地址510700廣東省廣州市黃埔區(qū)科學(xué)大H05BGO6NHO5B45/20(2020.01)H05B45/10(2HO5B47/12(2020一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變出佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)在HSV色彩空間對(duì)應(yīng)的的色彩數(shù)值，再根據(jù)眼鏡邊框上多色LED長(zhǎng)條燈LED長(zhǎng)條燈珠進(jìn)行控制，使其在眼鏡邊框上顯示21.一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方法，應(yīng)用于AI眼鏡，其特征在于，所述方法包括：實(shí)時(shí)收集佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣信息；對(duì)所述人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣信息分別進(jìn)行預(yù)處理，并轉(zhuǎn)換得到向量形式的音頻特征和天氣特征；將所述音頻特征和天氣特征輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)，所述情感狀態(tài)包括情感標(biāo)簽和情感強(qiáng)度特征，所述情感強(qiáng)度特征包括愉悅度、喚醒度和主導(dǎo)性三個(gè)特征值；通過(guò)預(yù)設(shè)的映射函數(shù)將所述情感狀態(tài)轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間對(duì)應(yīng)的色彩信息，所述色彩信息包括色相、飽和度和亮度三個(gè)通道的值，不同所述情感狀態(tài)對(duì)應(yīng)不同所述色彩信息；將所述色彩信息轉(zhuǎn)換成RGB色彩空間對(duì)應(yīng)的色彩數(shù)值，再根據(jù)眼鏡邊框上多色LED長(zhǎng)條燈珠的實(shí)際布局生成整體的燈珠控制信號(hào)；依據(jù)所述燈珠控制信號(hào)對(duì)所述多色LED長(zhǎng)條燈珠進(jìn)行控制，使所述多色LED長(zhǎng)條燈珠在所述眼鏡邊框上顯示出與所述情感狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的色彩。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將所述音頻特征和天氣特征輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)的步驟之前，還包括：采集多種場(chǎng)景下的語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)，以及對(duì)應(yīng)的環(huán)境天氣數(shù)據(jù)；對(duì)所述語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)和所述環(huán)境天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行情感狀態(tài)標(biāo)注，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，所述語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)所述環(huán)境天氣數(shù)據(jù)為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)，所述情感狀態(tài)標(biāo)注為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出驗(yàn)證數(shù)據(jù)；使用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型依據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合構(gòu)建。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述音頻特征和天氣特征輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)的步驟，具體包括：將預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的所述音頻特征轉(zhuǎn)換為梅爾頻譜形式，得到梅爾頻譜矩陣；使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述梅爾頻譜矩陣進(jìn)行特征提取，并將提取的特征輸入到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到所述語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征；將與所述時(shí)間序列特征對(duì)應(yīng)的天氣特征，通過(guò)全連接層映射到與所述時(shí)間序列特征相同的維度并進(jìn)行特征融合，得到綜合特征向量；依據(jù)所述綜合特征向量確定佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)預(yù)設(shè)的映射函數(shù)將所述情感狀態(tài)依據(jù)情感標(biāo)簽的分類(lèi)索引和情感類(lèi)別總數(shù)確定所述色彩信息的色相；依據(jù)喚醒度映射得到所述色彩信息的飽和度；依據(jù)所述喚醒度和主導(dǎo)性計(jì)算得到所述色彩信息的亮度。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述實(shí)時(shí)收集佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣信息的步驟之前，還包括：依據(jù)佩戴者所在地的歷史天氣信息確定平均天氣變化周期；依據(jù)所述平均天氣變化周期從佩戴者的移動(dòng)終端獲取當(dāng)前的天氣信息，所述移動(dòng)終端3與AI眼鏡無(wú)線(xiàn)連接。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述實(shí)時(shí)收集佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣信息的步驟之后，還包括：通過(guò)骨傳導(dǎo)傳感器捕捉佩戴者交流過(guò)程中的骨骼震動(dòng)信號(hào)；通過(guò)預(yù)設(shè)算法將所述骨骼震動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音內(nèi)容；依據(jù)所述語(yǔ)音內(nèi)容對(duì)所述人員交流語(yǔ)言信息進(jìn)行校準(zhǔn)。