本申請涉及電子設備領域，尤其涉及一種牙齒定位方法和設備。

背景技術：

隨著電子設備的發(fā)展，現在的電子設備越來越智能化，極大地的方便和豐富了人們的生活。

以智能牙刷為例，通過將運動傳感器安裝在牙刷上，并通過無線通信方式，智能牙刷將運動數據傳輸給智能手機，并驅動智能手機上的游戲。從而，用戶看以一邊玩游戲，一邊刷牙，通過游戲引導刷牙動作和刷牙習慣，使得刷牙變得有趣，并且可以提供刷牙效果的反饋。

基于運動傳感器，雖然可以比較準確地判斷刷牙的動作，即牙刷的振動、旋轉模式等等，但是難以比較準確地判斷當前刷牙動作所針對的是哪幾顆牙齒。這種定位所刷牙齒的困難，對于充分提高刷牙效果是一個較大的障礙。

技術實現要素：

本申請的目的是：提供一種牙齒定位方法和設備，以實現對被刷牙齒的定位。

根據本申請至少一個實施例的第一方面，提供了一種牙齒定位方法，所述方法包括：

響應于一用戶刷牙，在所述用戶的頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號；

至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第二種可能的實現方式中，所述第一位置位于所述頭部的左側，所述第二位置位于所述頭 部的右側。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第三種可能的實現方式中，所述目標位置包括：第一左右位置；

所述至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置包括：

至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定所述第一左右位置。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第四種可能的實現方式中，所述至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定所述第一左右位置包括：

確定所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在一第一頻率處的第一強度比；

根據所述第一強度比和一第一參考信息確定所述第一左右位置。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第五種可能的實現方式中，所述確定所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在一第一頻率處的第一強度比包括：

確定所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值；

確定所述第二聲音信號在所述第一頻率處的強度值；

根據所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值和所述第二聲音信號在所述第一頻率處的強度值確定所述第一強度比。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第六種可能的實現方式中，所述第一參考信息包括在所述第一頻率處的多個參考強度比和多個參考位置的對應關系。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第七種可能的實現方式中，所述方法還包括：

確定所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在一第二頻率處的第二強度比；

根據所述第二強度比和一第二參考信息確定所述被刷牙齒所在一第二左右位置；

根據所述第一左右位置和所述第二左右位置確定所述被刷牙齒所在的左右位置。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第八種可能的實現方式中，所述第二參考信息包括在所述第二頻率處的多個參考強度比和多個參考位置的對應關系。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第九種可能的實現方式中，所述至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定所述第一左右位置包括：

通過對所述第一聲音信號和所述第二聲音信號進行回歸處理確定所述第一左右位置。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第十種可能的實現方式中，所述通過對所述第一聲音信號和所述第二聲音信號進行回歸處理確定所述第一左右位置包括：

根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定一第一向量；

根據所述第一向量和一回歸樹確定所述第一左右位置。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第十一種可能的實現方式中，所述方法還包括：

獲取一歷史位置信息以及一牙刷的運動狀態(tài)信息；

所述至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定所述第一左右位置包括：

根據所述第一聲音信號、所述第二聲音信號、所述運動狀態(tài)信息和所述歷史位置信息確定所述第一左右位置。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第十二種可能的實現方式中，所述目標位置包括：第一左右位置和上下位置。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第十三種可能的實現 方式中，所述至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置包括：

至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的第一左右位置；

至少根據所述第一聲音信號確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第十四種可能的實現方式中，所述至少根據所述第一聲音信號確定所述被刷牙齒是上牙或下牙包括：

通過對所述第一聲音信號進行分類處理確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第十五種可能的實現方式中，所述通過對所述第一聲音信號進行分類處理確定所述被刷牙齒是上牙或下牙包括：

根據所述第一聲音信號確定一第二向量；

根據所述第二向量，以及用于線性判別分析的一投影向量確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

結合第一方面的任一種可能的實現方式，在第十六種可能的實現方式中，所述通過對所述第一聲音信號進行分類處理確定所述被刷牙齒是上牙或下牙包括：

根據所述第一聲音信號確定一第三向量；

根據所述第三向量和一決策樹確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

根據本申請至少一個實施例的第二方面，提供了一種牙齒定位設備，所述設備包括：

一第一獲取模塊，用于響應于一用戶刷牙，在所述用戶的頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號；

一確定模塊，用于至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信 號確定被刷牙齒所在的目標位置。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第二種可能的實現方式中，所述目標位置包括：第一左右位置；

所述確定模塊包括：

一第一左右位置確定子模塊，用于至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定所述第一左右位置。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第三種可能的實現方式中，所述第一左右位置確定子模塊包括：

一第一強度比確定單元，用于確定所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在一第一頻率處的第一強度比；

一第一左右位置確定單元，用于根據所述第一強度比和一第一參考信息確定所述第一左右位置。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第四種可能的實現方式中，所述第一強度比確定單元包括：

一第一強度值確定子單元，用于確定所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值；

一第二強度值確定子單元，用于確定所述第二聲音信號在所述第一頻率處的強度值；

一第一強度比確定子單元，用于根據所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值和所述第二聲音信號在所述第一頻率處的強度值確定所述第一強度比。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第五種可能的實現方式中，所述確定模塊還包括：一第二左右位置確定子模塊和一左右位置確定子模塊；

所述第二左右位置確定子模塊包括：

一第二強度比確定單元，用于確定所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在一第二頻率處的第二強度比；

一第二左右位置確定單元，用于根據所述第二強度比和一第二參考信息確定所述被刷牙齒所在一第二左右位置；

所述左右位置確定子模塊，用于根據所述第一左右位置和所述第二左右位置確定所述被刷牙齒所在的左右位置。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第六種可能的實現方式中，所述第一左右位置確定子模塊，用于通過對所述第一聲音信號和所述第二聲音信號進行回歸處理確定所述第一左右位置。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第七種可能的實現方式中，所述第一左右位置確定子模塊包括：

一第一向量確定單元，用于根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定一第一向量；

一第一左右位置確定單元，用于根據所述第一向量和一回歸樹確定所述第一左右位置。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第八種可能的實現方式中，所述設備還包括：

一第二獲取模塊，用于獲取一歷史位置信息和一牙刷的運動狀態(tài)信息；

所述第一左右位置確定子模塊，用于根據所述第一聲音信號、所述第二聲音信號、所述運動狀態(tài)信息和所述歷史位置信息確定所述第一左右位置。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第九種可能的實現方式中，所述目標位置包括：第一左右位置和上下位置；

