行排序，提升了系统的工作效率。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制系统，如图3所示，包括：
第一获取模块1，用于获取原始PCM音频帧数据的原始采样率；
第二获取模块2，用于获取用户输入的目标采样率；
计算模块3，用于计算目标采样率和原始采样率的倍数；
采样模块4，用于基于倍数，对原始PCM音频帧数据按目标采样率进行采样。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
获取需要改变采样率的原始PCM音频帧数据和原始采样率；获取用户输入即用户想要将原始采样率改变成的目标采样率；计算目标采样率和原始采样率的倍数；基于该倍数，对原始PCM音频帧数据按目标采样率进行采样；
本发明实施例可以直接控制采样率升降，提升了用户体验。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制系统，计算模块3执行如下操作：
计算目标采样率和原始采样率的倍数，计算公式如下：
其中，γ为倍数，ρ为目标采样率，ρ
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
计算目标采样率和原始采样率的倍数，用目标采样率除以原始采样率；
例如：原始采样率为8khz，目标采样率为32khz，倍数即为4。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制系统，采样模块4执行如下操作：
获取原始PCM音频帧数据的采样值，并进行汇总，获得采样值集；
提取采样值集中的采样值中相邻的波峰值和波谷值；
获取提取的相邻的波峰值和波谷值之间的采样值的第一个数；
若倍数大于1，将第一个数与倍数相乘，并将乘积作为第二个数；
计算第二个数和第一个数之间的第一差值，并作为第三个数；
在提取的相邻的波峰值和波谷值之间均匀地增加设置第三个数个采样点；
若倍数小于1，将第一个数与倍数相乘，并将乘积作为第四个数；
计算第一个数和第四个数之间的第二差值，并作为第五个数；
在提取的相邻的波峰值和波谷值之间均匀地减少设置第五个数个采样点。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
若倍数大于1，则说明要增加采样率，需要在相邻的波峰和波谷间均匀增加一定数量的采样点；若倍数小于1，则说明要减小采样率，需要在相邻的波峰和波谷间均匀减小一定数量的采样点。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制系统，还包括：
调整模块，用于获取用户对应的数据存储库的存储压力值，若存储压力值大于等于预设的阈值，确定目标采样率是否能够调整，若是，对目标采样率进行相应调整，调整后，继续进行采样；
调整模块执行如下操作：
计算存储压力值阈值之间的第三差值；
构建用户-差值-采样率对照库，基于用户-差值-采样率对照库，确定用户和第三差值共同对应的适宜采样率；
若目标采样率大于等于适宜采样率，则目标采样率需要调整，否则不需要；
若需要调整，将目标采样率调整为适宜采样率。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
为了节省终端【例如：手机、电脑等】的本地存储空间以及使用便利性，许多音乐工作者等偏好将音频文件存入云端，当大量音频文件存储任务执行时，对音频文件均采用相同采样率进行采样，若采样率较高，采样后的音频文件较大，会对云端的数据库产生压力，造成冲击，若采样率较低，不能满足一些高要求用户的使用需求；因此，亟需一种解决办法；
本申请将用户首先确定用户输入的目标采样率是否需要调整，若是，将目标采样率替换成适宜当前存储数据库存储压力且用户能够接受的适宜采样率，解决了大量音频文件存储任务进行时，对音频文件均采用相同采样率进行采样，采样率较高，会对云端的数据库产生压力，造成冲击，采样率较低，不能满足一些高要求用户的使用需求的问题。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制系统，调整模块执行如下操作：
获取预设的采样率可接受程度调查表，分发采样率可接受程度调查表至用户；
获取用户基于采样率可接受程度调查表输入的调查结果，调查结果包括：多个可以接受的第一采样率；
将第一采样率从大到小进行排序，获得采样率序列；
从采样率序列中从头至尾依次提取一个第一采样率，并作为第二采样率；
获取用户输入第二采样率时前和/或后预设的时间段内产生的多个第一操作记录；
对第一操作记录进行特征提取，获得多个第一特征；
构建不确定特征库，将第一特征与不确定特征库中的第二特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的匹配项，匹配项包括：匹配符合的第一特征和第二特征以及匹配符合度；
