[發明專利]一種民用航空器噪聲感知與識別裝置及其方法

有效

• 申請號: 201210244998.0
• 申請日: 2012-07-16
• 公開（公告）號: CN102820034A
• 公開（公告）日: 2012-12-12
• 發明（設計）人: 丁建立;楊勇;楊國慶;曹衛東;楊志嫻;王靜
• 申請（專利權）人: 中國民航大學
• 主分類號: G10L21/02
• 分類號: G10L21/02;G10L15/02;G10L15/06;G10L15/20
• 代理公司: 天津市鼎和專利商標代理有限公司 12101
• 代理人: 崔繼民

1.一種民用航空器噪聲感知與識別裝置，其特征在于：包括：傳聲器模塊、主控模塊、存儲模塊、聲特征提取模塊和判決模塊；其中：

傳聲器模塊，采集聲音信息，并將采集到的聲音信息進行濾波處理，將分貝值低于某個設定值的聲音信息濾除掉，將分貝值高于某個設定值的聲音信息作為航空器噪聲，最后將所述航空器噪聲進行模數轉換后傳輸給主控模塊；

主控模塊，接收所述航空器噪聲，并將航空器噪聲存儲到存儲模塊中或者將存儲模塊中的航空器噪聲提取出來傳輸給聲特征提取模塊；

聲特征提取模塊，接收航空器噪聲，并提取航空器噪聲的特征向量；

判決模塊，將所述特征向量進行模式識別判斷，并將邏輯判斷結果傳輸給主控模塊。

2.根據權利要求1所述的民用航空器噪聲感知與識別裝置，其特征在于：所述主控模塊為ARM處理器，所述聲特征提取模塊由數字信號處理集成電路和現場可編程門陣列集成電路組成，其中：ARM處理器的異步串口UART與數字信號處理集成電路的同步串口McBSP電連接。

3.根據權利要求1所述的民用航空器噪聲感知與識別裝置，其特征在于：所述聲特征提取模塊包括：噪聲預處理單元、減噪單元、濾波器單元和特征生成單元；其中：

噪聲預處理單元，對接收到的航空器噪聲進行分幀和加窗；

減噪單元，應用維納濾波、小波濾波等減噪方法減小設備噪聲和環境噪聲；

濾波器單元，對預處理完成的航空器噪聲進行快速傅里葉變換并得出功率譜，將所述功率譜與MEL濾波器組系數相乘得出列向量；

特征生成單元，將所述列向量進行指數壓縮和離散余弦變換得到壓縮向量，對時間域上前后若干幀航空器噪聲信號的特征向量進行差分運算得出一階差分特征向量，最后將所述壓縮向量和所述一階差分特征向量組成特征向量。

4.根據權利要求1所述的民用航空器噪聲感知與識別裝置，其特征在于：所述判決模塊為支持向量機SVM，所述支持向量機SVM經過訓練得到N個支持向量，然后將所述N個支持向量固化到存儲模塊中，最后將特征向量與所述N個支持向量代入支持向量機SVM的核函數中，最后運算得出判決結果。

5.根據權利要求4所述的民用航空器噪聲感知與識別裝置，其特征在于：所述核函數為RBF核函數。

6.一種民用航空器噪聲感知與識別方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟一、提取不同型號民用航空器的不同工況、不同方位、不同距離的航空器噪聲，通過對航空器噪聲的分析得出支持向量；

步驟二、采集航空器噪聲，通過對航空器噪聲的分析得出特征向量；

步驟三、將所述特征向量和支持向量做線性運算得出判決結果。

7.根據權利要求6所述的民用航空器噪聲感知與識別方法，其特征在于：得出所述步驟一中的支持向量后，將所述支持向量輸入支持向量機進行訓練。

8.根據權利要求6所述的民用航空器噪聲感知與識別方法，其特征在于：得出所述步驟一中的支持向量后，將所述支持向量輸入PC平臺進行訓練，并將訓練的結果固化到數字信號處理集成電路中。

9.根據權利要求6所述的民用航空器噪聲感知與識別方法，其特征在于：所述步驟二包括如下過程：

①、采集聲音信息；

②、過濾聲音信息，將分貝值低于某個設定值的聲音信息濾除掉，將分貝值高于某個設定值的聲音信息作為航空器噪聲保留；

③、對航空器噪聲進行快速傅里葉變換并得出功率譜，將所述功率譜與MEL濾波器組系數相乘得出列向量；

④、將所述列向量進行指數壓縮和離散余弦變換得到壓縮向量，對時間域上前后若干幀航空器噪聲信號的特征向量進行差分運算得出一階差分特征向量，最后將所述壓縮向量和所述一階差分特征向量組成特征向量。

10.根據權利要求6所述的民用航空器噪聲感知與識別方法，其特征在于：所述步驟二和步驟三采用數字信號處理集成電路和現場可編程門陣列集成電路實現。