所述確定模塊包括：

一第一左右位置確定子模塊，用于至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的第一左右位置；

一上下位置確定子模塊，用于至少根據所述第一聲音信號確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第十種可能的實現方式中，所述上下位置確定子模塊，用于通過對所述第一聲音信號進行分類處理確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第十一種可能的實現方式中，所述上下位置確定子模塊包括：

一第二向量確定單元，用于根據所述第一聲音信號確定一第二向量；

一上下位置確定單元，用于根據所述第二向量，以及用于線性判別分析的一投影向量確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

結合第二方面的任一種可能的實現方式，在第十二種可能的實現方式中，所述上下位置確定子模塊包括：

一第三向量確定單元，用于根據所述第一聲音信號確定一第三向量；

一上下位置確定單元，用于根據所述第三向量和一決策樹確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

本申請實施例所述方法和設備，響應于用戶刷牙，在所述用戶的頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號，進而至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置。從而提供一種根據刷牙聲音對被刷牙齒進行定位的方法，有利于更好的引導用戶正確刷牙。

附圖說明

圖1是本申請一個實施例中一種牙齒定位方法的流程圖；

圖2是本申請一個實施方式中牙齒左右位置劃分示意圖；

圖3是本申請一個實施方式中刷牙聲音傳播路徑示意圖；

圖4是本申請一個實施方式中某一頻段內的參考強度比與參考位置之間的對應關系示意圖；

圖5a是本申請一個實施方式中某兩個頻段內的參考強度比與參 考位置之間的兩組對應關系示意圖；

圖5b是本申請另一個實施方式中某三個頻段內的參考強度比與參考位置之間的三組對應關系示意圖；

圖6是本申請另一個實施方式中刷牙聲音傳播路徑示意圖；

圖7是本申請一個實施方式中采用一投影向量進行LDA分析的效果示意圖；

圖8是本申請一個實施方式中所述決策樹的示意圖；

圖9是本申請一個實施例所述牙齒定位設備的模塊圖；

圖10是本申請一個實施方式中所述確定模塊的模塊圖；

圖11是本申請一個實施方式中所述第一左右位置確定子模塊的模塊圖；

圖12是本申請另一個實施方式中所述確定模塊的模塊圖；

圖13是本申請一個實施方式中所述第一左右位置確定子模塊的模塊圖；

圖14是本申請一個實施方式中所述牙齒定位設備的模塊圖；

圖15是本申請一個實施方式中所述確定模塊的模塊圖；

圖16是本申請一個實施方式中所述上下位置確定子模塊的模塊圖；

圖17是本申請另一個實施方式中所述上下位置確定子模塊的模塊圖；

圖18是本申請一個實施方式中所述牙齒定位設備的硬件結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例，對本申請的具體實施方式作進一步詳細說明。以下實施例用于說明本申請，但不用來限制本申請的范圍。

本領域技術人員理解，在本申請的實施例中，下述各步驟的序號的大小并不意味著執(zhí)行順序的先后，各步驟的執(zhí)行順序應以其功能和 內在邏輯確定，而不應對本申請實施例的實施過程構成任何限定。

發(fā)明人在研究過程中發(fā)現，用戶在刷牙過程中產生的聲音可以沿著頭骨傳導，借助一些設置在頭部的聲音采集設備，可以采集用戶的刷牙聲音，根據采集到的刷牙聲音可以實現對被刷牙齒的定位。

圖1是本申請一個實施例所述牙齒定位方法的流程圖，所述方法可以在例如牙齒定位設備上實現。如圖1所示，所述方法包括：

S120：響應于一用戶刷牙，在所述用戶的頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號；

S140：至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置。

本申請實施例所述方法，響應于用戶刷牙，在所述用戶的頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號，進而至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置。從而提供一種根據刷牙聲音對被刷牙齒進行定位的方法，有利于更好的引導用戶正確刷牙。

以下將結合具體實施方式，詳細說明所述步驟S120和S140的功能。

S120：響應于一用戶刷牙，在所述用戶的頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號。

其中，用戶可以使用手動牙刷、電動牙刷等刷牙，所述第一聲音信號和所述第二聲音信號是刷牙聲音經過頭骨傳導后的聲音，該刷牙聲音可以比如是由牙刷與牙齒摩擦產生，或者也可以比如是電動牙刷產生的聲波或超聲波。

所述第一位置和所述第二位置可以是所述頭部的任意兩個不同的位置，為了提高檢測準確度，所述第一位置位于所述頭部的左側，所述第二位置位于所述頭部的右側。比如，所述第一位置位于左耳附近，所述第二位置位于右耳附近。

S140：至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置。

在一種實施方式中，所述目標位置可以包括第一左右位置。相應的，所述步驟S140可以包括：

S140a：至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定所述第一左右位置。

如圖2所示，以用戶的下牙為例，用戶的下牙按照在口腔中的左右分布可以比如依次編號為：L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8、R8、R7、R6、R5、R4、R3、R2、R1。本實施方式中，確定被刷牙齒所在的第一左右位置，即在對口腔中牙齒按照左右劃分的情況下，確定所述被刷牙齒的分布位置，比如位于左側還是右側，在位于左側情況下，是左側第幾顆。類似的，可以對用戶的上牙也按照左右分布進行上述編號，此時并不關心牙齒的上下位置，則每個編號可以對應上下兩顆牙齒。換句話說，確定所述被刷牙齒所在的第一左右位置，也可以認為是確定所述被刷牙齒對應的編號。

有的情況下，牙刷會同時覆蓋多顆牙齒，或者實際應用對牙齒定位的精確度并不高，還可以對牙齒先進行區(qū)域劃分，比如如圖2所示，將下牙按照從左至右依次劃分為1、2、3、4、5、6共6個區(qū)域，其中數字0至1之間對應1區(qū)域，數字1至2之間對應2區(qū)域，依次類推。每個區(qū)域中包括多顆牙齒，比如1區(qū)域包括編號為L1和L2的牙齒。這種情況下，確定所述被刷牙齒所在的第一左右位置，也就是確定所述被刷牙齒所屬的區(qū)域。

在一種實施方式中，所述步驟S140a可以包括：

S141a：確定所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在一第一頻率處的第一強度比；

S142a：根據所述第一強度比和一第一參考信息確定所述第一左右位置。

如圖3所示，假設當前被刷牙齒位于A點，可以看到，刷牙聲音由A點骨傳導至B點對應傳播路徑為d1，在B點采集到的聲音信號為第一聲音信號；該刷牙聲音由A點骨傳導至C點對應的傳播路徑為d2，在C點采集到的聲音信號為第二聲音信號。所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在某些頻率處的強度比，會隨著A點位置的改變而改變，本實施方式正是基于此實現對被刷牙齒的定位。