若匹配项的个数大于等于预设的个数阈值和/或至少一个匹配项中的匹配符合度大于等于预设的匹配符合度阈值，从采样率序列中剔除对应第二采样率，同时，剔除采样率序列中小于第二采样率的第一采样率；
剔除完毕后，继续提取；
当采样率序列中需要剔除的第二采样率或第一采样率均被剔除后，将剩余第一采样率作为第三采样率；
统计第三采样率的个数；
获取预设的差值序列，从差值序列中选取前个数个第四差值；
将第四差值从大到小进行排序，获得第一序列；
将第三采样率从小到大进行排序，获得第二序列；
选取任意一个第四差值，确定选取的第四差值在第一序列中的第一位置；
将第二序列中对应于第一位置的第二位置上的第三采样率与选取的第四差值进行对应；
将第四差值、对应第三采样率与用户进行组合，获得一个对照组；
获取预设的第一空白数据库，将对照组存入第一空白数据库；
当需要存入第一空白数据库的对照组全部存入后，将第一空白数据库作为用户-差值-采样率对照库；
调整模块执行如下操作：
获取记录数据，记录数据包括：不同实验用户基于采样率可接受程度调查表输入调查结果时产生的多个第二操作记录；
对第二操作记录进行特征提取，获得多个第三特征；
汇总第三特征，获得特征集；
获取第二操作记录的产生时间；
将第二操作记录基于对应产生时间，按时间先后顺序进行排序，获得操作记录序列；
从操作记录序列中随机选取一个第二操作记录，并作为第一目标项；
对第一目标项进行特征提取，获得多个第四特征；
基于预设的第一提取规则，尝试从操作记录序列中提取出至少一个第三操作记录；
若提取成功，对第三操作记录进行特征提取，获得多个第五特征，并将第三操作记录作为第二目标项；
将第四特征和第五特征进行随机组合，获得多个第一组合特征；
基于预设的存在率分析模型，分析第一组合特征在特征集中的第一存在率；
若任一第一存在率大于等于预设的第一存在率阈值，获取预设的第二空白数据库，赋予第四特征和第五特征预设的第一权重，赋予后，存入第二空白数据库，同时，赋予第一组合特征预设的第二权重，赋予后，存入第二空白数据库；
基于预设的第二提取规则，尝试从操作记录序列中提取出至少一个第四操作记录；
若提取成功，对第四操作记录进行特征提取，获得多个第六特征，并将第四操作记录作为第三目标项；
将第四特征和第六特征进行随机组合，获得多个第二组合特征；
基于存在率分析模型，分析第二组合特征在特征集中的第二存在率；
若第二存在率大于等于预设的第二存在率阈值，赋予第四特征预设的第三权重，赋予后，存入第二空白数据库，同时，赋予第二组合特征预设的第四权重，赋予后，存入第二空白数据库；
全部存入后，将第二空白数据库作为不确定特征库，完成构建；
其中，第一提取规则包括：若第一目标项的第一操作类型与操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录的第二操作类型相同，提取操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录，并作为第三操作记录，同时，继续向前逐个提取，直至提取到的第二操作记录的第三操作类型和第一操作类型不同；
若第一目标项的第一操作类型与操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录的第四操作类型相同，提取操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录，并作为第三操作记录，同时，继续向后逐个提取，直至提取到的第二操作记录的第五操作类型与第一操作类型不同；
第二提取规则包括：若第一目标项的第六操作类型与操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录的第七操作类型不同，提取操作记录序列中第一目标项前一个第二操作记录，并作为第四操作记录，同时，继续向前逐个提取，直至提取的第二操作记录的第八操作类型与第六操作类型相同；
若第一目标项的第六操作类型与操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录的第九操作类型不同，提取操作记录序列中第一目标项后一个第二操作记录，并作为第四操作记录，同时，继续向后逐个提取，直至提取的第二操作记录的第十操作类型与第六操作类型相同；
第一权重小于第二权重小于第三权重小于第四权重。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
