1.本公开实施例涉及数据处理技术领域，具体涉及一种音频处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
2.随着互联网、智能终端的发展，在线教育和线下教育也随之发展，人们通过智能终端(例如智能手机、笔记本电脑、平板电脑、个人计算机等)进行在线学习或者线下学习，满足不同人群的学习需求，例如，学生可以利用校外时间学习，公司职员可以利用下班时间学习。
3.然而，由于校外环境并非学习专用的环境，因此，可能存在各种各样的噪音，例如，公共场所中的音乐、汽车行驶的声音、路人的谈话声，等等。这些噪音会影响学习效率。为此，亟需提供一种音频处理方案，以降低噪音对用户学习效率的影响。
技术实现要素：
4.为了解决现有技术存在的至少一个问题，本公开的至少一个实施例提供了一种音频处理方法、装置、电子设备及存储介质。
5.第一方面，本公开实施例提出一种音频处理方法，包括：
6.响应预设指令而获取环境音频数据；
7.判断获取的环境音频数据是否处于噪音区间；
8.若所述获取的环境音频数据未处于所述噪音区间，则输出提示信息和/或调整环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于所述噪音区间。
9.在一些实施例中，所述方法还包括：
10.在调整环境噪音后的环境音频数据处于所述噪音区间后，同时获取效率关联数据和获取调整环境噪音后的环境音频数据；
11.基于获取的所述效率关联数据和获取的所述调整环境噪音后的环境音频数据，优化所述噪音区间。
12.在一些实施例中，所述方法还包括：
13.若所述获取的环境音频数据处于所述噪音区间，则同时获取效率关联数据；
14.基于获取的所述效率关联数据和所述获取的环境音频数据，优化所述噪音区间。
15.在一些实施例中，所述噪音区间通过如下方式确定：
16.响应预设指令而获取效率关联数据并获取环境音频数据；
17.基于所述效率关联数据，确定不同时间段内的效率参数；
18.基于所述不同时间段内的效率参数和所述环境音频数据，确定噪音区间，所述噪音区间对应的效率参数大于或等于预设效率参数阈值。
19.在一些实施例中，所述基于所述不同时间段内的效率参数和所述环境音频数据，确定噪音区间，包括：
20.划分多组分析数据，每组所述分析数据包括同一时间段内的效率参数和同一时间段内获取的环境音频数据；
21.基于各组分析数据中的环境音频数据和所述各组分析数据对应的效率参数，确定噪音区间，所述噪音区间对应的效率参数大于或等于预设效率参数阈值。
22.在一些实施例中，所述基于所述效率关联数据，确定不同时间段内的效率参数包括：
23.基于所述效率关联数据，确定不同时间段内的多项学习评价指标值；
24.基于所述不同时间段内的多项学习评价指标值和各项学习评价指标预设的效率参数权重，确定不同时间段内的效率参数。
25.在一些实施例中，所述多项学习评价指标值包括以下至少一种：
26.题目准确率和专注力。
27.第二方面，本公开实施例还提出一种音频处理装置，包括：
28.获取单元，用于响应预设指令而获取环境音频数据；
29.判断单元，用于判断获取的环境音频数据是否处于噪音区间；
30.调整单元，用于若所述获取的环境音频数据未处于所述噪音区间，则输出提示信息和/或调整环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于所述噪音区间。
31.第三方面，本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器和存储器；所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如第一方面任一实施例所述音频处理方法的步骤。
32.第四方面，本公开实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如第一方面任一实施例所述音频处理方法的步骤。
33.可见，本公开的至少一个实施例中，在用户触发预设指令开始学习时，首先获取环境音频数据，然后根据环境音频数据和噪音区间判断是否适合学习，若环境音频数据未处于噪音区间，则说明不合适学习，进而输出提示信息和/或调整环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区间，这样，可以降低噪音对用户学习效率的影响，提高用户的学习效率。
34.本公开的至少一个实施例中，通过在获取效率关联数据的同时获取环境音频数据，可以划分多组分析数据用于分析噪音与效率参数之间的对应关系，对于一组分析数据而言，该组分析数据针对的是同一时间段内的效率参数和同一时间段内获取的环境音频数据，不同组分析数据针对的是不同时间段；进而，可以基于各组分析数据中的环境音频数据和各组分析数据对应的效率参数，确定噪音区间，该噪音区间对应的效率参数大于或等于预设效率参数阈值，也即，得到噪音与效率参数的对应关系，以便后续通过调整环境噪音后的环境音频数据处于该噪音区间，提高用户的学习效率，降低噪音对用户学习效率的影响。
