本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种音频数据动态传输处理方法及音频播放设备。
背景技术：
1、随着互联网技术的快速发展，音频数据在各种应用场景中的使用也越来越广泛。从娱乐到办公，从监控到远程会议，音频数据已经成为信息传输的重要载体之一。然而，在实际传输过程中，音频数据往往会受到网络环境的各种影响因素，如带宽波动、传输时延、数据丢失等，这些问题会严重影响最终用户的体验质量。
2、传统的音频数据传输方法通常采用静态的编码和传输策略，无法动态适应瞬息万变的网络环境。这种方法在某些稳定的网络条件下提供良好的传输效果，但一旦遇到复杂的网络状况，就很难保证音频质量和实时性。同时，依赖人工观测和手动调整的传统方法，音频传输效率不高，准确率也较低。
3、因此，迫切需要一种智能化的音频数据传输处理方法，能够主动感知网络环境状态，根据实时变化的情况采取相应的优化策略，从而确保音频数据在各种网络条件下都能够保持良好的传输质量。
技术实现思路
1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种音频数据动态传输处理方法及音频播放设备，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供一种音频数据动态传输处理方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：识别音频传输网络中的关键传输节点，标记多个传输网络节点；对多个传输网络节点进行多维状态感知，并进行多维环境指标重构，构建动态孪生网络环境；
4、步骤s2：获取待传输音频数据；对待传输音频数据进行低频滤波优化处理，并进行特征分段处理，从而得到多个音频特征分段；
5、步骤s3：对多个音频特征分段进行数据流封装处理，并进行无损压缩编码，从而生成多个音频无损压缩编码；
6、步骤s4：基于动态孪生网络环境对多个音频无损压缩编码进行智能分段传输处理，提取音频分段传输响应数据；
7、步骤s5：对音频分段传输响应数据进行多帧传输误差识别，并进行逐帧误差修正，从而生成误差修正音频数据；
8、步骤s6：基于音频分段传输响应数据得到传输时滞点；根据传输时滞点对误差修正音频数据进行动态传输时延优化，构建智能音频时延优化引擎，以执行音频数据动态传输作业。
9、本发明通过标记关键传输节点和构建动态孪生网络环境，建立音频传输网络的整体认知，优化传输路径和提高传输效率，多维状态感知和环境指标重构提高系统对环境变化的感知能力，为后续音频传输提供更准确的环境数据支持，低频滤波优化处理减少噪音和提高音频数据的清晰度，提高传输质量和降低传输误差，特征分段处理将音频数据分割为较小的片段，提高传输效率和实现对音频数据的更精细控制，数据流封装处理和无损压缩编码有效减小音频数据的大小，提高传输效率，同时保证音频数据的质量不受影响，无损压缩编码帮助减少传输过程中的数据损失，确保音频数据的完整性和保真度，基于动态孪生网络环境进行智能分段传输根据实时网络状态调整传输策略，提高传输成功率和速度，提取音频分段传输响应数据监控传输过程中的反馈信息，及时调整传输参数以保证传输质量，通过传输误差识别和逐帧误差修正有效减少传输过程中的数据损失和失真，提高音频数据的完整性和准确性，逐帧误差修正修复传输中受损的音频数据，保证接收端获得高质量的音频内容，通过传输时滞点和动态传输时延优化有效降低传输时延，提高音频传输的实时性和稳定性，构建智能音频时延优化引擎根据不同情况动态调整传输时延，提供更加智能化和个性化的音频传输体验。
10、优选地，步骤s1包括以下步骤：
11、步骤s11：识别音频传输网络中的关键传输节点，标记多个传输网络节点；