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據(jù)眼鏡邊框上多色LED長(zhǎng)條燈珠的實(shí)際布局生成整體的燈珠控制信號(hào)的步驟之前，還包括：接收佩戴者在移動(dòng)終端上設(shè)置的個(gè)性化區(qū)域；依據(jù)所述個(gè)性化區(qū)域確定在實(shí)際布局中可控制的多色LED長(zhǎng)條燈珠。所述存儲(chǔ)器與所述一個(gè)或多個(gè)處理器耦合，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序代碼，所述計(jì)算機(jī)程序代碼包括計(jì)算機(jī)指令，所述一個(gè)或多個(gè)處理器調(diào)用所述計(jì)算機(jī)指令以使得所述AI眼鏡執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法。9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括指令，其特征在于，當(dāng)所述指令在AI眼鏡上運(yùn)行時(shí)，使得所述AI眼鏡執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法。10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品在AI眼鏡上運(yùn)行時(shí)，使得所述AI眼鏡執(zhí)行如權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法。4一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方法和AI眼鏡技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請(qǐng)涉及光源控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方法和AI眼鏡。背景技術(shù)[0002]隨著智能可穿戴設(shè)備的快速發(fā)展，智能AI眼鏡作為一種新興的人機(jī)交互設(shè)備，逐漸受到市場(chǎng)的廣泛關(guān)注和研究者的重視。智能眼鏡不僅能夠提供傳統(tǒng)的視覺(jué)輔助功能，還可以通過(guò)感知用戶(hù)的情感狀態(tài)、環(huán)境信息等，與用戶(hù)進(jìn)行更深層次的交互。例如，通過(guò)自動(dòng)改變顯示顏色、光效等方式對(duì)用戶(hù)的情感進(jìn)行表達(dá)或反饋。[0003]相關(guān)技術(shù)中，主要通過(guò)腦電采集模塊采集佩戴者的腦電信號(hào)，并將其傳輸至情緒評(píng)估模塊進(jìn)行特征提取和情緒分類(lèi)，情緒分類(lèi)結(jié)果用于控制電致變色組件(如眼鏡框架)的顏色變化。同時(shí)還可以根據(jù)腦電信號(hào)生成與情緒相對(duì)應(yīng)的音樂(lè)，以進(jìn)一步調(diào)節(jié)佩戴者的情緒狀態(tài)。[0004]然而，依據(jù)腦電信號(hào)反映的情緒狀態(tài)對(duì)眼鏡框架進(jìn)行顏色調(diào)節(jié)，難以準(zhǔn)確地滿(mǎn)足佩戴者的個(gè)性化需求。例如，暴雨天氣產(chǎn)生的焦慮情緒可能與社交沖突引發(fā)的焦慮情緒在腦電特征上呈現(xiàn)高度相似性，導(dǎo)致相同情緒類(lèi)別在不同環(huán)境場(chǎng)景下可能產(chǎn)生完全相同的色彩反饋。發(fā)明內(nèi)容[0005]本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方法和AI眼鏡，用于應(yīng)對(duì)相關(guān)技術(shù)難以區(qū)分不同環(huán)境場(chǎng)景下的相似情緒，導(dǎo)致框架色彩反饋單一的問(wèn)題。[0006]第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方法，應(yīng)用于AI實(shí)時(shí)收集佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣信息；對(duì)所述人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣信息分別進(jìn)行預(yù)處理，并轉(zhuǎn)換得到向量形式的音頻特征和天氣特征；將所述音頻特征和天氣特征輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)，所述情感狀態(tài)包括情感標(biāo)簽和情感強(qiáng)度特征，所述情感強(qiáng)度特征包括愉悅度、喚醒度和主導(dǎo)性三個(gè)特征值；通過(guò)預(yù)設(shè)的映射函數(shù)將所述情感狀態(tài)轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間對(duì)應(yīng)的色彩信息，所述色彩信息包括色相、飽和度和亮度三個(gè)通道的值，不同所述情感狀態(tài)對(duì)應(yīng)不同所述色彩信將所述色彩信息轉(zhuǎn)換成RGB色彩空間對(duì)應(yīng)的色彩數(shù)值，再根據(jù)眼鏡邊框上多色LED長(zhǎng)條燈珠的實(shí)際布局生成整體的燈珠控制信號(hào)；依據(jù)所述燈珠控制信號(hào)對(duì)所述多色LED長(zhǎng)條燈珠進(jìn)行控制，使所述多色LED長(zhǎng)條燈珠在所述眼鏡邊框上顯示出與所述情感狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的色彩。5[0007]通過(guò)上述實(shí)施例，AI眼鏡可以實(shí)時(shí)收集佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息，并結(jié)合當(dāng)前的天氣信息，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理，確定佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)。并依據(jù)情感狀態(tài)與HSV色彩空間的映射關(guān)系輸出包括色相、飽和度和亮度的色彩信息，再通過(guò)多色LED燈珠在眼鏡框架上對(duì)色彩信息進(jìn)行顯示。這種方法能夠結(jié)合周?chē)h(huán)境的氣候條件，使鏡框?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)地反映佩戴者的情緒變化，為用戶(hù)提供更加個(gè)性化和情景化的視覺(jué)體驗(yàn)。