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[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

專利信息
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
地址: 300300 天津市東*** 國省代碼: 天津;12
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 民用 航空器 噪聲 感知 識別 裝置 及其 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及民航技術領域,特別是涉及一種基于數字信號處理集成電路和現場可編程門陣列集成電路的民用航空器噪聲感知與識別裝置及其方法。

背景技術

“十一五”以來,中國民航的迅猛發展令世界矚目。但是,不斷新建、擴建的機場和持續增長的航空運輸量,也使得困擾中國民航已久的機場噪聲問題愈發嚴重。中國民航局于2009年對國內機場噪聲影響進行的調查發現,55個機場存在噪聲問題,28個機場噪聲污染嚴重。且隨著機場運輸規模不斷擴大,噪聲環境污染程度日益惡化,噪聲環境影響投訴逐年增多,機場經營者日趨被動、機場噪聲問題正在成為影響民航業可持續發展的障礙之一。

為了對機場的噪聲問題進行有效控制,有必要通過構建機場噪聲監測系統來實現噪聲數據的采集、分析、處理等功能。機場噪聲監測系統需要大范圍的布設噪聲監測點,噪聲監測點不可避免的會布置在人口密集地區,這些區域復雜的噪聲環境會對噪聲監測點造成很大干擾,所以有必要在噪聲監測點設置噪聲感知裝置,這樣就可以最大程度的消除非目標噪聲的干擾問題。

現在國內的機場噪聲監測系統暫未有成型系統,在對噪聲數據中的非航空器噪聲干擾的過濾還是采用人工進行的,國外有通過飛機噪聲超過閾值的持續時間長短來進行判斷,這種方法對于布設在建筑物密集區域的監測點來說,很容易被噪聲在建筑物之間反復來回反射導致的持續時間加長的假象所干擾,而且該方法無法實現實時感知,也就無法實現未來機場噪聲系統的實時監控,同時也無法減少噪聲監測點的數據處理與傳輸負擔,造成資源的浪費。

發明內容

針對上述技術問題,本發明的目的為:提供這樣的一種民用航空器噪聲感知與識別裝置及其方法:集聲音采集、航空器噪聲提取、航空器噪聲特征向量提取、航空器噪聲支持向量訓練、航空器噪聲分析于一體,同時具有對航空器噪聲感知與識別的時效性高的特點。

本發明為解決公知技術中存在的技術問題所采取的技術方案是:

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。

作為優選方案,本發明還采用了如下技術方案:

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。

所述聲特征提取模塊包括:噪聲預處理單元、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。

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。

所述核函數為RBF核函數。

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。

進一步,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。

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