本申请涉及音频处理，尤其涉及一种眼部按摩设备噪声的智能控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、眼部按摩设备因能够缓解眼部疲劳而得到广泛应用。这类设备通常通过电机驱动、气泵充放气以及振动模块工作等方式实现按摩功能。在用户使用眼部按摩设备过程中，通常会产生明显的机械噪音，如电机驱动声、气泵声或振动声等。用户在放松或者睡眠使用时容易感到干扰。传统的降噪方式多依赖被动隔音或固定白噪音，但无法针对不同设备噪声特征进行有效掩蔽，同时无法根据用户偏好生成个性化声音，导致舒适度有限。
2、目前虽然存在一些音效推荐系统，但这些系统大多缺乏对眼部按摩设备自身产生噪音的实时感知和分析能力，无法根据设备自发噪音的具体情况动态调整音效推荐策略。同时，现有系统也较少考虑用户的个性化需求，缺乏与用户实时脑波状态的联动，推荐的音效往往不能满足不同用户的多样化需求。
技术实现思路
1、本申请主要目的是提供一种眼部按摩设备噪声的智能控制方法，旨在解决现有技术中按摩设备噪音掩蔽效果差的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提供的一种眼部按摩设备噪声的智能控制方法，所述方法包括以下步骤：
3、采集眼部按摩设备工作时产生的机械噪音信号及用户的实时脑电信号；
4、对所述机械噪音信号进行特征提取，得到机械噪音特征向量以及对所述实时脑电信号进行特征提取，得到脑波特征向量；
5、基于所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量生成对应的白噪声音效参数；
6、将所述白噪声音效参数对应的白噪声音频信号与所述机械噪音信号进行混音后播放。
7、在一实施例中，所述对所述机械噪音信号进行特征提取，得到机械噪音特征向量的步骤，包括：
8、对所述机械噪音信号进行去噪、滤波及信号归一化预处理；
9、识别预处理后的所述机械噪音信号的噪音类型；
10、基于噪音类型提取机械噪音信号的主频、均方根声压级及谐波比，构建机械噪音特征向量。
11、在一实施例中，所述对所述实时脑电信号进行特征提取，得到脑波特征向量的步骤，包括：
12、将所述实时脑电信号划分为预设时间长度的窗口分段信号；
13、对每个所述窗口分段信号进行傅里叶变换得到功率谱，并计算α波、β波以及θ波的频段功率；
14、基于所述α波、β波以及θ波的频段功率进行归一化形成所述脑波特征向量。
15、在一实施例中，所述基于所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量生成对应的白噪声音效参数的步骤，包括：
16、基于白噪声生成模型对所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量进行处理，得到所述机械噪音信号与脑波状态的匹配映射关系；
17、根据所述匹配映射关系筛选符合约束条件的基础声源；
18、使用所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量生成所述基础声源对应的白噪声音效参数。
19、在一实施例中，所述使用所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量生成所述基础声源对应的白噪声音效参数的步骤包括：
20、根据所述机械噪音特征向量获得所述基础声源的频率与分布特性；
21、使用所述脑波特征向量确定待补偿的白噪音频段；
22、基于所述白噪音频段以及所述频率与分布特性生成所述基础声源对应的白噪声音效参数。
23、在一实施例中，所述基于白噪声生成模型对所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量进行处理，得到所述机械噪音信号噪音与脑波状态的匹配映射关系的步骤之前，还包括：
24、基于预设音效数据库进行预训练，获得所述白噪声生成模型。
25、在一实施例中，所述将所述白噪声音效参数对应的白噪声音频信号与所述机械噪音信号进行混音后播放的步骤，包括：
26、通过预设混音比例的混音公式将所述白噪声音频信号与所述机械噪音信号进行混音；
27、基于用户的实时脑电信号对所述预设混音比例进行调整；
28、使用调整后的预设混音比例的混音公式进行混音后播放。
29、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种眼部按摩设备噪声的智能控制装置，所述装置包括：
30、信号采集模块，用于采集眼部按摩设备工作时产生的机械噪音信号及用户的实时脑电信号；
31、特征处理模块，对所述机械噪音信号进行特征提取，得到机械噪音特征向量以及对所述实时脑电信号进行特征提取，得到脑波特征向量；
32、白噪声生成模块，基于所述机械噪音特征向量以及脑波特征向量生成对应的白噪声音效参数；
33、混音播放模块，将所述白噪声音效参数对应的白噪声音频信号与机械噪音信号混音后播放。
34、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种眼部按摩设备噪声的智能控制设备，所述眼部按摩设备噪声的智能控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的眼部按摩设备噪声的智能控制的处理程序，所述眼部按摩设备噪声的智能控制的处理程序被所述处理器执行时实现上述眼部按摩设备噪声的智能控制方法的步骤。
35、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的眼部按摩设备噪声的智能控制方法的步骤。
36、本申请提供的上述一个或多个技术方案，可以具有如下优点或至少实现了如下技术效果：
37、本申请公开一种眼部按摩设备噪声的智能控制方法、装置、设备及存储介质，该技术方法包括以下步骤：采集眼部按摩设备工作时产生的机械噪音信号及用户的实时脑电信号；对所述机械噪音信号进行特征提取，得到机械噪音特征向量以及对所述实时脑电信号进行特征提取，得到脑波特征向量；基于所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量生成对应的白噪声音效参数；将所述白噪声音效参数对应的白噪声音频信号与所述机械噪音信号进行混音后播放。同时获取机械噪音信号和实时脑电信号，能够在保持设备原始机械噪音特征的基础上，根据用户脑波状态调整音效，有效掩蔽或平衡机械噪音，确保混音后的白噪音在播放时稳定、柔和且无明显失真，提升用户在按摩过程中的舒适度。
1.一种眼部按摩设备噪声的智能控制方法，其特征在于，所述眼部按摩设备噪声的智能控制方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的眼部按摩设备噪声的智能控制方法，其特征在于，所述对所述机械噪音信号进行特征提取，得到机械噪音特征向量的步骤，包括：
3.如权利要求1所述的眼部按摩设备噪声的智能控制方法，其特征在于，所述对所述实时脑电信号进行特征提取，得到脑波特征向量的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的眼部按摩设备噪声的智能控制方法，其特征在于，所述基于所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量生成对应的白噪声音效参数的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的眼部按摩设备噪声的智能控制方法，其特征在于，所述使用所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量生成所述基础声源对应的白噪声音效参数的步骤包括：
6.如权利要求4所述的眼部按摩设备噪声的智能控制方法，其特征在于，所述基于白噪声生成模型对所述机械噪音特征向量以及所述脑波特征向量进行处理，得到所述机械噪音信号与脑波状态的匹配映射关系的步骤之前，还包括：
7.如权利要求1所述的眼部按摩设备噪声的智能控制方法，其特征在于，所述将所述白噪声音效参数对应的白噪声音频信号与所述机械噪音信号进行混音后播放的步骤，包括：
8.一种眼部按摩设备噪声的智能控制装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种眼部按摩设备噪声的智能控制设备，其特征在于，所述眼部按摩设备噪声的智能控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的眼部按摩设备噪声的智能控制的处理程序，所述眼部按摩设备噪声的智能控制的处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述眼部按摩设备噪声的智能控制方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的眼部按摩设备噪声的智能控制方法的步骤。