附图说明
35.为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
36.图1是本公开实施例提供的一种示例性应用场景图；
37.图2是本公开实施例提供的一种音频处理方法的示例性流程图；
38.图3是本公开实施例提供的一种音频处理装置的示例性框图；
39.图4是本公开实施例提供的另一种音频处理方法的示例性流程图；
40.图5是本公开实施例提供的又一种音频处理方法的示例性流程图；
41.图6是本公开实施例提供的另一种音频处理装置的示例性框图；
42.图7是本公开实施例提供的一种电子设备的示例性框图。
具体实施方式
43.为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开，而非对本公开的限定。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
44.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
45.由于用户在学习过程中所处的场景存在各种各样的噪音，因此这些噪音会影响用户的学习效率。为了降低噪音对用户学习效率的影响，本公开实施例提供了一种音频处理方法、装置、电子设备或存储介质。
46.本公开的至少一个实施例中，在用户触发预设指令开始学习时，首先获取环境音频数据，然后根据环境音频数据和噪音区间判断是否适合学习，若环境音频数据未处于噪音区间，则说明不合适学习，进而输出提示信息和/或调整环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区间，这样，可以降低噪音对用户学习效率的影响，提高用户的学习效率。
47.本公开的至少一个实施例中，通过在获取效率关联数据的同时获取环境音频数据，可以划分多组分析数据用于分析噪音与效率参数之间的对应关系，对于一组分析数据而言，该组分析数据针对的是同一时间段内的效率参数和同一时间段内获取的环境音频数据，不同组分析数据针对的是不同时间段；进而，可以基于各组分析数据中的环境音频数据和各组分析数据对应的效率参数，确定噪音区间，该噪音区间对应的效率参数大于或等于预设效率参数阈值，也即，得到噪音与效率参数的对应关系，以便后续通过调整环境噪音后的环境音频数据处于该噪音区间，提高用户的学习效率，降低噪音对用户学习效率的影响。
48.图1为本公开实施例提供的一种示例性应用场景图。如图1所示，用户11通过学习设备12进行学习。用户11可以是学生、公司职员等各行各业的人员。一些实施例中，学习设备12可以是任意电子设备，学习设备12可以获取用户的专注力。一些实施例中，学习设备12被配置为向用户11提供学习材料，例如，学习设备12为安装有学习软件的任意电子设备。学习设备12还被配置为可以获取用户11的效率关联数据。在一些实施例中，学习设备12可以为智能手机、笔记本电脑、平板电脑、智能运动装备等便携可移动式设备，也可以为台式计算机、智能电视、服务器等固定式设备。
49.用户11所处的学习环境可以有多种。例如，当学习设备12为固定式设备时，以台式计算机为例，用户11所处的学习环境就是台式计算机所在的空间，比如教室、书房等。
50.用户11所处的学习环境中存在各种各样的噪音，这些噪音会影响用户11的学习效率。为了降低噪音对用户学习效率的影响，学习设备12除了可以向用户11提供学习材料，还被配置为可以获取周围环境的噪音，例如，学习设备12中安装有噪音获取装置(例如麦克风)，由噪音获取装置获取环境音频数据。学习设备12在获取环境音频数据后，可以对获取的环境音频数据进行分析等处理。在一些实施例中，学习设备12被配置为可以获取用户11的效率关联数据的同时获取环境音频数据，这样，学习设备12可以结合用户11的效率关联数据，对获取的环境音频数据进行分析等处理，将环境音频数据与用户11的效率关联数据进行关联，为降低噪音对用户学习效率的影响提供依据。
51.图2为本公开实施例提供的一种音频处理方法的示例性流程图。该方法的执行主体为学习设备，该学习设备可以实现为图1所示的学习设备12或者学习设备12的一部分。本实施例中，学习设备被配置为在获取效率关联数据的同时获取环境音频数据，这样，学习设备可以结合效率关联数据，对获取的环境音频数据进行处理。
52.如图2所示，在步骤201中，响应预设指令而获取效率关联数据并获取环境音频数据。其中，效率关联数据可以有多种，例如包括但不限于以下至少一种：学习时长、答题数量和正确题数。学习时长以获取到预设指令时开始记录。
53.在一些实施例中，效率关联数据的获取和环境音频数据的获取可以同时开始。例如，学习设备获取到预设指令后，响应预设指令而获取环境音频数据并同时获取效率关联数据。其中，其中，预设指令例如为学习指令，学习指令由用户触发学习设备提供的学习控件而生成的指令，学习控件可以是虚拟控件，也可以是实体按键。
