[发明专利]车辆及其控制方法

说明书

一种车辆及其控制方法，其中，实施例车辆包括：相机；扬声器；以及电连接至相机和扬声器的控制器；其中，控制器被配置为：从相机获取车辆外部的第一外部图像；将第一外部图像输入至预训练的第一神经网络，并且提取与第一外部图像相对应的第一特征；并且基于第一特征与预存储特征的比较来控制扬声器输出多个声音样本当中的第一声音样本。该预存储特征与多个声音样本相对应。

技术领域

本公开涉及一种车辆及其控制方法。

背景技术

常规地，在车辆行驶时，车辆中的乘客可以看到车辆外部的风景，但是不能从听觉上感受自然环境。如果在行驶过程中提供与周围自然环境协调的适当声音，则车辆中的乘客可能会感觉更舒适和满意。

尽管已经开发了为用户提供提前存储的行驶声音的技术，然而，在行驶时，常规技术可能不能为乘客提供针对车辆的外部环境而定制的声音。

发明内容

本公开的实施方式提供一种车辆及其控制方法，可以在行驶过程中为乘客提供最适合于外部环g境的诸如声音效果和/或音乐的声音。

将在下列说明书的第四部分设置本公开的附加实施例，其随后并且从说明书中部分显而易见、或可以通过本公开的实践而学习本公开。

根据本公开的实施例，提供一种车辆，包括：相机；扬声器；以及电连接至相机和扬声器的控制器；其中，控制器被配置为：通过相机获取车辆外部的第一外部图像；将第一外部图像输入至经过预训练的预训练第一神经网络；提取与第一外部图像相对应的第一特征；将第一特征与多个预存储特征进行比较，该多个预存储特征中的每个与多个声音样本中的一个相对应；并且控制扬声器输出多个声音样本当中的第一声音样本。

预训练的第一神经网络被配置为提取用于识别与所输入的第一外部图像相对应的地形信息的特征、或者用于识别被预设与地形信息相对应的情绪信息的特征。

控制器被配置为：使用机器学习模型在多个预存储特征当中识别与第一特征最为相似的第二特征，该多个预存储特征中的每个与多个声音样本中的一个相对应；并且选择与第二特征相对应的第一声音样本。

在将多个声音样本中的每个声音样本转换成时间和频率的频谱图像之后，基于输入有时间和频率的频谱图像的第二神经网络的学习，与多个声音样本中的一个相对应的多个预存储特征中的每个被提取并存储。

第二神经网络被配置为学习提取用于识别与所输入的频谱图像相对应的地形信息的特征、或者用于识别被预设与地形信息相对应的情绪信息的特征。

控制器进一步被配置为：响应于在获取第一外部图像之后过了预定时间而通过相机获取第二外部图像；将第二外部图像输入至第一神经网络；提取与第二外部图像相对应的第三特征；将第三特征与多个预存储特征进行比较，该多个预存储特征中的每个与多个声音样本中的一个相对应；并且在多个声音样本当中选择第一声音样本或与第一声音样本不同的第二声音样。

当从多个声音样本中选择第一声音样本并且第一声音样本包括第一声音效果时，控制器被配置为将第一声音效果的重复回放的次数设置为小于预定的最大重复次数；并且当从多个声音样本中选择第二声音样本并且第二声音样本包括第二声音效果时，控制器被配置为将第二声音效果的重复回放次数设置成预定的最小重复次数。

当从多个声音样本中选择第一声音样本并且第一声音样本包括第一音乐时，控制器被配置为将第一音乐的回放时间设置成预定的最大回放时间；并且当从多个声音样本中选择第二声音样本并且第二声音样本包括第二音乐时，控制器被配置为将第二音乐的回放时间设置成预定的基本回放时间。

响应于从多个声音样本中正在选择第二声音样本并且第二声音样本包括第二音乐，控制器被配置为将用于淡出的滤波器应用于第一音乐的数据并且将用于淡入的滤波器应用于第二音乐的数据。