若按圖2中的牙齒位置的約定，假設被刷牙齒的位置為x(比如圖3中A點)，該處聲強為P0，則根據一般的聲強衰減規(guī)律，左耳(比如C點)采集到的聲強為：

Pl(x)＝P0exp(-αf(x))；------------------------------------------------(1)

即，按照位置的負指數規(guī)律衰減；

這里，P0與用戶刷牙的方式(所用牙刷、力度、動作習慣等)有關；

f(x)(比如圖3中的d2)是一個關于x的單調增函數，實際應用中可以用多項式來近似表示；

α是一個與聲波頻率相關的系數；

同理，右耳(比如圖3中B點)采集到的聲強為：

Pr(x)＝P0exp(-αf(c-x))；--------------------------------------------(2)

這里的位置取c-x，是基于人的頭顱口腔結構大致左右對稱；

同時，基于圖2的約定可知應該有：f(3)＝f(c-3)，故可取c＝6；

基于式(1)(2)，可得左右耳聲強比R(x)為：

R(x)＝Pl(x)/Pr(x)＝exp(-α(f(x)-f(6-x)))-------------------------------(3)

若直接取f(x)＝x，則式(3)可以得到解析解為：

x＝3-ln(R(x))/(2α)

實現中，可以根據實際情況取其它形式的f(x)。

所述步驟S141a中，所述第一強度比也就是所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值與所述第二聲音信號在所述第一頻率處的 強度值的比值。在一種實施方式中，其可以具體包括：確定所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值；確定所述第二聲音信號在所述第一頻率處的強度值；根據所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值和所述第二聲音信號在所述第一頻率處的強度值確定所述第一強度比。

所述步驟S142a中，所述第一參考信息包括在所述第一頻率處的多個參考強度比和多個參考位置的對應關系。

所述第一頻率可以是所述刷牙聲音中的任一頻率，或者是經過試驗選取的某一頻率；所述第一頻率處的參考強度比是在該第一頻率處所述第一聲音信號的強度值與所述第二聲音信號的強度值之間的參考比值；所述第一頻率處的參考位置與所述參考強度比一一對應。所述第一參考信息可以預先訓練得到，比如，預先引導用戶按照預定順序依次刷牙齒的預定位置，于所述第一位置和所述第二位置處獲取對應的第一聲音信號和第二聲音信息，進而計算得到第一頻率處的參考強度比，從而得到所述第一參考信息。

以圖4為例，其給出了對應1531～1545Hz頻段的參考強度比與參考位置之間的對應關系，其中圓圈表示實測數據點，曲線是根據實測數據擬合得到的。根據該對應關系，假設所述第一強度比為6，則可以確定所述第一左右位置對應區(qū)域1，即所述被刷牙齒位于區(qū)域1內。其中，為了簡化計算，圖4中給出的是1531～1545Hz頻段內的參考強度比與參考位置之間的對應關系，本領域技術人員理解，按照相同的計算原理，可以得到任意頻率處的參考強度比與參考位置之間的對應關系。

為了提高定位的準確度，還可以結合所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在其他頻率處的強度比，綜合確定所述被刷牙齒的左右位置。

在一種實施方式中，所述方法還包括：

S151a：確定所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在一第二頻率處的第二強度比；

S152a：根據所述第二強度比和一第二參考信息確定所述被刷牙齒所在一第二左右位置；

S153a：根據所述第一左右位置和所述第二左右位置確定所述被刷牙齒所在的左右位置。

其中，所述第二參考信息包括在所述第二頻率處的多個參考強度比和多個參考位置的對應關系。所述步驟S151a和所述步驟S152a中確定所述被刷牙齒所在的所述第二左右位置，其原理與所述步驟S141a和所述步驟S142a中確定所述被刷牙齒所在的所述第一左右位置相類似，此處不再贅述。

所述步驟S153a中比如可以計算所述第一左右位置對應值和所述第二左右位置對應值的平均值得到所述左右位置。

以圖5a為例，假設所述第一強度比為3，可以得到所述第一左右位置為1.65，假設所述第二強度比為1.5，可以得到所述第二左右位置為1.8，計算平均值則可以得到所述左右位置為1.725。對應所述圖2，可以確定所述被刷牙齒對應編號為L4。也就是說，根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在多個頻率處的強度比，及對應的多個參考信息，可以綜合計算得到更加準確的左右位置，有利于對所述被刷牙齒進行精確定位。

本領域技術人員理解，為了進一步提高定位準確度，還可以結合更多頻率處的強度比和更多的參考信息。比如如圖5b所示，給出了三個不同頻段對應的參考信息，基于此，可以得到更加準確的定位結果。

在另一種實施方式中，所述步驟S140a可以進一步包括：

S140a’：通過對所述第一聲音信號和所述第二聲音信號進行回歸處理確定所述第一左右位置。

所述回歸處理可以比如采用回歸樹算法、支持向量回歸算法等，簡單起見，以下僅以回歸樹算法為例進行說明。

在一種實施方式中，所述步驟S140a’可以包括：

S141a’：根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定一第一向量；

S142a’：根據所述第一向量和一回歸樹確定所述第一左右位置。

所述步驟S141a’中，所述第一向量可以根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在多個頻率處的功率確定，比如可以取一段長度大約380ms的第一聲音信號片段，對所述片段的頻譜上0～8000Hz的范圍內均勻選取250個寬為15Hz的頻段窗口，用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為250維的向量；同時基于相同時段的第二聲音信號提取類似的向量；這兩個向量的差便可以作為所述第一向量。

所述步驟S142a’中，所述回歸樹可以預先訓練得到，比如在所述第一位置預先采集已知牙齒位置上的第一刷牙聲音，對這些第一刷牙聲音分別提取至少一段長度大約是380ms的聲音信號片段(多個片段之間可以部分重疊，如60％)，對每個片段的頻譜上0～8000Hz的范圍內均勻選取250個寬為15Hz的頻段窗口，對應每個片段用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為250維的對應第一位置的向量；類似的，在所述第二位置預先采集已知牙齒位置上的第二刷牙聲音，對這些第二刷牙聲音分別提取至少一段長度大約是380ms的聲音信號片段(多個片段之間可以部分重疊，如60％)，對每個片段的頻譜上0～8000Hz的范圍內均勻選取250個寬為15Hz的頻段窗口，對應每個片段用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為250維的對應第二位置的向量；上述兩類向量對應作差、結合其已知的采集位置，運用任一已知的樹模型訓練方法(如C4.5、CART(Classification And Regression Tree)、MARS(Multivariate Adaptive Regression Splines)等)，便可以得到所述回歸樹。該步驟中，具體的判斷方 法可以是將所述第一向量中的元素按照所述回歸樹的要求從根節(jié)點開始下行，最后得到的葉子節(jié)點的值即對應所述被刷牙齒的第一左右位置。