54.在一些实施例中，可以先获取效率关联数据，当满足一定条件时再获取环境音频数据。例如，学习设备获取到预设指令后，响应预设指令而获取效率关联数据，但不立即获取环境音频数据，而是获取到记录指令后，响应记录指令而获取环境音频数据。其中，记录指令由用户触发学习设备提供的记录控件而生成的指令，记录控件可以是虚拟控件，也可以是实体按键。又例如，学习设备获取到预设指令后，响应预设指令而获取效率关联数据，但不立即获取环境音频数据，而是等待预设时长后开始获取环境音频数据，也即，延时获取环境音频数据，目的是为了避免用户开始学习后的预设时长内没有产生或只产生了少量的效率关联数据，而对环境音频数据的分析没有参考价值。
55.在一些实施例中，可以先获取环境音频数据，当满足一定条件时再获取效率关联数据。例如，用户想了解当前环境的噪音值，可以先触发学习设备提供的记录控件，这样，学习设备会接收到记录指令，并响应记录指令而获取环境音频数据。用户在触发记录控件并通过学习设备了解当前环境的噪音值后，再触发学习设备提供的学习控件，这样，学习设备会接收到预设指令，并响应预设指令而获取效率关联数据。
56.需要说明的是，以上实施例中，均存在某一时间段，在该时间段内，学习设备在获取效率关联数据的同时获取环境音频数据。
57.在步骤202中，基于效率关联数据，确定不同时间段内的效率参数。
58.在步骤203中，基于不同时间段内的效率参数和环境音频数据，确定噪音区间，噪音区间对应的效率参数大于或等于预设效率参数阈值。
59.在一些实施例中，学习设备可以划分多组分析数据，每组分析数据包括同一时间段内的效率参数和同一时间段内获取的环境音频数据；进而基于各组分析数据中的环境音频数据和各组分析数据对应的效率参数，确定噪音区间。
60.学习设备在确定不同时间段内的效率参数后，可以划分多组分析数据，用于分析噪音与效率参数之间的对应关系，对于一组分析数据而言，该组分析数据针对的是同一时间段内获取的环境音频数据和同一时间段内的效率参数，不同组分析数据针对的是不同时间段。
61.在一些实施例中，学习设备可以基于各组分析数据中的环境音频数据，确定各组分析数据对应的噪音均值，这样，各组分析数据就对应两个指标值：噪音均值和效率参数。
62.例如，划分了n组分析数据，一组分析数据针对的是一天内获取的环境音频数据和一天内的效率参数，这一天内的效率参数是基于这一天内获取的效率关联数据计算得到。这样，基于这n组分析数据中的环境音频数据，可以确定这n组分析数据对应的噪音均值，也即得到了n天中每天对应的噪音均值。这n组分析数据对应的效率参数也即n天中每天对应的效率参数。因此，基于n天中每天对应的噪音均值和效率参数，可以确定噪音区间，噪音区间对应的效率参数大于或等于预设效率参数阈值。
63.在一些实施例中，由于效率参数是基于效率关联数据计算得到，而效率关联数据是用户学习过程中产生的数据，也即，不同用户在相同的环境音频数据下的效率参数不同，进而得到的噪音区间也不同，因此，在确定噪音区间后，可以将噪音区间与用户进行关联，便于后续可以基于噪音区间与用户的关联关系，快速确定用户关联的噪音区间。
64.可见，实施例中通过在获取效率关联数据的同时获取环境音频数据，可以划分多组分析数据用于分析噪音与效率参数之间的对应关系，对于一组分析数据而言，该组分析数据针对的是同一时间段内的效率参数和同一时间段内获取的环境音频数据，不同组分析数据针对的是不同时间段；进而，可以基于各组分析数据中的环境音频数据和各组分析数据对应的效率参数，确定噪音区间，该噪音区间对应的效率参数大于或等于预设效率参数阈值，也即，得到噪音与效率参数的对应关系，以便后续通过调整环境噪音后的环境音频数据处于该噪音区间，提高用户的效率参数，降低噪音对用户学习效率的影响。其中，在调整环境噪音时，若获取的环境音频数据低于噪音区间的下限，则学习设备可以生成白噪音动态补充环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区域；若获取的环境音频数据高于噪音区间的上限，则学习设备可以给用户进行提示，以使用户尝试降低周围环境音频数据，例如提醒用户到更安静的地方学习或者采取关闭门窗等降低外界声音的措施，或者采用其他方式降低周围环境噪音，例如学习设备通过音箱发出和噪声相位相反的声音进行抵消降噪处理。
65.在一些实施例中，学习设备可以基于效率关联数据，确定不同时间段内的多项学习评价指标值，进而基于不同时间段内的多项学习评价指标值和各项学习评价指标预设的效率参数权重，确定不同时间段内的效率参数。
66.其中，多项学习评价指标值包括但不限于以下至少一种：题目准确率和专注力，其中，专注力包括但不限于学习专注力和网课专注力。其中，题目准确率为用户答题的正确率，可以基于答题数量和正确题数来计算。学习专注力为用户学习时的专注程度，可以基于学习时长和采集的用户影像来确定，需要说明的是，学习专注力在教学领域有成熟的确定
方式，本实施例可沿用现有的确定方式，不再赘述。网课专注力为用户上网课时的专注力，可以基于网课的学习时长和采集的用户影像来确定，网课专注力的计算过程类似于学习专注力，可沿用现有的专注力计算方式，不再赘述。其中，用户影像由学习设备采集。