[0008]在一些實(shí)施例中，在所述將所述音頻特征和天氣特征輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模采集多種場(chǎng)景下的語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)，以及對(duì)應(yīng)的環(huán)境天氣數(shù)據(jù)；對(duì)所述語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)和所述環(huán)境天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行情感狀態(tài)標(biāo)注，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，所述語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)所述環(huán)境天氣數(shù)據(jù)為模型的輸入數(shù)據(jù)，所述情感狀態(tài)標(biāo)注為模型的輸出驗(yàn)證數(shù)據(jù)；使用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型依據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合構(gòu)建。[0009]通過(guò)上述實(shí)施例，AI眼鏡通過(guò)采集和標(biāo)注多種場(chǎng)景下的語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的環(huán)境天氣數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建了不同天氣數(shù)據(jù)下音頻數(shù)據(jù)與佩戴者情感狀態(tài)之間的映射關(guān)系，使得AI眼鏡能更準(zhǔn)確地識(shí)別出佩戴者的情感狀態(tài)，并依據(jù)這些情感狀態(tài)調(diào)整眼鏡框架的顏色。[0010]在一些實(shí)施例中，所述將所述音頻特征和天氣特征輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)的步驟，具體包括：將預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的所述音頻特征轉(zhuǎn)換為梅爾頻譜形式，得到梅爾頻譜矩陣；使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述梅爾頻譜矩陣進(jìn)行特征提取，并將提取的特征輸入到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到所述語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征；將與所述時(shí)間序列特征對(duì)應(yīng)的天氣特征，通過(guò)全連接層映射到與所述時(shí)間序列特征相同的維度并進(jìn)行特征融合，得到綜合特征向量；依據(jù)所述綜合特征向量確定佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)。[0011]通過(guò)上述實(shí)施例，AI眼鏡通過(guò)將音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為梅爾頻譜形式并提取特征，結(jié)合天氣特征，通過(guò)特征融合得到綜合特征向量，這種方法使得情感判斷更為精細(xì)和全面，提高了情感識(shí)別的準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度，進(jìn)而使得眼鏡顏色的改變更加符合實(shí)際情感狀態(tài)。[0012]在一些實(shí)施例中，所述通過(guò)預(yù)設(shè)的映射函數(shù)將所述情感狀態(tài)轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間依據(jù)情感標(biāo)簽的分類(lèi)索引和情感類(lèi)別總數(shù)確定所述色彩信息的色相；依據(jù)喚醒度映射得到所述色彩信息的飽和度；依據(jù)所述喚醒度和主導(dǎo)性計(jì)算得到所述色彩信息的亮度。[0013]通過(guò)上述實(shí)施例，AI眼鏡建立了情感狀態(tài)的不同維度(情感標(biāo)簽、喚醒度和主導(dǎo)性)與HSV色彩空間中的色相、飽和度和亮度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。這種細(xì)致的色彩調(diào)整機(jī)制允許眼鏡顯示更豐富和精確的色彩變化，能夠更細(xì)致地反映出佩戴者的情緒變化。[0014]在一些實(shí)施例中，在所述實(shí)時(shí)收集佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣依據(jù)佩戴者所在地的歷史天氣信息確定平均天氣變化周期；6依據(jù)所述平均天氣變化周期從佩戴者的移動(dòng)終端獲取當(dāng)前的天氣信息，所述移動(dòng)終端與AI眼鏡無(wú)線(xiàn)連接。[0015]通過(guò)上述實(shí)施例，AI眼鏡從佩戴者的移動(dòng)終端獲取當(dāng)前的天氣信息，并利用歷史天氣信息的變化規(guī)律確定從移動(dòng)終端讀取天氣信息的數(shù)據(jù)請(qǐng)求周期，該方法在減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)那疤嵯录皶r(shí)監(jiān)測(cè)到當(dāng)前天氣信息的變化，便于后續(xù)對(duì)鏡框進(jìn)行顏色調(diào)整。[0016]在一些實(shí)施例中，在所述實(shí)時(shí)收集佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣通過(guò)骨傳導(dǎo)傳感器捕捉佩戴者交流過(guò)程中的骨骼震動(dòng)信號(hào)；通過(guò)預(yù)設(shè)算法將所述骨骼震動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音內(nèi)容；依據(jù)所述語(yǔ)音內(nèi)容對(duì)所述人員交流語(yǔ)言信息進(jìn)行校準(zhǔn)。[0017]通過(guò)上述實(shí)施例，AI眼鏡通過(guò)骨傳導(dǎo)傳感器捕捉交流過(guò)程中的骨骼震動(dòng)信號(hào)，并將這些信號(hào)轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音內(nèi)容并對(duì)麥克風(fēng)接收到的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)。