比如，假設預先訓練得到所述回歸樹的文本描述如下面表1所示。

表1

實驗測得，根據上述回歸樹確定所述被刷牙齒的左右位置的效果如下面表2所示。可以看到，基于該回歸樹可以有效的確定所述被刷牙齒的左右位置。

表2

假設所述步驟S141a’中確定的所述第一向量如下：

(-2.81 -0.47 0.77 -1.21 -2.63 -1.89 -0.70 -0.20 -0.13 -1.36 -0.89 -1.16-1.12 -1.72 -1.93 -0.95 -1.35 -1.00 -0.68 -0.78 -0.77 -0.49 0.38 0.16 0.151.39 0.28 1.14 1.32 0.99 1.58 0.34 1.03 0.42 -0.21 -0.65 0.07 -0.29-0.15 -1.77 0.47 -0.24 0.53 -0.46 -0.56 -0.05 -0.17 -0.19 -0.45 -0.59 -1.05-0.97 -0.11 -0.63 -0.15 -1.13 -1.41 -1.29 -1.09 -1.73 -3.29 -2.05 -1.86 -1.08-0.17 -0.92 -1.61 -0.92 -0.90 -0.99 -0.51 -1.39 -1.97 -1.12 -1.20 -1.92 -0.23-0.32 0.10 -0.50 -0.39 0.16 -0.58 -0.52 -1.71 -0.44 -1.47 -2.07 -1.70 -1.66-1.21 -0.75 -1.24 0.34 0.57 0.45 -0.42 -0.55 -0.95 -2.14 -0.48 -1.52 -2.65-2.68 -1.88 -1.84 -2.33 -2.97 -1.84 -1.63 -1.55 -2.21 -1.33 -2.45 -2.31 -2.35 -1.66 -2.17 -1.84 -1.56 -2.30 -2.06 -1.21 -2.06 -2.09 -2.51 -1.85 -0.88 -1.05-2.43 -2.73 -2.05 -0.95 -1.20 -2.92 -3.16 -3.26 -2.87 -2.04 -2.33 -3.40 -3.55-2.67 -3.35 -2.52 -2.20 -3.50 -3.00 -2.55 -2.84 -2.32 -1.79 -2.72 -2.51 -2.19-2.43 -2.75 -3.18 -3.46 -2.18 -2.54 -3.60 -2.62 -2.98 -2.70 -2.59 -3.00 -2.42-2.27 -2.70 -1.92 -2.27 -2.84 -2.56 -2.23 -3.12 -2.19 -1.74 -2.26 -2.71 -2.74-1.93 -1.92 -1.80 -2.12 -2.64 -1.67 -2.00 -2.81 -2.66 -2.00 -3.43 -2.51 -2.64-2.77 -2.12 -2.75 -2.15 -1.77 -2.06 -2.45 -2.49 -3.32 -2.42 -3.54 -1.52 -3.15-3.47 -3.28 -2.32 -2.84 -2.85 -2.33 -2.66 -2.02 -2.72 -2.46 -2.79 -3.04 -2.24-2.76 -3.07 -3.21 -3.28 -2.62 -2.90 -2.25 -2.10 -2.21 -3.15 -3.01 -2.74 -2.66-2.60 -3.31 -2.38 -3.46 -2.75 -2.68 -2.50 -2.29 -3.02 -2.32 -3.40 -2.99 -2.65-1.91 -3.28 -2.76 -2.86)

該第一向量是對應所述表1所示回歸樹的一個250維的向量，則根據上述回歸樹，可以確定所述被刷牙齒的左右位置對應的數字為4.15385，即所述被刷牙齒屬于圖2中的5區(qū)域。

在另一種實施方式中，所述方法還可以包括：

S130：獲取一牙刷的運動狀態(tài)信息和歷史位置信息。

相應的，所述步驟S140a可以包括：

S140a”：根據所述第一聲音信號、所述第二聲音信號、所述運動狀態(tài)信息和所述歷史位置信息確定所述第一左右位置。

其中，所述牙刷的運動狀態(tài)信息比如可以包括所述牙刷的速度、加速度、角速度、角加速度等至少一種信息。所述歷史位置信息可以是前一時刻確定的所述被刷牙齒的左右位置信息。根據所述運動狀態(tài)信息和所述歷史位置信息可以確定所述第一左右位置可能的區(qū)域范圍，從而可以避免出現確定的所述第一左右位置明顯不合理的情況。比如，所述歷史位置信息顯示上一時刻被刷牙齒為R1，根據是運動狀態(tài)信息判斷，當前時刻被刷牙齒只可能是R1附近的3顆牙齒中的某一顆，從而可以排除，比如L1，等明顯錯誤的定位結果。

在另一種實施方式中，所述目標位置可以包括：第一左右位置和上下位置。相應的，所述步驟S140可以包括：

S141b：至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的第一左右位置；

S142b：至少根據所述第一聲音信號確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

本實施方式可以理解為是對上述實施方式的補充，即在對所述被刷牙齒進行左右定位的基礎上同時進行上下定位。

其中，所述步驟S141b的實現原理與所述步驟S140a的實現原理相同，不再贅述。

以圖6為例，假設所述第一位置位于右耳附近，對應圖6中C點，則當被刷牙齒分別位于A點和B點時，刷牙聲音傳播路徑具有明顯不同。主要區(qū)別在于，B點處的刷牙聲音必須經過頜關節(jié)620才能到達C點，而A點處的刷牙聲音則不必經過所述頜關節(jié)620。這是因為，頜骨610是頭骨上唯一可以隨意活動的骨頭，其通過頜關節(jié)620與顱骨630相連接。這就導致，刷下牙時，刷牙聲音必須經過頜關節(jié)620才能到達顱骨上的采集位置；刷上牙時，刷牙聲音可以直接經顱骨傳導到達采集位置。

與致密的骨組織相比，頜關節(jié)620的結構對聲波衰減的作用要大，而且頜關節(jié)620對不同頻率成分的衰減作用與骨組織也不同。所以，以大致相同的方式刷相鄰的上、下牙，雖然在牙齒附近產生的聲音大致相同，但由于經過了不同途徑，從用戶佩戴的拾音裝置中捕捉到的聲音在強度和頻譜上均會產生較大差異，本申請正是基于該原理實現對被刷牙齒是上牙或下牙的判別。本領域技術人員理解，拾音裝置除了設置在顱骨上，還可以設置在下頜骨上，由于實現原理相類似，以下多以拾音裝置設置在顱骨上為例進行說明。