12、步骤s12：对多个传输网络节点进行多维状态感知，提取网络节点实时状态参数，所述网络节点实时状态参数包括节点带宽、节点丢包率及节点传输延迟参数；
13、步骤s13：对节点带宽进行带宽利用率计算，以得到网络节点带宽利用率；
14、步骤s14：对节点丢包率进行时序变化分析，以生成节点丢包时序变化曲线；
15、步骤s15：对节点传输延迟参数进行延迟波动趋势识别，得到节点延迟波动趋势；
16、步骤s16：对网络节点带宽利用率、节点丢包时序变化曲线及节点延迟波动趋势进行多维环境指标重构，构建动态孪生网络环境。
17、本发明通过识别关键传输节点和标记传输网络节点，确保系统重点关注网络中的关键节点，优化传输路径和提高传输效率，实时提取节点参数如带宽、丢包率和传输延迟，系统实时了解网络状态，为动态调整传输策略提供准确的数据支持，通过计算带宽利用率，有效评估网络资源的使用情况，帮助合理分配带宽资源以提高传输效率和降低拥塞风险，时序变化分析揭示节点丢包率的趋势和规律，及时发现网络问题并采取相应措施来减少数据丢失，提高传输质量，通过识别延迟波动趋势，系统更好地了解节点传输延迟的变化情况，调整传输策略以减少延迟和提高传输效率，通过识别延迟波动趋势，系统更好地了解节点传输延迟的变化情况，调整传输策略以减少延迟和提高传输效率。
18、优选地，步骤s2包括以下步骤：
19、步骤s21：获取待传输音频数据；
20、步骤s22：对待传输音频数据进行低频滤波优化处理，从而生成滤波优化音频数据；
21、步骤s23：对滤波优化音频数据进行音频语义特征分析，得到音频语义特征数据；
22、步骤s24：根据音频语义特征数据进行关键语义特征识别，提取关键语义特征点；
23、步骤s25：基于关键语义特征点对滤波优化音频数据进行特征分段处理，从而得到多个音频特征分段。
24、本发明通过获取待传输音频数据是处理流程的起点，确保音频数据的准确性和完整性，为后续处理提供基础数据。低频滤波优化处理去除高频噪声和干扰，提高音频数据的清晰度和质量，从而改善传输效果和接收端的听觉体验。音频语义特征分析能够深入挖掘音频数据的语义信息，帮助系统更好地理解音频内容，为后续处理提供更精准的数据基础。通过关键语义特征识别，系统识别出音频数据中最重要的语义特征点，提取音频数据的关键信息，优化传输效率和准确性。基于关键语义特征点进行特征分段处理将音频数据按照语义特征分成不同片段，有利于对不同部分进行个性化处理和传输，提高传输效率和质量。
25、优选地，步骤s22具体步骤为：
26、对待传输音频数据进行小波变换分解，以得到多个频率带的频域数据；
27、对多个频率带的频域数据进行噪声分量计算，以生成每一个频率带的噪声分量；
28、对每一个频率带的噪声分量进行音频噪声分布分析，得到噪声分布数据；
29、基于噪声分布数据对待传输音频数据进行自适应去噪处理，以生成去噪音频数据；
30、对去噪音频数据进行多点采样处理，提取多个音频采样点；
31、对多个音频采样点进行逐点频率波动计算，生成采样点频率波动值；
32、基于采样点频率波动值对去噪音频数据进行低频滤波优化处理，从而生成滤波优化音频数据。
33、本发明通过小波变换可将原始音频数据分解为不同频率带的子信号，在频域上分析音频信号的特性，得到多个频率带的频域数据使得后续的噪声分量计算和去噪处理更加精细和准确，通过计算噪声分量帮助了解每个频率带中的噪声水平，确定需要去除的噪声成分，生成噪声分量数据可为后续的去噪处理提供依据，确保去噪效果更加准确和有效，分析噪声分布了解不同频率带中噪声的分布情况，为后续的去噪处理提供指导，噪声分布数据帮助确定去噪算法的参数和调整策略，以最大程度地减少噪声干扰，自适应去噪能够根据噪声分布情况有选择性地减少噪声，保留音频信号的主要信息，生成去噪音频数据提高音频传输质量，降低噪声对音频质量的影响，多点采样更全面地了解音频信号在不同时间点的波动情况，分析音频的频率变化特征，提取多个音频采样点更准确地评估音频信号的频率波动情况，为后续的优化处理提供依据，通过逐点频率波动计算量化音频信号在不同时间点的频率变化程度，帮助发现频率波动的规律，低频滤波优化处理减少低频噪声的影响，提高音频信号的清晰度和质量，使音频更加平滑和自然。