這種技術(shù)可以提高語(yǔ)言信息收集的準(zhǔn)確性，尤其是在嘈雜環(huán)境中，通過(guò)骨傳導(dǎo)技術(shù)可以有效減少背景噪音的干[0018]在一些實(shí)施例中，在所述根據(jù)眼鏡邊框上多色LED長(zhǎng)條燈珠的實(shí)際布局生成整體接收佩戴者在移動(dòng)終端上設(shè)置的個(gè)性化區(qū)域；依據(jù)所述個(gè)性化區(qū)域確定在實(shí)際布局中可控制的多色LED長(zhǎng)條燈珠。[0019]通過(guò)上述實(shí)施例，AI眼鏡在生成燈珠控制信號(hào)前接收佩戴者設(shè)置的個(gè)性化區(qū)域，并依據(jù)這些設(shè)置調(diào)整LED燈珠的實(shí)際布局控制。這允許用戶(hù)按照個(gè)人偏好定制眼鏡顯示的顏色區(qū)域，增加了鏡框顏色顯示的個(gè)性化和實(shí)用性。用戶(hù)可以選擇特定的顏色顯示區(qū)域，使得眼鏡的顏色變化不僅反映情感狀態(tài)，還能符合個(gè)人的審美和情境需求。[0020]第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环NAI眼鏡，所述AI眼鏡包括：一個(gè)或多個(gè)處理器和存儲(chǔ)所述存儲(chǔ)器與所述一個(gè)或多個(gè)處理器耦合，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序代碼，所述計(jì)算機(jī)程序代碼包括計(jì)算機(jī)指令，所述一個(gè)或多個(gè)處理器調(diào)用所述計(jì)算機(jī)指令以使得所述AI眼鏡可以實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例提供的一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方[0021]第三方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括指令，當(dāng)所述指令在AI眼鏡上運(yùn)行時(shí)，使得所述AI眼鏡可以實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例提供的一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架[0022]第四方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品在AI眼鏡上運(yùn)行時(shí)，使得所述AI眼鏡可以實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例提供的一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏[0023]本申請(qǐng)實(shí)施例中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：1、通過(guò)實(shí)時(shí)收集和分析佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣信息，然后通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別出佩戴者的情感狀態(tài)，并根據(jù)這些情感與特定顏色的映射關(guān)系自動(dòng)調(diào)整眼鏡框架的顏色，使AI眼鏡不僅反映用戶(hù)的情感變化，同時(shí)考慮環(huán)境因素，提供更為動(dòng)態(tài)和個(gè)性化的視覺(jué)體驗(yàn)，增強(qiáng)了人機(jī)交互的自然性和直觀性。7[0024]2、結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)音頻和天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次特征提取和融合。這不僅提高了情感識(shí)別的精度，還使得AI眼鏡能夠在復(fù)雜的環(huán)境中更準(zhǔn)確地反映佩戴者的情緒，為用戶(hù)提供更加精細(xì)化的情感反應(yīng)和色彩調(diào)整。[0025]3、通過(guò)利用歷史天氣信息的變化規(guī)律確定天氣數(shù)據(jù)的獲取周期，并結(jié)合用戶(hù)設(shè)定的個(gè)性化區(qū)域進(jìn)行燈珠布局的調(diào)整，不僅增強(qiáng)了AI眼鏡的個(gè)性化和實(shí)用性，而且通過(guò)精確調(diào)節(jié)燈珠的控制和輸出，使得設(shè)備更加靈活地適應(yīng)用戶(hù)的需求和環(huán)境變化，增強(qiáng)了智能眼鏡的功能性和吸引力。附圖說(shuō)明[0026]圖1是本申請(qǐng)實(shí)施例中一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方法的一個(gè)流程示意圖；圖2是本申請(qǐng)實(shí)施例中一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方法的另一個(gè)流程示意圖；圖3是本申請(qǐng)實(shí)施例中AI眼鏡的一種實(shí)體裝置結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式[0027]本申請(qǐng)以下實(shí)施例中所使用的術(shù)語(yǔ)只是為了描述特定實(shí)施例的目的，而并非旨在作為對(duì)本申請(qǐng)的限制。如在本申請(qǐng)的說(shuō)明書(shū)和所附權(quán)利要求書(shū)中所使用的那樣，單數(shù)表達(dá)文中明確地有相反指示。還應(yīng)當(dāng)理解，本申請(qǐng)中使用的術(shù)語(yǔ)“和/列出項(xiàng)目的任何或所有可能組合。義是兩個(gè)或兩個(gè)以上。[0029]為便于理解，下面對(duì)本實(shí)施提供的方法進(jìn)行流程敘述。請(qǐng)參閱圖1,為本申請(qǐng)實(shí)施例中一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方法的一個(gè)流程示意圖。[0030]S101、實(shí)時(shí)收集佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣信息。[0031]AI眼鏡通過(guò)在鏡腿等位置集成微型麥克風(fēng)陣列來(lái)實(shí)時(shí)采集周?chē)恼Z(yǔ)音信息(人員交流語(yǔ)言信息)。其中，麥克風(fēng)陣列由多個(gè)定向麥克風(fēng)組成，采用波束形成技術(shù)可以有效隔離背景噪聲，準(zhǔn)確捕捉交談?wù)叩恼Z(yǔ)音。語(yǔ)音采集過(guò)程中，麥克風(fēng)陣列通過(guò)自適應(yīng)波束形成算法動(dòng)態(tài)調(diào)整拾音方向，重點(diǎn)捕捉佩戴者正面120度范圍內(nèi)的語(yǔ)音信號(hào)(模擬聲音信號(hào))。