基于上述原理，所述步驟S142b可以包括：通過對所述第一聲音 信號進行分類處理確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

所述分類處理可以比如基于LDA(Linear Discriminant Analysis，線性判別分析)、分類樹、SVM(Support Vector Machine，支持向量機)等任一算法。

在一種實施方式中，通過LDA算法確定所述被刷牙齒是上牙或下牙，所述步驟S142b可以包括：

S1421b’：根據所述第一聲音信號確定一第二向量；

S1422b’：根據所述第二向量，以及用于線性判別分析的一投影向量確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

所述步驟S1421b’中，可以基于所述第一聲音信號在多個頻率處的功率確定所述第二向量，例如在所述第一聲音信號中選取長度為300ms的片段，在所述片段的頻譜上0～6000Hz范圍內均勻選取150個寬度為15Hz的頻率窗口，這些窗口內平均功率的對數拼接起來，便可以作為所述第二向量。

所述步驟S1422b’中，所述投影向量可以預先訓練得到，比如在已知上下牙的情況下，預先采集相應的刷牙聲音，對這些刷牙聲音分別提取至少一段長度大約是300ms的聲音信號片段(多個片段之間可以部分重疊，如50％)，對每個片段的頻譜上0～6000Hz的范圍內均勻選取150個寬為15Hz的頻段窗口，對應每個片段用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為150維的向量，結合其已知的采集位置，運用LDA分析可以得到具有(Fisher線性可區(qū)分性準則意義下的)最佳效果的投影向量。該步驟中，所述投影向量可以包括系數項和常數項，具體的判斷方法可以是計算所述第二向量和所述投影向量中系數項的乘積，然后計算所述乘積與所述常數項的和，根據該和可以確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

本領域技術人員理解，采用相類似的原理，根據所述第二聲音信號和相應的投影向量，也可以確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

按照上述方法得到的一個投影向量L可以如下所示：

(0.19 -1.31 -0.78 0.25 0.01 -0.81 -0.99 0.08 0.67 1.46 -0.06 -0.84-1.43 -0.06 -0.53 0.08 0.00 0.92 0.46 1.26 0.42 -0.48 0.19 -0.33 0.440.22 -0.19 0.30 0.54 1.00 -0.94 0.15 0.83 -0.29 0.09 0.34 0.07 -0.22-0.02 0.12 -0.02 0.96 0.19 -0.05 -0.40 -0.46 -0.61 0.06 -0.13 0.05 0.21-0.58 0.50 -0.71 0.24 0.95 -0.83 -0.30 -0.29 0.37 -0.38 -1.08 -0.09 0.070.03 0.58 1.09 -0.76 0.79 1.70 0.25 0.14 0.06 -1.73 -0.56 0.22 -0.22-0.15 -0.24 -0.03 0.27 0.93 -0.15 0.52 0.67 0.47 0.73 0.59 -0.19 -0.630.29 -0.73 -0.72 1.13 -1.11 0.81 0.77 -0.11 -0.73 0.25 0.31 -0.49 0.050.30 0.49 -0.74 -0.47 0.36 -0.62 0.93 -1.22 -0.34 0.34 0.95 -0.07 -0.73-1.33 1.40 0.06 -0.14 -0.54 -0.65 -0.74 0.25 -1.14 1.24 -1.42 0.22 1.43-0.07 1.52 0.45 -1.55 0.70 -0.96 -2.12 1.03 -0.55 0.28 -0.66 0.55 -0.22-0.51 -0.09 1.00 -0.43 0.85 -2.06 1.71 0.44 4.94)

該投影向量L是一個151維的向量，其前150維對應系數項，可以簡記為，第151維對應常數項，可以簡記為K，假設所述第二向量為X，則所述步驟S1422b’中，具體判別方式可以為：

圖7是采用所述投影向量L進行LDA分析的效果示意圖，可以看到，左方直方圖表示下牙的概率分布，相應的，左方曲線表示擬合得到的下牙的概率分布曲線，其滿足正態(tài)分布N₁(-6.686；3.470²)；右方直方圖表示上牙的概率分布，相應的，右方曲線表示擬合得到的上牙的概率分布曲線，其滿足正態(tài)分布N₀(6.634；3.825²)。根據擬合的正態(tài)分布參數，分類錯誤率約僅為3.39％，可以有效實現上下牙分類。

假設所述第二向量X如下：

(-7.18 -7.10 -9.79 -10.60 -10.20 -11.51 -10.10 -10.55 -12.06 -12.78-12.53 -12.24 -12.36 -11.79 -13.19 -12.41 -13.28 -14.28 -14.30 -13.91 -13.17-13.79 -14.07 -14.27 -13.55 -16.11 -15.15 -16.07 -15.60 -14.97 -15.38 -15.19 -16.07 -16.66 -16.01 -16.42 -16.37 -16.93 -16.67 -16.31 -16.47 -16.31 -16.17-16.61 -16.84 -17.53 -18.37 -18.94 -18.02 -17.79 -18.17 -18.06 -18.52 -17.90-18.32 -18.26 -18.46 -17.65 -18.02 -18.36 -17.91 -17.99 -18.30 -18.95 -18.77-18.75 -19.50 -19.50 -18.76 -19.24 -19.11 -19.34 -20.05 -19.08 -19.69 -19.52-19.38 -19.73 -19.33 -19.46 -20.15 -19.38 -19.33 -19.90 -19.37 -20.23 -19.29-19.57 -19.16 -19.79 -19.21 -19.79 -19.59 -19.73 -20.03 -19.51 -19.85 -19.99-19.21 -19.94 -19.80 -19.83 -19.88 -20.28 -20.56 -19.79 -20.11 -20.54 -19.89-20.20 -20.61 -19.94 -20.71 -20.27 -19.89 -20.54 -20.35 -20.02 -20.08 -21.08-21.09 -21.15 -20.15 -20.21 -20.62 -20.64 -21.20 -21.23 -20.89 -20.45 -21.08-20.50 -21.02 -20.69 -20.85 -20.93 -20.72 -20.35 -20.77 -20.97 -20.63 -20.94-20.47 -20.60 -21.00 -21.13 -20.61 -21.03 -21.08 -20.91)