34、优选地，步骤s3具体步骤为：
35、步骤s31：对多个音频特征分段进行逐段熵值计算，以得到每一个音频特征分段的熵值；
36、步骤s32：基于每一个音频特征分段的熵值对多个音频特征分段进行动态自适应熵编码，以得到多个熵编码音频分段；
37、步骤s33：对多个熵编码音频分段进行数据流封装处理，得到多个音频数据包；
38、步骤s34：对多个音频数据包进行无损压缩编码，从而生成多个音频无损压缩编码。
39、本发明通过计算每个音频特征分段的熵值，评估音频信号在不同段落中的信息量和复杂性，熵值计算识别音频信号中的重要信息和噪声，为后续的编码和传输提供基础，动态自适应熵编码根据每个音频特征分段的熵值进行灵活调整，提高编码效率和压缩比，通过熵编码，更有效地表示和传输音频信号，减少冗余信息，提高数据传输的效率，数据流封装将多个熵编码音频分段组合成音频数据包，管理和传输数据，数据流封装处理能够确保音频数据的完整性和顺序性，方便后续的传输和处理流程，无损压缩编码能够在保持音频数据质量的同时减小数据文件的大小，节省传输带宽和存储空间，无损压缩编码确保音频数据在传输过程中不丢失任何信息，保持音频的原始质量和准确性。
40、优选地，步骤s4的具体步骤为：
41、步骤s41：对多个音频特征分段进行特征优先级评估，以得到每一个分段的优先级评估值；
42、步骤s42：对动态孪生网络环境进行传输路径挖掘，提取多条网络传输链路；
43、步骤s43：对多条网络传输链路进行路径传输性能预测，从而得到链路传输性能预测值；
44、步骤s44：基于链路传输性能预测值对每一个分段的优先级评估值进行动态优先级匹配传输决策，构建动态匹配传输策略；
45、步骤s45：基于动态匹配传输策略对多个音频无损压缩编码进行智能分段传输处理，提取音频分段传输响应数据。
46、本发明通过评估音频特征分段的优先级确定每个分段在传输过程中的重要性，提高数据传输的效率，通过优先级评估值的获得，在后续的传输决策中更好地分配传输资源，确保重要音频数据获得更优质的传输服务，挖掘动态孪生网络环境中的传输路径发现网络中最佳的传输路线，提高传输效率和稳定性，提取多条网络传输链路为后续的传输性能预测和传输决策提供更多选择，确保音频数据传输的可靠性和速度，预测多条网络传输链路的传输性能选择最佳的传输路径，提高音频数据传输的效率和质量，得到链路传输性能预测值为动态优先级匹配传输决策提供数据支持，确保音频数据在传输过程中的稳定性和实时性，基于链路传输性能预测值对音频特征分段的优先级评估值进行匹配传输决策，能够动态调整传输策略，最大程度地提高音频数据传输的效率和质量，构建动态匹配传输策略根据实时的网络状况和数据特征实现最佳的数据传输，确保音频数据的及时性和完整性，对音频进行无损压缩编码并进行智能分段传输处理减少传输过程中的数据丢失，保证音频数据的完整性，提取音频分段传输响应数据帮助监控传输过程中各个分段的传输状态，及时调整传输策略以确保音频数据的准确性和完整性。
47、优选地，步骤s5的具体步骤为：
48、步骤s51：对音频分段传输响应数据进行多帧传输误差识别，以得到音频帧误差数据；
49、步骤s52：对音频帧误差数据进行误差帧定位，得到音频帧误差点位置数据；
50、步骤s53：对音频帧误差点位置数据进行误差点分布分析，生成音频帧误差点分布数据；
51、步骤s54：根据音频帧误差点分布数据对音频分段传输响应数据进行逐帧误差修正，从而生成误差修正音频数据。