接著，采集到的模擬聲音信號(hào)通過(guò)內(nèi)置的模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)轉(zhuǎn)換為數(shù)字音頻數(shù)據(jù)，并按照一定的采樣頻率(例如常用的44.1kHz或48kHz)和量化精度(如16位或24位)進(jìn)行數(shù)字化處理，以保證音頻信息的完整性和準(zhǔn)確性，便于后續(xù)的分析。[0032]當(dāng)前的天氣信息可以通過(guò)AI眼鏡內(nèi)置的低功耗藍(lán)牙(BLE)模塊或者Wi-Fi模塊與佩戴者的移動(dòng)終端(如手機(jī)等)上的天氣應(yīng)用程序建立無(wú)線(xiàn)連接，實(shí)時(shí)從手機(jī)天氣APP獲取實(shí)時(shí)天氣信息。其中，獲取的天氣信息包括但不限于天氣8[0033]可選的，上述天氣信息也可以通過(guò)在AI眼鏡內(nèi)安裝傳感器來(lái)獲取。在一具體實(shí)施例中，可以在AI眼鏡的鏡框或其他部位集成小型化的氣象傳感器，例如溫度傳感器(采用高精度的熱敏電阻等傳感元件，能精確測(cè)量環(huán)境溫度，誤差范圍控制在±0.5℃以?xún)?nèi))、濕度傳感器(基于電容式或電阻式濕度傳感原理，確保濕度測(cè)量精度達(dá)到相對(duì)濕度±3%以?xún)?nèi))、氣壓傳感器(用于輔助判斷天氣變化趨勢(shì)等，測(cè)量精度可達(dá)±1hPa)等，直接獲取局部環(huán)境的氣象數(shù)據(jù)，作為天氣信息的補(bǔ)充或者備用獲取方式，以應(yīng)對(duì)無(wú)線(xiàn)連接失效等情況，此處不作限定。[0034]S102、對(duì)人員交流語(yǔ)言信息和當(dāng)前的天氣信息分別進(jìn)行預(yù)處理，并轉(zhuǎn)換得到向量形式的音頻特征和天氣特征。[0035]AI眼鏡對(duì)采集到的人員交流語(yǔ)言信息進(jìn)行預(yù)處理，包括但不限于降噪、分幀和加窗處理等?？蛇x的，使用譜減法對(duì)背景噪聲進(jìn)行抑制，然后將連續(xù)的語(yǔ)音信號(hào)分割成25ms的短時(shí)分析幀，相鄰幀之間重疊15ms。對(duì)每一幀信號(hào)施加漢明窗，減少頻譜泄漏。接著提取多[0036]當(dāng)前的天氣信息的預(yù)處理則包括數(shù)值歸一化和特征編碼。將溫度、濕度等連續(xù)值通過(guò)min-max歸一化映射到[0,1]區(qū)間。天氣類(lèi)型(晴、陰、雨等)采用獨(dú)熱編碼轉(zhuǎn)換為向量形式。最終得到包含所有天氣參數(shù)的特征向量。矩陣中每一幀包含39維聲學(xué)特征，反映了說(shuō)話(huà)人的音色、語(yǔ)調(diào)等信息。天氣數(shù)據(jù)“晴天，25℃”則被轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一尺度的特征向量，便于后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。[0038]S103、將音頻特征和天氣特征輸入預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，確定佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)，并依據(jù)情感狀態(tài)與HSV的映射關(guān)系，輸出在HSV色彩空間對(duì)應(yīng)的色彩信息。[0039]AI眼鏡采用由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行多模態(tài)情感分析。該模型采用雙流架構(gòu)，分別處理語(yǔ)音特征和天氣特征。具體地，音頻特征通過(guò)多層CNN進(jìn)行局部特征提取，然后送入BiLSTM網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)序依賴(lài)關(guān)系。天氣特征通過(guò)全連接層降維后，與語(yǔ)音特征在特征層面進(jìn)行融合。融合后的特征經(jīng)過(guò)注意力機(jī)制和全連接層，最終輸出情感狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果。其中，情感狀態(tài)包含離散的情感標(biāo)簽(如快樂(lè)、悲傷、憤怒等)和連續(xù)的情感強(qiáng)度值(愉悅度、喚醒度和主導(dǎo)性)。上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大規(guī)模情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練，確保了準(zhǔn)確的情感識(shí)別能力。[0040]接著，情感狀態(tài)到HSV色彩空間的映射可以由相關(guān)技術(shù)人員設(shè)定的色彩情感對(duì)應(yīng)關(guān)系確定。例如，設(shè)定色相(H)由情感標(biāo)簽的映射關(guān)系，可選的，快樂(lè)對(duì)應(yīng)色相中的黃色(60°),悲傷對(duì)應(yīng)色相中的藍(lán)色(240°);設(shè)定飽和度(S)與喚醒度(用符合“A”表示)正相關(guān)，用于反映情感強(qiáng)度；亮度(V)由喚醒度和主導(dǎo)性(用符合“D”表示)共同決定等。情感參數(shù)被映射為HSV值，例如H=60°(黃色)、S=0.8(較飽和)、V=0.9(明亮),反映了佩戴者當(dāng)前的積極情緒狀態(tài)。[0042]S104、將色彩信息轉(zhuǎn)換成RGB色彩空間對(duì)應(yīng)的色彩數(shù)值，并根據(jù)眼鏡邊框上多色9LED長(zhǎng)條燈珠的實(shí)際布局生成整體的燈珠控制信號(hào)。[0043]AI眼鏡將HSV色彩空間的值轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)ED燈珠可直接使用的RGB值。具體轉(zhuǎn)換過(guò)程可續(xù)的發(fā)光帶。每個(gè)LED燈珠都可以獨(dú)立控制其RGB三個(gè)通道的亮度值。為實(shí)現(xiàn)平滑的漸變效果，相鄰燈珠之間的顏色過(guò)渡可以采用線(xiàn)性插值算法。且相鄰燈珠之間可以通過(guò)柔性電路板(FPC)或者極細(xì)的導(dǎo)線(xiàn)進(jìn)行電氣連接，確保信號(hào)傳輸?shù)姆€(wěn)定性，并且要考慮到眼鏡的折[0045]可選的，控制信號(hào)的生成還可以依據(jù)LED的物理布局確定。例如，當(dāng)AI眼鏡框架被劃分為左右兩個(gè)獨(dú)立控制區(qū)域時(shí)，為每個(gè)區(qū)域生成相應(yīng)的PWM控制信號(hào)序列。每個(gè)LED燈珠的控制信號(hào)包含RGB三個(gè)通道的占空比值，通過(guò)精確的時(shí)序控制實(shí)現(xiàn)目標(biāo)顏色的顯示。[0046]需要說(shuō)明的是，在AI眼鏡邊框的設(shè)計(jì)上，可以根據(jù)美學(xué)和可視性原則進(jìn)行燈珠布局。