根據上述判別方式可以得到＝-3.11，從而判斷被刷牙齒為下牙。

在另一種實施方式中，可以通過決策樹算法確定所述被刷牙齒是上牙或下牙，所述步驟S142b可以包括：

S1421b”：根據所述第一聲音信號確定一第三向量；

S1422b”：根據所述第三向量和一決策樹確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

所述步驟S1421b”中，所述第三向量可以根據所述第一聲音信號在多個頻率處的功率確定，比如可以采用與所述第二向量類似的方法提取。

所述步驟S1422b”中，所述決策樹可以預先訓練得到，比如在已知上下牙的情況下，預先采集相應的刷牙聲音，對這些刷牙聲音分別提取至少一段長度大約是380ms的聲音信號片段(多個片段之間可以部分重疊，如60％)，對每個片段的頻譜上0～8000Hz的范圍內均勻選取250個寬為15Hz的頻段窗口，對應每個片段用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為250維的向量，結合其已知的采集位置，運用已知的樹模型訓練算法(如C4.5、CART、MARS等)可以得到 決策樹。本實施方式中，具體的判斷方法可以為：將所述第三向量的元素，按照決策樹的要求從根節(jié)點開始下行，最后停止的葉子節(jié)點對應所述被刷牙齒的上下位置。

圖8是所述決策樹的一個示例，實驗測得，根據該決策樹對多個測試樣本的測試準確度為82.5％。比如，所述第三向量可以如下所示的一個250維的向量：

(-9.61 -7.65 -9.60 -13.15 -14.42 -14.46 -13.38 -13.74 -13.64 -14.01-13.67 -14.09 -14.57 -15.57 -14.89 -14.05 -15.22 -14.11 -13.15 -13.56 -12.90-12.35 -13.44 -12.60 -13.26 -12.99 -13.23 -12.85 -12.93 -13.98 -12.41 -13.30-12.89 -14.19 -13.83 -15.15 -14.85 -15.08 -15.45 -16.78 -15.70 -16.36 -15.22-16.10 -16.03 -16.39 -16.54 -16.48 -16.86 -17.09 -16.98 -16.78 -16.55 -16.99-17.08 -17.66 -17.36 -18.37 -17.67 -18.40 -20.23 -18.53 -18.63 -17.81 -17.93-18.86 -18.86 -18.71 -17.76 -18.31 -18.38 -19.20 -19.50 -18.21 -18.86 -19.52-17.83 -17.83 -17.23 -17.94 -18.38 -17.28 -17.41 -18.34 -19.38 -18.45 -19.24-19.84 -19.77 -19.34 -18.88 -18.97 -19.78 -17.83 -17.73 -18.38 -19.27 -19.38-19.57 -20.41 -18.67 -19.88 -20.95 -20.86 -19.86 -19.75 -20.14 -21.19 -20.35-20.06 -19.60 -20.39 -19.92 -20.87 -21.07 -20.87 -20.53 -20.99 -20.61 -20.34-20.76 -20.87 -20.10 -20.82 -20.57 -20.88 -20.61 -19.59 -20.05 -21.23 -21.52-21.25 -20.40 -20.25 -22.24 -22.23 -22.23 -21.73 -21.11 -21.46 -22.50 -22.57-21.63 -22.30 -21.45 -21.16 -22.42 -22.12 -21.56 -21.83 -21.42 -21.04 -21.71-21.72 -21.49 -21.89 -22.01 -22.15 -22.53 -21.52 -21.83 -22.67 -21.93 -22.24-22.08 -21.33 -22.10 -21.70 -21.56 -22.19 -21.17 -21.97 -21.95 -22.10 -22.02-22.52 -21.63 -21.37 -21.80 -22.49 -22.22 -21.74 -21.69 -21.22 -21.60 -22.16-21.45 -21.41 -22.14 -21.83 -21.86 -22.89 -22.13 -22.10 -22.47 -21.62 -22.41-21.86 -21.73 -21.64 -21.93 -22.30 -22.67 -21.86 -22.85 -21.43 -22.21 -22.74-22.91 -21.99 -22.29 -22.63 -22.15 -22.58 -22.08 -22.41 -22.33 -22.52 -23.01-22.08 -22.32 -22.69 -22.75 -22.70 -22.27 -22.72 -22.09 -21.89 -21.90 -22.92 -22.79 -22.61 -22.64 -22.62 -23.30 -22.55 -23.45 -22.84 -22.72 -22.63 -22.14-22.37 -21.97 -23.36 -22.87 -22.47 -21.98 -23.22 -22.44 -22.83)

根據上述該第三向量及圖8所述決策樹可以判斷所述被刷牙齒是上牙，即可以準確的實現上下牙分類。

此外，本申請實施例還提供一種計算機可讀介質，包括在被執(zhí)行時進行以下操作的計算機可讀指令：執(zhí)行上述圖1所示實施方式中的方法的步驟S120和S140的操作。

綜上，本申請實施例所述方法，可以在用戶刷牙過程中，根據刷牙聲音定位當前被刷牙齒，有利于更好的引導用戶正確的刷牙，并有利于通過游戲增強刷牙的趣味性。

圖9是本申請一個實施例所述牙齒定位設備的模塊結構示意圖，所述設備可以是一個獨立的用于牙齒定位的設備，當然，也可以作為一個功能模塊集成設置于比如智能眼鏡、智能耳機等穿戴式設備中。參見圖9，所述設備900可以包括：

一第一獲取模塊910，用于響應于一用戶刷牙，在所述用戶的頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號；

一確定模塊920，用于至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置。

本申請實施例所述設備，響應于用戶刷牙，在所述用戶的頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號，進而至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置。從而提供一種根據刷牙聲音對被刷牙齒進行定位的設備，有利于更好的引導用戶正確刷牙。

以下將結合具體實施方式，詳細說明所述第一獲取模塊910和所述確定模塊920的功能。

所述第一獲取模塊910，用于響應于一用戶刷牙，在所述用戶的 頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號。

其中，用戶刷牙可以使用手動牙刷、電動牙刷，所述第一聲音信號和所述第二聲音信號是刷牙聲音經過頭骨傳導后的聲音，該刷牙聲音可以比如是由牙刷與牙齒摩擦產生，或者也可以比如是電動牙刷產生的聲波或超聲波。

所述第一位置和所述第二位置可以是所述頭部的任意兩個不同的位置，為了提高檢測準確度，所述第一位置位于所述頭部的左側，所述第二位置位于所述頭部的右側。比如，所述第一位置位于左耳附近，所述第二位置位于右耳附近。

