(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221080246 6.8 (22)申请日 2022.07.07 (71)申请人 腾讯云计算 （北京） 有限责任公司 地址 100190 北京市海淀区知春路49号3层 西部309 (72)发明人 胡太群　 (74)专利代理 机构 北京派特恩知识产权代理有 限公司 1 1270 专利代理师 赵翠萍　胡春光 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 30/27(2020.01) H04R 29/00(2006.01) (54)发明名称 驾驶系统验证方法、 装置、 设备、 存储介质及 程序产品 (57)摘要 本申请提供了一种驾驶系统验证方法、 装 置、 设备、 存储介质及程序产品； 本申请实施例涉 及云技术、 人工智能、 智慧交通、 车载等技术， 可 以应用于自动驾驶场景； 该方法包括： 通过第一 音频采集器对测试音源进行音频采集， 得到第一 音频信息， 以及通过第二音 频采集器对测试音源 进行音频采集， 得到第二音频信息； 确定第一音 频采集器和第二音频采集器之间的相对运动信 息； 基于第一音频信息、 第二音频信息和相对运 动信息， 确定测试音源所发出的音频的仿真传播 模型； 基于仿真传播模型和测试音源对应的虚拟 音源， 对搭载在虚拟车辆上的自动驾驶系统进行 功能验证， 得到验证结果。 通过本申请， 能够提升 对自动驾驶系统的功能验证的全面 程度。 权利要求书3页 说明书18页 附图11页 CN 115114796 A 2022.09.27 CN 115114796 A 1.一种驾驶系统验证方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 通过第一音频采集器对测试音源进行音频采集， 得到第一音频信息， 以及通过第二音 频采集器对所述测试音源进行音频采集， 得到第二音频信息； 其中， 所述第一音频采集器与所述测试音源的距离小于距离阈值， 所述第二音频采集 器与所述测试音源的距离大于所述距离阈值； 确定所述第一音频采集器和所述第二音频采集器之间的相对运动信息； 基于所述第一音频信息、 所述第二音频信息和所述相对运动信息， 确定所述测试音源 所发出的音频的仿真传播模型； 基于所述仿真传播模型和所述测试音源对应的虚拟音源， 对搭载在虚拟车辆上的自动 驾驶系统进 行功能验证， 得到验证结果； 其中， 所述虚拟音源和所述虚拟车辆设置在仿 真系 统中。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第一音频信息、 所述第二音 频信息和所述相对运动信息， 确定所述测试音源所发出的音频的仿真传播模型， 包括： 针对所述第 一音频信 息进行波形提取， 得到所述第 一音频信 息对应的至少一个第 一音 频波形； 针对所述第 二音频信 息进行波形提取， 得到所述第 二音频信 息对应的至少一个第 二音 频波形； 结合所述相对运动信息、 至少一个所述第一音频波形和至少一个所述第二音频波形， 确定所述测试音源所发出的音频的所述仿真传播模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述针对所述第一音频信息进行波形提 取， 得到所述第一音频信息对应的至少一个第一音频波形， 包括： 针对所述第一音频信息进行音色分离， 得到至少一个第一音色信息， 并从所述第一音 频信息中， 提取至少一个所述第一音色信息分别对应的波形， 得到至少一个所述第一音频 波形； 所述针对所述第 二音频信 息进行波形提取， 得到所述第 二音频信 息对应的至少一个第 二音频波形， 包括： 针对所述第二音频信息进行音色分离， 得到至少一个第二音色信息， 并从所述第二音 频信息中， 提取至少一个所述第二音色信息分别对应的波形， 得到至少一个所述第二音频 波形。 4.根据权利要求2或3所述的方法， 其特征在于， 所述结合所述相对运动信息、 至少一个 所述第一音频波 形和至少一个所述第二音频波 形， 确定所述测试音源所发出的音频的所述 仿真传播模型， 包括： 在N个采样时间点， 对每个所述第 一音频波形进行采样， 得到每个所述第 一音频波形的 N个第一音 频采样值， 以及 对每个所述第二音频波 形进行采样， 得到每个所述第二音频波 形 的N个第二音频采样值； N是正整数； 从所述相对运动信息中， 提取与N个所述采样时间点相对应的N个运动采样数据； 基于每个所述第 一音频波形的N个所述第一音频采样值和N个所述运动采样数据， 构造 得到第一采样矩阵； 基于每个所述第 二音频波形的N个所述第二音频采样值和N个所述运动采样数据， 构造权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115114796 A 2得到第二采样矩阵； 基于所述第 一采样矩阵和所述第 二采样矩阵， 确定所述测试音源所发出的音频的所述 仿真传播模型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于每个所述第一音频波形的N个所 述第一音频采样值和N个所述 运动采样数据， 构造得到第一采样矩阵， 包括： 对每个所述第一音频波形的N个所述第一音频采样值进行列向量的构造， 得到每个所 述第一音频波形的第一音频列向量； 对N个所述 运动采样数据进行列向量的构造， 得到运动列向量； 利用每个所述第一音频波形的所述第一音频列向量， 以及所述运动列向量， 构造得到 所述第一采样矩阵。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一采样矩阵和所述第 二采 样矩阵， 确定所述测试音源所发出的音频的所述仿真传播模型， 包括： 针对所述第 一采样矩阵和所述第 二采样矩阵进行曲线拟合， 并将拟合曲线的系数矩阵 确定为所述测试音源所发出的音频的所述仿真传播模型； 或者， 基于所述第 一采样矩阵和所述第 二采样矩阵训练神经网络模型， 并将完成训练 的神经 网络模型， 确定为所述测试音源所发出的音频的所述仿真传播模型。 7.根据权利要求1至3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述第一音频采集器 和所述第二音频采集器之 间的相对运动信息之后， 所述基于所述仿 真传播模型和所述测试 音源对应的虚拟音源， 对搭载在虚拟车辆上 的自动驾驶系统进行功能验证， 得到验证结果 之前， 所述方法还 包括： 采集测试场景的测试环境信息； 所述测试音源、 所述第一音频采集器和所述第二音频 采集器设置在所述测试场景中； 基于所述第 一音频信 息、 所述第 二音频信 息、 所述相对运动信 息和所述测试环境信 息， 确定所述测试音源所发出的音频的所述仿真传播模型。 8.根据权利要求1至3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述仿真传播模型和 所述测试音源对应的虚拟音源， 对搭载在虚拟车辆上 的自动驾驶系统进行功 能验证， 得到 验证结果， 包括： 确定所述虚拟车辆和所述测试音源 对应的所述虚拟音源之间的虚拟相对运动信息； 结合所述虚拟相对运动信息、 所述仿真传播模型和所述虚拟音源， 针对所述自动驾驶 系统生成虚拟输入信息； 确定所述自动驾驶系统针对所述虚拟输入信息所进行的虚拟控制操作； 依据所述虚拟控制操作， 对搭载在虚拟车辆上的自动驾驶系统进行功能验证， 得到验 证结果。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述结合所述虚拟相对运动信息、 所述仿 真传播模型和所述虚拟音源， 针对所述自动驾驶系统生成虚拟输入信息， 包括： 利用所述虚拟音源， 生成虚拟音频信息； 基于所述仿真传播模型和所述虚拟相对运动信息， 针对所述虚拟音频信息进行转换， 得到所述自动驾驶系统的所述虚拟输入信息 。 10.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述虚拟控制 操作， 对搭载在虚权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115114796 A 3