具體可以選擇沿著整個(gè)邊框均勻排列，使色彩顯示形成一個(gè)連貫的光帶效果；也可以選擇在鏡框的兩側(cè)等重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行適當(dāng)加密布局，以突出顯示效果，同時(shí)避免燈珠過(guò)于密集[0047]例如，在一具體實(shí)施例中，當(dāng)HSV值為(60°,0.8,0.9)時(shí)，轉(zhuǎn)換得到的RGB值約為(230,230,0)。隨后生成相應(yīng)的PWM控制序列，確保每個(gè)LED燈珠都能準(zhǔn)確顯示這種明亮的黃色。漸變效果則可以通過(guò)在相鄰燈珠之間插值實(shí)現(xiàn)，使得整個(gè)眼鏡框架呈現(xiàn)出均勻流暢的色彩過(guò)渡。[0048]S105、依據(jù)燈珠控制信號(hào)對(duì)多色LED長(zhǎng)條燈珠進(jìn)行控制，使其在眼鏡邊框上顯示出與情感狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的色彩。光顏色和亮度，整體呈現(xiàn)出與佩戴者情感狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的色彩效果。例如，當(dāng)人工智能情感推理模塊判斷佩戴者處于高興的情感狀態(tài)時(shí)，可能顯示出明亮的暖色相(如H值接近30°左右的橙色，S和V值較高表示飽和度和明度高);而當(dāng)判斷為悲傷情緒時(shí)，顯示出暗淡的冷色相(如H值接近240°左右的深藍(lán)色，S和V值相對(duì)較低)供清晰、直觀的情感反饋視覺(jué)呈現(xiàn)。[0050]可選的，顏色顯示過(guò)程中可以采用平滑過(guò)渡算法，避免顏色突變?cè)斐傻囊曈X(jué)不適。當(dāng)檢測(cè)到情感狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，可以在100-300ms的時(shí)間內(nèi)調(diào)整LED顏色。過(guò)渡期間的中間色值可以通過(guò)插值算法計(jì)算，確保色彩變化的連續(xù)性。此外，還可以實(shí)時(shí)監(jiān)控環(huán)境光強(qiáng)度，自動(dòng)調(diào)節(jié)LED亮度，在不同光照條件下保持最佳顯示效果。[0051]可以理解的是，AI眼鏡可以采用高性能的LED驅(qū)動(dòng)芯片執(zhí)行顏色顯示控制?？蛇x的，驅(qū)動(dòng)芯片可以支持16位PWM精度，實(shí)現(xiàn)細(xì)膩的顏色層次?？梢酝ㄟ^(guò)I2C接口接收控制信號(hào)，內(nèi)置的定時(shí)器模塊精確控制每個(gè)LED通道的開(kāi)關(guān)時(shí)序。此外，為了確保顯示效果的穩(wěn)定性，還可以為驅(qū)動(dòng)芯片添加恒流輸出控制和溫度補(bǔ)償功能，此處不作限定。[0052]在上述實(shí)施例中，AI眼鏡可以實(shí)時(shí)收集佩戴者周邊的人員交流語(yǔ)言信息，并結(jié)合當(dāng)前的天氣信息，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理，確定佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)。并依據(jù)情感狀態(tài)與HSV色彩空間的映射關(guān)系輸出包括色相、飽和度和亮度的色彩信息，再通過(guò)多色LED燈珠在眼鏡框架上對(duì)色彩信息進(jìn)行顯示。這種方法能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)地反映佩戴者的情緒變化，并結(jié)合周?chē)h(huán)境的氣候條件，提供更加個(gè)性化和情景化的視覺(jué)體驗(yàn)。[0053]下面對(duì)本實(shí)施提供的方法進(jìn)行進(jìn)一步的更具體的流程敘述。請(qǐng)參閱圖2,為本申請(qǐng)實(shí)施例中一種根據(jù)心情和天氣自動(dòng)改變框架顏色的方法的另一個(gè)流程示意圖。[0054]S201、依據(jù)佩戴者所在地的歷史天氣信息確定平均天氣變化周期。[0055]AI眼鏡可以通過(guò)移動(dòng)終端的天氣應(yīng)用程序接口獲取佩戴者所在地區(qū)過(guò)去一段時(shí)間(如一年)的歷史天氣數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包含每日的氣溫、濕度、氣壓、降水量等氣象參數(shù)的時(shí)間序列。AI眼鏡采用時(shí)間序列分析方法，對(duì)歷史天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值填充、異常值檢測(cè)與處理等。然后使用快速傅里葉變換(FFT)對(duì)處理后的時(shí)間序列進(jìn)行頻譜分析，識(shí)別出主要的周期性變化模式。通過(guò)分析頻譜中的主要峰值，確定天氣變化的基本周期。[0056]在具體實(shí)施過(guò)程中，AI眼鏡可能發(fā)現(xiàn)某地區(qū)的天氣在4小時(shí)左右會(huì)出現(xiàn)明顯變化。例如，在沿海城市，受海陸風(fēng)影響，溫濕度通常在早晨6點(diǎn)、中午12點(diǎn)、后發(fā)生顯著變化。AI眼鏡將這種變化規(guī)律記錄下來(lái)，作為后續(xù)獲取實(shí)時(shí)天氣信息的時(shí)間間隔依據(jù)。此外，AI眼鏡還可以季節(jié)性變化的影響，在不同季節(jié)調(diào)整采樣周期，如夏季可能需要更頻繁的采樣以捕捉快速的天氣變化等，此處不作限定。[0057]S202、依據(jù)平均天氣變化周期從佩戴者的移動(dòng)終端獲取當(dāng)前的天氣信息。[0058]基于步驟S201確定的平均天氣變化周期，AI眼鏡建立了一個(gè)智能的數(shù)據(jù)獲取機(jī)制。它通過(guò)低功耗藍(lán)牙(BLE)或Wi-Fi模塊與佩戴者的移動(dòng)終端建立安全的無(wú)線(xiàn)連接。移動(dòng)終端上運(yùn)行的天氣應(yīng)用程序會(huì)通過(guò)API實(shí)時(shí)更新當(dāng)?shù)氐奶鞖鈹?shù)據(jù)。AI眼鏡根據(jù)預(yù)設(shè)的天氣變化周期，定期向移動(dòng)終端發(fā)送數(shù)據(jù)請(qǐng)求。每次請(qǐng)求都會(huì)獲取一組完整的天氣參數(shù)，包括天[0059]進(jìn)一步地，為了優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和能耗，AI眼鏡在定期獲取天氣信息的基礎(chǔ)上，還可以采用了自適應(yīng)的數(shù)據(jù)獲取策略。具體地，當(dāng)檢測(cè)到天氣突變(如突發(fā)性降雨)時(shí)，會(huì)臨時(shí)提采用4小時(shí)一次的采樣頻率；而在天氣多變的季節(jié)，則可能調(diào)整為1小時(shí)一次。