67.例如，划分了n组分析数据，一组分析数据针对的是一天内获取的环境音频数据和一天内的效率参数，这一天内的效率参数是基于这一天内获取的效率关联数据计算得到。
68.基于这n天中每天获取的效率关联数据，可以确定这n天中每天对应的多项学习评价指标值，其中，多项学习评价指标值记为题目准确率a、学习专注力b和网课专注力c，并且各项学习评价指标预设的效率参数权重记为：题目准确率权重va、学习专注力权重vb和网课专注力权重vc。
69.基于这n天中每天对应的多项学习评价指标值和各项学习评价指标预设的效率参数权重，可以确定这n天中每天对应的效率参数。效率参数通过下式计算得到：
70.e＝va*a vb*b vc*c
71.其中，e为效率参数，效率参数越高，e的值越大。通过上式可以得到n天中每天对应的效率参数。
72.另外，基于这n组分析数据中的环境音频数据，可以确定这n组分析数据对应的噪音均值，也即得到了n天中每天对应的噪音均值。n天中每天对应的效率参数和噪音均值如下表一所示。
73.表一n天中每天对应的效率参数和噪音均值
74.时间第一天第二天第三天
……
第n天效率参数0.820.910.87
……
0.94噪音均值(db)70.350.640.1
……
54.2
75.基于表一，可以确定噪音区间，例如，预设效率参数阈值为0.9，那么，噪音区间为50.6db至54.2db，这个噪音区间对应的效率参数大于0.9。
76.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员能够理解，本公开实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。另外，本领域技术人员能够理解，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例。
77.图3为本公开实施例提供的一种音频处理装置30的示例性框图，该音频处理装置30可以实现为图1中学习设备12或者学习设备12的一部分。如图3所示，音频处理装置30可划分为多个单元，例如可包括但不限于：获取单元31、第一确定单元32和第二确定单元33以及其他一些可用于音频处理的单元，例如存储单元，用于存储音频处理过程中涉及的数据。
78.获取单元31，用于响应预设指令而获取效率关联数据并获取环境音频数据。
79.第一确定单元32，用于基于效率关联数据，确定不同时间段内的效率参数。
80.第二确定单元33，用于基于不同时间段内的效率参数和环境音频数据，确定噪音区间，噪音区间对应的效率参数大于或等于预设效率参数阈值。
81.在一些实施例中，第一确定单元32具体用于：基于效率关联数据，确定不同时间段内的多项学习评价指标值；基于不同时间段内的多项学习评价指标值和各项学习评价指标预设的效率参数权重，确定不同时间段内的效率参数。其中，多项学习评价指标值包括但不限于以下至少一种：题目准确率和专注力。其中，专注力包括但不限于学习专注力和网课专
注力。
82.需要说明的是，音频处理装置30各单元的具体细节可参考图2所示的音频处理方法及其相关各实施例，为避免重复，不再赘述。
83.在一些实施例中，音频处理装置30中各单元的划分仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如音频处理装置30各单元中的至少两个单元可以实现为一个单元；音频处理装置30中各单元也可以划分为多个子单元。可以理解的是，各个单元或子单元能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能。
84.图4是本公开实施例提供的另一种音频处理方法的示例性流程图。该方法的执行主体为学习设备，该学习设备可以实现为图1所示的学习设备12或者学习设备12的一部分。
85.如图4所示，在步骤401中，响应预设指令而获取环境音频数据。
86.本实施例中，学习设备可以预先基于图2所示的音频处理方法及其相关各实施例得到噪音区间，更进一步地，可以得到用户与噪音区间的关联关系，这样，当用户使用学习设备学习时，学习设备可以获取用户信息(例如用户名)，并从用户与噪音区间的关联关系中查询该用户名，得到该用户名对应的噪音区间。因此，学习设备可以基于噪音区间来处理获取的环境音频数据，降低噪音对用户用户学习效率的影响。
87.在步骤402中，判断获取的环境音频数据是否处于噪音区间。
88.本实施例中，学习设备在预先得到噪音区间并获取环境音频数据后，即可判断获取的环境音频数据是否处于该预先得到的噪音区间内。更进一步地，学习设备实时获取环境音频数据，因此实时判断获取的环境音频数据是否处于该预先得到的噪音区间内。
89.在步骤403中，若获取的环境音频数据未处于噪音区间，则输出提示信息和/或调整环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区间。