52、本发明通过识别音频分段传输响应数据中的多帧传输误差，准确捕捉数据传输过程中出现的错误和丢失的音频帧，得到音频帧误差数据识别传输过程中的问题区域，为后续的修正和优化提供依据，通过误差帧定位，准确定位音频帧中的误差点，帮助确定音频帧中存在问题的具体位置，得到音频帧误差点位置数据精准地识别和处理音频数据传输过程中的错误，为后续的修正提供准确的参考，通过对音频帧误差点位置数据进行分布分析，了解误差点在音频帧中的分布规律，帮助发现潜在的传输问题，生成音频帧误差点分布数据识别常见错误模式，为后续的修正策略提供指导，根据音频帧误差点分布数据对音频分段传输响应数据进行逐帧误差修正有效纠正传输过程中的错误，提高音频数据的质量，生成误差修正音频数据减少传输误差对音频数据的影响，确保传输的音频数据质量达到更高水平。
53、优选地，步骤s6的具体步骤为：
54、步骤s61：对音频分段传输响应数据进行传输时序延迟分析，以得到音频传输时延数据；
55、步骤s62：对音频传输时延数据进行网络延迟停滞挖掘，得到传输时滞点；
56、步骤s63：对传输时滞点进行时延状态计算，以得到时滞点时延状态参数；
57、步骤s64：根据时滞点时延状态参数对误差修正音频数据进行动态传输时延优化，构建智能音频时延优化引擎，以执行音频数据动态传输作业。
58、本发明通过分析音频数据的传输时序延迟，了解音频在传输过程中的延迟情况，评估实时性和稳定性，获得音频传输时延数据为后续的网络延迟挖掘和时延优化提供基础数据，帮助优化传输效率，挖掘网络延迟停滞点识别音频传输过程中出现的延迟峰值，发现潜在的传输瓶颈和问题，得到传输时滞点作为优化的重点，帮助系统针对性地解决网络延迟停滞带来的影响，通过计算时延状态参数，更细致地了解时滞点的时延状况，包括时延程度、时延波动等信息，时延状态参数的获取量化网络延迟的影响程度，为后续的时延优化提供量化指标和参考依据，基于时延状态参数对误差修正音频数据进行动态传输时延优化实现智能化的传输调整，提高传输效率和质量，构建智能音频时延优化引擎根据实时网络状况动态调整传输时延，确保音频数据传输的实时性和稳定性。
59、优选地，步骤s64的具体步骤为：
60、对时滞点时延状态参数进行时序演变分析，得到时延状态演变数据；
61、对时延状态演变数据进行多时点延迟学习，得到时延演变规律；
62、基于动态孪生网络环境识别多条可调用传输链路；
63、根据时延演变规律对多条可调用传输链路进行延迟分布预测，得到传输链路的延迟分布预测数据；
64、对传输链路的延迟分布预测数据进行传输拥塞风险时间窗推断，得到每一条传输链路的拥塞风险时间窗口；
65、对每一条传输链路的拥塞风险时间窗口进行时延峰值计算，得到拥塞风险时间窗口的时延峰值；
66、根据拥塞风险时间窗口的时延峰值进行动态时延规避路径规划，生成动态规避路径策略；
67、基于动态规避路径策略对误差修正音频数据进行动态传输时延优化，构建智能音频时延优化引擎，以执行音频数据动态传输作业。
68、本发明通过分析时延状态参数的时序演变了解网络中时延的变化趋势，为后续的传输优化提供基础数据，得到时延状态演变数据揭示时延的变化规律，帮助识别网络中的传输瓶颈和问题点，通过学习时延演变规律更好地理解时延的动态特性，为预测和规避传输延迟提供依据，了解时延演变规律帮助网络运维人员做出相应的调整和优化，提高传输效率和稳定性，识别多条可调用传输链路帮助选择最佳的传输路径，提高传输效率和稳定性，动态孪生网络环境识别快速适应网络环境的变化，保障音频数据传输的实时性和质量，预测传输链路的延迟分布提前做出传输策略调整，降低传输时延和风险，推断拥塞风险时间窗口及时应对网络拥塞情况，避免数据丢失和传输失败，计算拥塞风险时间窗口的时延峰值明确拥塞情况，为动态规避提供数据支持，动态规避路径规划根据实时网络情况调整传输路径，减少时延和提高传输成功率，通过动态传输时延优化降低音频数据传输过程中的时延，保证音频实时性和质量，构建智能音频时延优化引擎根据实时网络情况动态调整传输策略，提高传输效率和稳定性。