同時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)壓縮和差分編碼等技術(shù)，減少每次傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，提高傳輸效率。[0060]在上述實(shí)施例中，AI眼鏡從佩戴者的移動(dòng)終端獲取當(dāng)前的天氣信息，并利用歷史天氣信息的變化規(guī)律確定從移動(dòng)終端讀取天氣信息的數(shù)據(jù)請(qǐng)求周期，該方法在減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)那疤嵯录皶r(shí)監(jiān)測(cè)到當(dāng)前天氣信息的變化，便于后續(xù)對(duì)鏡框進(jìn)行顏色調(diào)整。[0061]S203、通過(guò)骨傳導(dǎo)傳感器捕捉佩戴者交流過(guò)程中的骨骼震動(dòng)信號(hào)，并通過(guò)預(yù)設(shè)算法將其轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音內(nèi)容。[0062]AI眼鏡可以在鏡腿等接觸耳朵的位置集成高靈敏度的骨傳導(dǎo)傳感器。這些傳感器能夠捕捉佩戴者說(shuō)話(huà)時(shí)通過(guò)頭骨傳導(dǎo)的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)。具體地，當(dāng)佩戴者說(shuō)話(huà)時(shí)，聲帶振動(dòng)產(chǎn)生的聲波通過(guò)顱骨傳導(dǎo)到傳感器，傳感器將這些機(jī)械振動(dòng)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。這些原始的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)前置放大器進(jìn)行初步放大，然后通過(guò)高精度的模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信[0063]進(jìn)一步地，AI眼鏡對(duì)數(shù)字信號(hào)降噪，去除環(huán)境振動(dòng)和生理噪聲(如咀嚼、呼吸等)的干擾。然后通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取聲學(xué)特征，包括基頻、共振峰等特征參數(shù)。結(jié)合長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)對(duì)這些特征進(jìn)行時(shí)序建模，最終將骨傳導(dǎo)信號(hào)轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音內(nèi)容。例如，表示卷積核的高度和寬度；在特征提取后，這些關(guān)鍵特征被送入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),具體可以使用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)(或門(mén)控循環(huán)單元(GRU))來(lái)處理。其中，LSTM適用于處理時(shí)間學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。通過(guò)LSTM的處理，AI眼鏡能夠從連續(xù)的梅爾頻譜特征中理解和提取出與時(shí)間相關(guān)的動(dòng)態(tài)變化(即時(shí)間序列特征),從而有效捕捉到情感佩戴者情感狀態(tài)的轉(zhuǎn)變。[0075]S208、將與時(shí)間序列特征對(duì)應(yīng)的天氣特征，通過(guò)全連接層映射到與時(shí)間序列特征相同的維度并進(jìn)行特征融合，得到綜合特征向量，進(jìn)而確定佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)。[0076]AI眼鏡不僅捕捉佩戴者語(yǔ)音信息，還同步獲取在采集佩戴者語(yǔ)音信息時(shí)對(duì)應(yīng)外部的天氣信息。并將天氣信息中的天氣類(lèi)型信息通過(guò)獨(dú)熱編碼表示，將溫度、濕度等數(shù)值信息進(jìn)行歸一化處理后與天氣類(lèi)型信息的獨(dú)熱編碼表示一起拼接成向量形式，得到天氣特征。本步驟中，AI眼鏡將天氣特征(如溫度、濕度、天氣狀態(tài)等)與語(yǔ)音的時(shí)間序列特征進(jìn)行融合。具體地，將天氣特征通過(guò)全連接層進(jìn)行處理，映射到與語(yǔ)音特征相同的維度，其映射過(guò)hweather=ReLU(W·Wproj+b其中，Wproj是維度投射向量，bproj是偏差。[0077]然后將兩者進(jìn)行特征融合，使AI眼鏡能夠綜合考慮語(yǔ)音信息和天氣信息，生成一個(gè)表示音頻數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)的聯(lián)合特性的綜合特征向量，并依據(jù)這個(gè)綜合特征向量利用全連接層對(duì)情感狀態(tài)進(jìn)一步推理，輸出佩戴者當(dāng)前的情感狀態(tài)。其中，輸出的情感狀態(tài)包含離[0078]在上述實(shí)施例中，AI眼鏡通過(guò)將音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為梅爾頻譜形式并提取特征，結(jié)合天氣特征，通過(guò)特征融合得到綜合特征向量，這種方法使得情感判斷更為精細(xì)和全面，提高了情感識(shí)別的準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度，進(jìn)而使得眼鏡顏色的改變更加符合實(shí)際情感狀態(tài)。[0079]S209、依據(jù)情感狀態(tài)中的情感標(biāo)簽、喚醒度和主導(dǎo)性分別確定色彩信息的色相、飽和度和亮度。[0081]在上述實(shí)施例中，AI眼鏡建立了情感狀態(tài)的不同維度(情感標(biāo)簽、喚醒度和主導(dǎo)性)與HSV色彩空間中的色相、飽和度和亮度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。這種細(xì)致的色彩調(diào)整機(jī)制允許眼鏡顯示更豐富和精確的色彩變化，能夠更細(xì)致地反映出佩戴者的情緒變化。[0082]S210、將色彩信息轉(zhuǎn)換成RGB色彩空間對(duì)應(yīng)的色彩數(shù)值后，接收佩戴者在移動(dòng)終端上設(shè)置的個(gè)性化區(qū)域。[0083]AI眼鏡在完成HSV到RGB的色彩空間轉(zhuǎn)換后，可以通過(guò)移動(dòng)終端應(yīng)用程序提供一個(gè)交互界面，允許佩戴者自定義眼鏡框架上的顯示區(qū)域?？