分发预设的音质可接受程度调查问卷【例如：多个采样率，每个采样率对应一个该采样率下的多个音源试听栏，每个采样率还对应有可接受和不可接受选项】至用户；当用户作答音质可接受程度调查问卷时，由高采样率至低采样率进行作答，一般情况下，前几个采样率由于音质较好，正常用户可以笃定能够接受，在确定后几个采样率是否可接受时，一定会存在不确定的情况；因此，获取调查结果，从调查结果中基于采样率的大小从大至小依次提取一个第二采样率；获取用户输入该第二采样率【例如：勾选该第三采样率的可接受选项】前和/后预设的时间段【例如：30秒】内产生的多个第一操作记录，对第一操作记录进行特征提取，获得第一特征；将第一特征与不确定特征库【例如：一数据库，内存有大量用户不确定时产生的操作记录特征】中的第二特征进行匹配；当匹配项的个数大于等于预设的个数阈值【例如：5】和/或匹配度均大于等于预设的匹配度阈值【例如：96】时，证实用户在作答该第二采样率时，有不确定的情况发生，理应剔除第三采样率以及比第三采样率小的全部第二采样率【该音质下用户不确定，还要差的音质一定也不能采用】；
分发音质可接受程度调查问卷至不同的用户，各用户在作答音质可接受程度调查问卷时，若发现自己存在不确定，第一时间触发预设的按钮，触发记录接下来的多个第二操作记录；第二操作记录的操作类型有试听【播放、暂停、调节音量等】、选择选项【选择可接受选项、选择不可接受选项】等；基于记录产生的时间对各第二操作记录进行排序，获得操作记录序列；从操作记录中选取一个操作记录作为第一目标项；若第一目标项之前或之后的一定数目的操作记录的类型与第一目标项的操作类型相同，分别进行特征提取，获得第四特征和第五特征，将第四特征和第五特征进行随机组合，获得多个第一组合特征，基于预设的存在率分析模型【预先设置，利用机器学习算法对大量人工存在率分析记录进行分析后生成的模型】分析第一组合特征的第一存在率【存在率越大，说明某特征在特征集中与很多特征匹配成功】，若第一存在率大于预设的第一存在率阈值【例如：80】，说明对应第一组合特征确实是用户作答问卷不确定时产生的操作记录特征，将第四特征、第五特征和第一组合特征赋予权重值后存入不确定特征库；例如：第一目标项为多次试听当前采样率的音源，第二目标项为多次试听其它采样率的音源【为了比较该音质与其它音质之间的差距】，两者操作类型相同，分别提取特征后组合，存在率一定大于存在率阈值，因为当用户不确定时，一定会多次试听和比较；若第一目标项之前或之后的一定数目的操作记录的类型与第一目标项的操作类型不同，分别进行特征提取，获得第四特征和第六特征，进行随机组合，获得多个第二组合特征；分析第四特征的存在率，若存在率大于预设的第二存在率阈值【例如：85】，赋予权重后存入不确定特征数据库；例如：第一目标项为频繁切换试听当前采样率下的多个音源，第三目标项为选择可接受选项和/或选择不可接受选项，两者操作类型不同，第一目标项的存在率一定大于一定值，因为，用户在不确定时，一定会频繁切换试听，提取出第四特征赋予权重存入不确定特征库，将第一目标项与第三目标项提取特征后组合【用户不断切换试听当前采样率多个音源，还来回选择不接受或接收选项】，赋予权重存入不确定特征库；第一权重、第二权重、第三权重和第二权重的大小设定，是基于特征的代表性决定，代表性越高，权重越大，匹配时，优先进行匹配，提升匹配效率；
本发明实施例下发调查问卷，主动捕捉不确定特征进行相应采样率的剔除，可以有效避免用户隐瞒等情况造成调查不准确的情况发生，十分智能化；构建不确定特征库，极大程度上提升了系统的运作能力，且在汇总待扩充的不确定特征时，分情况进行特征组合等，精细度高，提升了不确定特征用来判定用户不确定的采样率的精准性。
本发明实施例提供了一种PCM音频采样率的升降控制系统，调整模块执行如下操作，包括：
获取预设的获取节点集，所述获取节点集包括：多个第一获取节点；
获取所述第一获取节点的担保值、可信度和恶意值；
基于所述担保值、可信度和恶意值，计算排序指数，计算公式如下：
其中，σ为所述排序指数，α
将所述第一获取节点基于对应所述排序指数从大到小进行排序，获得节点序列；
从所述节点序列中选取前n个所述第一获取节点，并作为第二获取节点；
通过所述第二获取节点获取目标数据；
整合获取的各所述目标数据，获得记录数据，完成获取。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
第一获取节点对应有多个实验用户【例如：某实验调查网站，下发实验任务给网站对接的实验用户】；第一获取节点必须由不同的担保机构进行担保，担保机构对其担保的力度【例如：签订合约，获取节点违反合约规定受惩罚越大】越大，担保值越大；第一获取节点的可信度基于对应的实验用户的资料真实度等确定，用户真实性越高，可信度越高；恶意值为第一获取节点对应的用户产生的多个恶意记录，恶意记录的严重程度越高，恶意值越大；
基于担保值、可信度和恶意值，综合计算排序指数，对第一获取节点进行排序，获得节点序列；选取节点序列中前n【一常数，可由用户设定】个第一获取节点来获取目标数据【部分实验记录】，进行整合，即可获取实验记录，提升了数据获取的精准性和安全性；
公式中，可信度越高、担保值越高、恶意值越小，排序指数越大，设置合理，快速对第一获取节点的优良进行判定，便于进行排序，提升了系统的工作效率。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。