所述確定模塊920，用于至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置。

在一種實施方式中，所述目標位置包括：第一左右位置；相應的，參見圖10，所述確定模塊920包括：

一第一左右位置確定子模塊921a，用于至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定所述第一左右位置。

這里確定所述第一左右位置可以是確定所述被刷牙齒對應的編號或者其所屬的區(qū)域。

在一種實施方式中，參見圖11，所述第一左右位置確定子模塊921a可以包括：

一第一強度比確定單元9211a，用于確定所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在一第一頻率處的第一強度比；

一第一左右位置確定單元9212a，用于根據所述第一強度比和一第一參考信息確定所述第一左右位置。

其中，所述第一強度比也就是所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值與所述第二聲音信號在所述第一頻率處的強度值的比值。參見圖11，所述第一強度比確定單元9211a可以包括：

一第一強度值確定子單元92111a，用于確定所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值；

一第二強度值確定子單92112a，用于確定所述第二聲音信號在所述第一頻率處的強度值；

一第一強度比確定子單元92113a，用于根據所述第一聲音信號在所述第一頻率處的強度值和所述第二聲音信號在所述第一頻率處的強度值確定所述第一強度比。

所述第一參考信息包括在所述第一頻率處的多個參考強度比和多個參考位置的對應關系。

所述第一頻率可以是所述刷牙聲音中的任一頻率；所述第一頻率處的參考強度比是在該第一頻率處所述第一聲音信號的強度值與所述第二聲音信號的強度值之間的參考比值；所述第一頻率處的參考位置與所述參考強度比一一對應。所述第一參考信息可以預先訓練得到，比如，預先引導用戶按照預定順序依次刷牙齒的預定位置，于所述第一位置和所述第二位置處獲取對應的第一聲音信號和第二聲音信息，進而計算得到第一頻率處的參考強度比，從而得到所述第一參考信息。所述第一參考信息可以是如圖4所示的曲線。

為了提高定位的準確度，還可以結合所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在其他頻率處的強度比，綜合確定所述被刷牙齒的左右位置。在一種實施方式中，參見圖12，所述確定模塊920還包括：一第二左右位置確定子模塊922a和一左右位置確定子模塊923a；

所述第二左右位置確定子模塊922a可以包括：

一第二強度比確定單元9221a，用于確定所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在一第二頻率處的第二強度比；

一第二左右位置確定單元9222a，用于根據所述第二強度比和一第二參考信息確定所述被刷牙齒所在一第二左右位置；

所述左右位置確定子模塊923a，用于根據所述第一左右位置和所 述第二左右位置確定所述被刷牙齒所在的左右位置。

其中，所述第二參考信息包括在所述第二頻率處的多個參考強度比和多個參考位置的對應關系。所述第二強度比確定單元9221a和所述第二左右位置確定單元9222a中確定所述被刷牙齒所在的所述第二左右位置，其原理與所述第一強度比確定單元9211a和所述第一左右位置確定單元9212a確定所述被刷牙齒所在的所述第一左右位置相類似，此處不再贅述。

所述左右位置確定子模塊923a比如可以計算所述第一左右位置對應值和所述第二左右位置對應值的平均值得到所述左右位置。

以圖5為例，假設所述第一強度比為3，可以得到所述第一左右位置為1.65，假設所述第二強度比為1.5，可以得到所述第二左右位置為1.8，計算平均值則可以得到所述左右位置為1.725。對應所述圖2，可以確定所述被刷牙齒對應編號為L4。也就是說，根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在多個頻率處的強度比，及對應的多個參考信息，可以綜合計算得到更加準確的左右位置，有利于對所述被刷牙齒進行精確定位。

在另一種實施方式中，所述第一左右位置確定子模塊921a，用于通過對所述第一聲音信號和所述第二聲音信號進行回歸處理確定所述第一左右位置。

所述回歸處理可以比如采用回歸樹算法、支持向量回歸算法等，簡單起見，以下僅以回歸樹算法為例進行說明。

在一種實施方式中，參見圖13，所述第一左右位置確定子模塊921a包括：

一第一向量確定單元9211a’，用于根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定一第一向量；

一第一左右位置確定單元9212a’，用于根據所述第一向量和一回歸樹確定所述第一左右位置。

所述第一向量可以根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號在多個頻率處的功率確定，比如可以取一段長度大約380ms的第一聲音信號片段，對所述片段的頻譜上0～8000Hz的范圍內均勻選取250個寬為15Hz的頻段窗口，用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為250維的向量；同時基于相同時段的第二聲音信號提取類似的向量；這兩個向量的差便可以作為所述第一向量。

所述回歸樹可以預先訓練得到，比如在所述第一位置預先采集已知牙齒位置上的第一刷牙聲音，對這些第一刷牙聲音分別提取至少一段長度大約是380ms的聲音信號片段(多個片段之間可以部分重疊，如60％)，對每個片段的頻譜上0～8000Hz的范圍內均勻選取250個寬為15Hz的頻段窗口，對應每個片段用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為250維的對應第一位置的向量；類似的，在所述第二位置預先采集已知牙齒位置上的第二刷牙聲音，對這些第二刷牙聲音分別提取至少一段長度大約是380ms的聲音信號片段(多個片段之間可以部分重疊，如60％)，對每個片段的頻譜上0～8000Hz的范圍內均勻選取250個寬為15Hz的頻段窗口，對應每個片段用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為250維的對應第二位置的向量；上述兩類向量對應作差、結合其已知的采集位置，運用任一已知的樹模型訓練方法(如C4.5、CART、MARS等)，便可以得到所述回歸樹。該步驟中，具體的判斷方法可以是將所述第一向量中的元素按照所述回歸樹的要求從根節(jié)點開始下行，最后得到的葉子節(jié)點的值對應所述被刷牙齒的第一左右位置。

在另一種實施方式中，參見圖14，所述設備900還包括：

一第二獲取模塊930，用于獲取一歷史位置信息和一牙刷的運動狀態(tài)信息.