蛇x的，交互界面采用3D建模技術(shù)，在手機(jī)屏幕上展示眼鏡框架的立體模型，佩戴者可以通過(guò)觸摸操作選擇和調(diào)整想要顯示顏色的區(qū)域。或者移動(dòng)終端應(yīng)用程序?qū)⒀坨R框架劃分為多個(gè)可獨(dú)立控制的顯示分區(qū)，如鏡腿左右兩側(cè)、鏡框上下邊緣等區(qū)域。佩戴者可以通過(guò)滑動(dòng)選擇特定區(qū)域，并通過(guò)開(kāi)關(guān)控件啟用或禁用某些區(qū)域的顯示功能。[0084]例如，當(dāng)佩戴者希望在商務(wù)場(chǎng)合使用AI眼鏡時(shí)，可能只想在鏡腿外側(cè)顯示顏色變化，避免過(guò)于顯眼。通過(guò)移動(dòng)終端的設(shè)置界面，佩戴者可以?xún)H啟用鏡腿外側(cè)的顯示區(qū)域，并可以進(jìn)一步調(diào)節(jié)該區(qū)域的顯示范圍和邊界。這些設(shè)置會(huì)實(shí)時(shí)同步到AI眼鏡，由眼鏡的控制種模式對(duì)應(yīng)不同的顯示區(qū)域配置，方便佩戴者快速切換使用場(chǎng)景。[0085]S211、依據(jù)個(gè)性化區(qū)域確定在實(shí)際布局中可控制的多色LED長(zhǎng)條燈珠，并生成對(duì)應(yīng)的燈珠控制信號(hào)。[0086]AI眼鏡根據(jù)步驟S210中接收到的個(gè)性化區(qū)域設(shè)置，對(duì)實(shí)際的LED布局進(jìn)行有選擇性的控制。眼鏡框架上的LED長(zhǎng)條燈珠采用模塊化設(shè)計(jì)，每個(gè)模塊包含多個(gè)獨(dú)立尋址的RGBLED燈珠。AI眼鏡將個(gè)性化區(qū)域的坐標(biāo)映射到實(shí)際的LED布局坐標(biāo)系統(tǒng)中，確定需要控制的LED燈珠集合。然后，根據(jù)這些LED的物理位置和電路連接關(guān)系，生成相應(yīng)的PWM控制信號(hào)序[0087]需要說(shuō)明的是，AI眼鏡的燈珠控制系統(tǒng)可以采用主從式結(jié)構(gòu)，主控制器通過(guò)SPI或I2C總線(xiàn)與多個(gè)LED驅(qū)動(dòng)芯片通信。每個(gè)驅(qū)動(dòng)芯片負(fù)責(zé)控制特定區(qū)域的LED燈珠，可以精確調(diào)節(jié)每個(gè)LED的RGB三個(gè)通道的亮度值。為了實(shí)現(xiàn)平滑的顏色漸變效果，控制系統(tǒng)也可以使用線(xiàn)性插值算法計(jì)算相鄰LED之間的過(guò)渡色值。例如，當(dāng)佩戴者選擇僅在右側(cè)鏡腿顯示顏色[0088]在上述實(shí)施例中，AI眼鏡在生成燈珠控制信號(hào)前接收佩戴者設(shè)置的個(gè)性化區(qū)域，并依據(jù)這些設(shè)置調(diào)整LED燈珠的實(shí)際布局控制。這允許用戶(hù)按照個(gè)人偏好定制眼鏡顯示的顏色區(qū)域，增加了鏡框顏色顯示的個(gè)性化和實(shí)用性。用戶(hù)可以選擇特定的顏色顯示區(qū)域，使得眼鏡的顏色變化不僅反映情感狀態(tài)，還能符合個(gè)人的審美和情境需求。[0089]S212、采集多種場(chǎng)景下的語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)，以及對(duì)應(yīng)的環(huán)境天氣數(shù)據(jù)。[0090]其中，語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的環(huán)境天氣數(shù)據(jù)的采集方式與步驟S101相同，此處不再贅述。[0091]S213、對(duì)語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)和環(huán)境天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行情感狀態(tài)標(biāo)注，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。[0092]AI眼鏡可以采用多層次的標(biāo)注策略對(duì)采集到的語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)和環(huán)境天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行情感狀態(tài)標(biāo)注?？蛇x的由相關(guān)技術(shù)專(zhuān)家對(duì)音頻數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的環(huán)境天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)注內(nèi)容包括基本情感類(lèi)別(如快樂(lè)、悲傷、憤怒等)和情感強(qiáng)度值導(dǎo)性)。標(biāo)注過(guò)程采用標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)估量表，如Geneva情感輪盤(pán)或SAM量表，確保標(biāo)注的一致性和可靠性。[0093]S214、使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。[0094]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用多流結(jié)構(gòu)，包含音頻處理分支和天氣特征處理分支。其中，音頻系；天氣特征分支通過(guò)多層感知機(jī)進(jìn)行特征變換，然后與音頻特征進(jìn)行融合。模型的訓(xùn)練過(guò)程可以采用批量梯度下降法，使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行參數(shù)更新，學(xué)習(xí)率采用余弦退火策略動(dòng)態(tài)調(diào)整。[0095]訓(xùn)練過(guò)程中，模型同時(shí)優(yōu)化情感分類(lèi)損失和情感強(qiáng)度回歸損失。為處理數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題，采用加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)，對(duì)少數(shù)類(lèi)樣本賦予更高的權(quán)重。同時(shí)使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如加入高斯噪聲、時(shí)間拉伸等方法，增加模型的泛化能力。訓(xùn)練過(guò)程使用驗(yàn)證集監(jiān)控模出其中的負(fù)面情緒，并考慮到雨天這一天氣因素對(duì)情緒的影響，生成更準(zhǔn)確的情感狀態(tài)預(yù)[0096]在上述實(shí)施例中，AI眼鏡通過(guò)采集和標(biāo)注多種場(chǎng)景下的語(yǔ)言交流音頻數(shù)據(jù)及對(duì)