90.本实施例中，若获取的环境音频数据未处于噪音区间，说明用户在当前所处的环境下效率参数较低(即低于预设效率参数阈值)，因此，通过输出提示信息和/或学习设备本身调整环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区域，这样，可以提高用户的效率参数(即大于或等于预设效率参数阈值)。
91.在一些实施例中，在调整环境噪音时，若获取的环境音频数据低于噪音区间的下限，则学习设备可以生成白噪音动态补充环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区域；若获取的环境音频数据高于噪音区间的上限，则学习设备可以给用户进行提示，以使用户尝试降低周围环境音频数据，例如提醒用户到更安静的地方学习或者采取关闭门窗等降低外界声音的措施，或者采用其他方式降低周围环境噪音，例如学习设备通过音箱发出和噪声相位相反的声音进行抵消降噪处理。
92.在一些实施例中，若获取的环境音频数据处于噪音区间，说明用户在当前所处的环境下效率参数较高(即大于或等于预设效率参数阈值)，因此不调整环境噪音。更进一步地，学习设备实时获取环境音频数据，因此实时判断获取的环境音频数据是否处于噪音区间内，当某一时刻获取的环境音频数据未处于噪音区间，则调整环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区间。
93.图5是本公开实施例提供的又一种音频处理方法的示例性流程图。该方法的执行
主体为学习设备，该学习设备可以实现为图1所示的学习设备12或者学习设备12的一部分。
94.如图5所示，在步骤501中，响应预设指令而获取环境音频数据。
95.在步骤502中，判断获取的环境音频数据是否处于噪音区间。
96.在步骤503中，若获取的环境音频数据未处于噪音区间，则输出提示信息和/或调整环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区间。
97.步骤501至步骤503分别与图4所示的步骤401至403相同，不再赘述。
98.在步骤504中，在调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区间后，同时获取效率关联数据和获取调整环境噪音后的环境音频数据。
99.本实施例中，考虑到噪音区间的确定过程中可能存在样本数据较少的情况，也即获取的效率关联数据和获取的环境音频数据中至少一种较少的情况，这样可能导致确定的噪音区间不准确，因此，在调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区间后，同时获取效率关联数据和获取调整环境噪音后的环境音频数据，用以作为优化噪音区间的样本数据。
100.在步骤505中，基于获取的效率关联数据和获取的调整环境噪音后的环境音频数据，优化噪音区间。
101.本实施例中，基于获取的效率关联数据和获取的调整环境噪音后的环境音频数据，采用图2所示的音频处理方法及其相关各实施例，优化噪音区间，优化后的噪音区间比优化前的噪音区间更加准确。
102.在步骤503’中，若获取的环境音频数据处于噪音区间，则同时获取效率关联数据。
103.本实施例中，若获取的环境音频数据处于噪音区间，则同时获取效率关联数据，获取的环境音频数据和获取的效率关联数据用以作为优化噪音区间的样本数据。
104.在步骤505中，基于获取的效率关联数据和获取的环境音频数据，优化噪音区间。
105.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员能够理解，本公开实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。另外，本领域技术人员能够理解，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例。
106.图6为本公开实施例提供的一种音频处理装置60的示例性框图，该音频处理装置60可以实现为图1中学习设备12或者学习设备12的一部分。如图6所示，音频处理装置60可划分为多个单元，例如可包括但不限于：获取单元61、判断单元62和调整单元63以及其他一些可用于音频处理的单元，例如存储单元，用于存储音频处理过程中涉及的数据。
107.获取单元61，用于响应预设指令而获取环境音频数据。
108.判断单元62，用于判断获取的环境音频数据是否处于噪音区间，噪音区间为基于图2所示的音频处理方法及其相关各实施例得到噪音区间。
109.调整单元63，用于若获取的环境音频数据未处于噪音区间，则输出提示信息和/或调整环境噪音，以使调整环境噪音后的环境音频数据处于所述噪音区间。
110.在一些实施例中，获取单元61，还用于调整单元63在调整环境噪音后的环境音频数据处于噪音区间后，同时获取效率关联数据和获取调整环境噪音后的环境音频数据。音频处理装置60还可以包括图6中未示出的优化单元，用于基于获取单元61获取的效率关联数据和获取的调整后的环境音频数据，基于图2所示的音频处理方法及其相关各实施例优化噪音区间。