相應的，所述第一左右位置確定子模塊921a，用于根據所述第一聲音信號、所述第二聲音信號、所述運動狀態(tài)信息和所述歷史位置信 息確定所述第一左右位置。

其中，所述牙刷的運動狀態(tài)信息比如可以包括所述牙刷的速度、加速度、角速度、角加速度等至少一種信息。所述歷史位置信息可以是前一時刻確定的所述被刷牙齒的左右位置信息。根據所述運動狀態(tài)信息和所述歷史位置信息可以確定所述第一左右位置可能的區(qū)域范圍，從而可以避免出現確定的所述第一左右位置明顯不合理的情況。比如，所述歷史位置信息顯示上一時刻被刷牙齒為R1，根據是運動狀態(tài)信息判斷，當前時刻被刷牙齒只可能是R1附近的3顆牙齒中的某一顆，從而可以排除，比如L1，等明顯錯誤的定位結果。

在另一種實施方式中，所述目標位置可以包括：第一左右位置和上下位置；相應的，參見圖15，所述確定模塊920可以包括：

一第一左右位置確定子模塊921b，用于至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的第一左右位置；

一上下位置確定子模塊922b，用于至少根據所述第一聲音信號確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

其中，所述第一左右位置確定子模塊921b的實現原理可以與所述第一左右位置確定子模塊921a相同，不再贅述。

所述上下位置確定子模塊922b，可以通過對所述第一聲音信號進行分類處理確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

參見圖16，在一種實施方式中，所述上下位置確定子模塊922b包括：

一第二向量確定單元9221b’，用于根據所述第一聲音信號確定一第二向量；

一上下位置確定單元9222b’，用于根據所述第二向量，以及用于線性判別分析的一投影向量確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

所述第二向量可以基于所述第一聲音信號在多個頻率處的功率確定，比如在所述第一聲音信號中選取長度為300ms的片段，在所述 片段的頻譜上0～6000Hz范圍內均勻選取150個寬度為15Hz的頻率窗口，這些窗口內平均功率的對數拼接起來，便可以作為所述第二向量。

所述投影向量可以預先訓練得到，比如在已知上下牙的情況下，預先采集相應的刷牙聲音，對這些刷牙聲音分別提取至少一段長度大約是300ms的聲音信號片段(多個片段之間可以部分重疊，如50％)，對每個片段的頻譜上0～6000Hz的范圍內均勻選取150個寬為15Hz的頻段窗口，對應每個片段用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為150維的向量，結合其已知的采集位置，運用LDA分析可以得到具有(Fisher線性可區(qū)分性準則意義下的)最佳效果的投影向量。所述投影向量可以包括系數項和常數項，具體的判斷方法可以是計算所述第二向量和所述投影向量中系數項的乘積，然后計算所述乘積與所述常數項的和，根據該和可以確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

參見圖17，在另一種實施方式中，所述上下位置確定子模塊922b可以包括：

一第三向量確定單元9221b”，用于根據所述第一聲音信號確定一第三向量；

一上下位置確定單元9222b”，用于根據所述第三向量和一決策樹確定所述被刷牙齒是上牙或下牙。

所述第三向量可以根據所述第一聲音信號在多個頻率處的功率確定，比如可以采用與所述第二向量類似的方法提取。

所述決策樹可以預先訓練得到，比如在已知上下牙的情況下，預先采集相應的刷牙聲音，對這些刷牙聲音分別提取至少一段長度大約是380ms的聲音信號片段(多個片段之間可以部分重疊，如60％)，對每個片段的頻譜上0～8000Hz的范圍內均勻選取250個寬為15Hz的頻段窗口，對應每個片段用這些窗口內的平均功率的對數組成一個長度為250維的向量，結合其已知的采集位置，運用已知的樹模型訓 練算法(如C4.5、CART、MARS等)可以得到決策樹。本實施方式中，具體的判斷方法可以為：將所述第三向量的元素，按照決策樹的要求從根節(jié)點開始下行，最后停止的葉子節(jié)點對應所述被刷牙齒的上下位置。

綜上，本申請實施例所述設備，可以在用戶刷牙過程中，根據刷牙聲音定位當前被刷牙齒，有利于更好的引導用戶正確的刷牙，并有利于通過游戲增強刷牙的趣味性。

本申請實施例所述牙齒定位方法和設備的一個應用場景可以如下：用戶使用一牙刷刷牙，同時佩戴一智能耳機，智能耳機與一游戲設備通信連接；智能耳機與左右耳處分別接收刷牙產生的聲音，根據聲音信號確定當前被刷牙齒的位置(左右位置和/或上下位置)，并將定位結果發(fā)送給所述游戲設備；游戲設備根據被刷牙齒的位置顯示相應的游戲畫面(比如相應位置的飛機被擊落)，并引導用戶去刷尚未被刷到的牙齒(比如在對應位置顯示多個飛機)。從而，通過游戲手段引導用戶正確、完善的刷牙，有利于提高刷牙的趣味性，比如讓小孩更喜歡刷牙。

本申請另一個實施例所述牙齒定位設備的硬件結構如圖18所示。本申請具體實施例并不對所述牙齒定位設備的具體實現做限定，參見圖18，所述設備1800可以包括：

處理器(processor)1810、通信接口(Communications Interface)1820、存儲器(memory)1830，以及通信總線1840。其中：

處理器1810、通信接口1820，以及存儲器1830通過通信總線1840完成相互間的通信。

通信接口1820，用于與其他網元通信。

處理器1810，用于執(zhí)行程序1832，具體可以執(zhí)行上述圖1所示的方法實施例中的相關步驟。

具體地，程序1832可以包括程序代碼，所述程序代碼包括計算 機操作指令。

處理器1810可能是一個中央處理器CPU，或者是特定集成電路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成實施本申請實施例的一個或多個集成電路。

存儲器1830，用于存放程序1832。存儲器1830可能包含高速RAM存儲器，也可能還包括非易失性存儲器(non-volatile memory)，例如至少一個磁盤存儲器。程序1832具體可以執(zhí)行以下步驟：

響應于一用戶刷牙，在所述用戶的頭部的第一位置處獲取一第一聲音信號，在所述頭部的第二位置處獲取一第二聲音信號；

至少根據所述第一聲音信號和所述第二聲音信號確定被刷牙齒所在的目標位置。

程序1832中各步驟的具體實現可以參見上述實施例中的相應步驟或模塊，在此不贅述。所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的設備和模塊的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應過程描述，在此不再贅述。

本領域普通技術人員可以意識到，結合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及方法步驟，能夠以電子硬件、或者計算機軟件和電子硬件的結合來實現。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術方案的特定應用和設計約束條件。專業(yè)技術人員可以對每個特定的應用來使用不同方法來實現所描述的功能，但是這種實現不應認為超出本申請的范圍。

所述功能如果以軟件功能單元的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基于這樣的理解，本申請的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的部分可以以軟件產品的形式體現出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，控制器，或者網絡設備等)執(zhí)行本申請各個實 施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。

以上實施方式僅用于說明本申請，而并非對本申請的限制，有關技術領域的普通技術人員，在不脫離本申請的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術方案也屬于本申請的范疇，本申請的專利保護范圍應由權利要求限定。