69、在本说明书中，提供一种音频播放设备，用于执行如上所述的音频数据动态传输处理方法，包括：
70、动态孪生模块，识别音频传输网络中的关键传输节点，标记多个传输网络节点；对多个传输网络节点进行多维状态感知，并进行多维环境指标重构，构建动态孪生网络环境；
71、滤波优化模块，获取待传输音频数据；对待传输音频数据进行低频滤波优化处理，并进行特征分段处理，从而得到多个音频特征分段；
72、无损压缩编码模块，对多个音频特征分段进行数据流封装处理，并进行无损压缩编码，从而生成多个音频无损压缩编码；
73、分段传输模块，基于动态孪生网络环境对多个音频无损压缩编码进行智能分段传输处理，提取音频分段传输响应数据；
74、误差修正模块，对音频分段传输响应数据进行多帧传输误差识别，并进行逐帧误差修正，从而生成误差修正音频数据；
75、时延优化模块，基于音频分段传输响应数据得到传输时滞点；根据传输时滞点对误差修正音频数据进行动态传输时延优化，构建智能音频时延优化引擎，以执行音频数据动态传输作业。
76、本发明通过识别关键传输节点和构建动态孪生网络环境实时监控网络状态，提高传输效率和稳定性，多维状态感知和环境指标重构可使传输网络更具智能化，适应不同工作环境和网络条件，低频滤波优化处理去除音频信号中的低频噪声，提高音频质量和清晰度，特征分段处理能够将音频数据按特征进行划分，后续处理和分析，无损压缩编码减小音频数据的体积，提高传输效率和节省带宽，数据流封装处理保持音频数据的完整性和准确性，避免信息损失，智能分段传输处理根据网络状态和环境动态调整传输策略，提高传输成功率和速度，提取音频分段传输响应数据实时监测传输情况，及时调整传输策略，多帧传输误差识别和逐帧误差修正提高数据传输的准确性和可靠性，生成误差修正音频数据有效减少传输过程中的数据丢失和损坏，动态传输时延优化能够根据传输时滞点实时调整传输时延，提高音频传输的实时性和稳定性，智能音频时延优化引擎根据实际情况智能化地管理传输时延，提供更好的用户体验和数据传输效率。
1.一种音频数据动态传输处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的音频数据动态传输处理方法，其特征在于，步骤s1具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的音频数据动态传输处理方法，其特征在于，步骤s2具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的音频数据动态传输处理方法，其特征在于，步骤s22具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的音频数据动态传输处理方法，其特征在于，步骤s3具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的音频数据动态传输处理方法，其特征在于，步骤s4的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的音频数据动态传输处理方法，其特征在于，步骤s5的具体步骤为：
8.根据权利要求1所述的音频数据动态传输处理方法，其特征在于，步骤s6的具体步骤为：
9.根据权利要求8所述的音频数据动态传输处理方法，其特征在于，步骤s64的具体步骤为：
10.一种音频播放设备，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的音频数据动态传输处理方法，包括：