111.在一些实施例中，获取单元61，还用于若获取的环境音频数据处于噪音区间，则在获取环境音频数据的同时获取效率关联数据。音频处理装置60还可以包括图6中未示出的优化单元，用于基于获取单元61获取的效率关联数据和获取的环境音频数据，基于图2所示的音频处理方法及其相关各实施例优化噪音区间。
112.在一些实施例中，音频处理装置60中各单元的划分仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如音频处理装置60各单元中的至少两个单元可以实现为一个单元；音频处理装置60中各单元也可以划分为多个子单元。可以理解的是，各个单元或子单元能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能。
113.图7是本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备可实现图1中的学习设备12或学习设备12的一部分。
114.如图7所示，电子设备包括：至少一个处理器71、至少一个存储器72和至少一个通信接口73。电子设备中的各个组件通过总线系统74耦合在一起。通信接口73，用于与外部设备之间的信息传输。可理解地，总线系统74用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统74除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但为了清楚说明起见，在图7中将各种总线都标为总线系统74。
115.可以理解，本实施例中的存储器72可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
116.在一些实施方式中，存储器72存储了如下的元素，可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统和应用程序。
117.其中，操作系统，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础任务以及处理基于硬件的任务。应用程序，包含各种应用程序，例如媒体播放器(media player)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用任务。实现本公开实施例提供的音频处理方法的程序可以包含在应用程序中。
118.在本公开实施例中，处理器71通过调用存储器72存储的程序或指令，具体的，可以是应用程序中存储的程序或指令，处理器71用于执行本公开实施例提供的音频处理方法各实施例的步骤。
119.本公开实施例提供的音频处理方法可以应用于处理器71中，或者由处理器71实现。处理器71可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器71中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器71可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
120.本公开实施例提供的音频处理方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件单元组合执行完成。软件单元可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器72，处理器71读取存储器72中的信息，结合其硬件
完成方法的步骤。
121.本公开实施例还提出一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如音频处理方法各实施例的步骤，为避免重复描述，在此不再赘述。
122.本公开实施例还提出一种计算机程序产品，其中，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在非暂态计算机可读存储介质中，计算机的至少一个处理器从存储介质读取并执行该计算机程序，使得计算机执行如音频处理方法各实施例的步骤，为避免重复描述，在此不再赘述。
123.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
124.本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本公开的范围之内并且形成不同的实施例。
125.本领域的技术人员能够理解，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
126.虽然结合附图描述了本公开的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。