[發(fā)明專利]聲源檢測系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201280045694.X
• 申請日: 2012-09-19
• 公開（公告）號: CN103946715A
• 公開（公告）日: 2014-07-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 船山龍士;佐藤潤;山本修身;旭健作;坂野秀樹;山田啟一;小川明;田中雄一;星野博之
• 申請（專利權(quán)）人: 豐田自動車株式會社;名城大學
• 主分類號: G01S3/808
• 分類號: G01S3/808;G01S11/14
• 代理公司: 中國國際貿(mào)易促進委員會專利商標事務所 11038
• 代理人: 張濤

發(fā)明背景

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種聲源檢測系統(tǒng)，所述聲源檢測系統(tǒng)根據(jù)由聲音收集裝置（例如拾音器）收集到的聲音來檢測聲源。

背景技術(shù)

聲源檢測系統(tǒng)具有收集周圍聲音的兩個或更多個拾音器，并且可操作以基于到達延遲（即，各個拾音器接收到的聲音之間的到達時間差）等來檢測聲源（例如，車輛的行駛聲音）的運動方向等。在日本實用新型申請公開No.5-92767（JP5-92767U）中描述的系統(tǒng)中，由放置成相距給定間隔的兩個或更多個拾音器產(chǎn)生的電信號通過帶通濾波器，以分別從電信號中移除低頻帶和高頻帶的頻率分量，從而將電信號轉(zhuǎn)換成經(jīng)過修正的電信號。然后，由經(jīng)過修正的電信號計算車輛行駛聲音的特征所處的給定頻帶的功率，并且當功率水平高于閾值時，判定存在接近車輛。另一方面，從經(jīng)過修正的電信號中移除不必要的噪聲分量，由此，所述經(jīng)過修正的電信號被轉(zhuǎn)換成噪聲抑制信號，并且計算兩個或更多個拾音器的噪聲抑制信號之間的互相關(guān)性，以便基于互相關(guān)性最大的到達延遲來計算接近車輛的接近方向。

當車輛高速運動時，期望的是最大檢測距離足夠長，這是因為需要關(guān)于遠處的接近車輛的信息。然而，在基于由一對拾音器接收到的聲音之間的到達延遲或到達時間差來檢測接近車輛的方法中，所述一對拾音器之間的距離受到車輛寬度的限制（因此，空間分辨率（最大檢測距離時的性能）受到限制），或者在目標頻帶中發(fā)生混淆現(xiàn)象；因此，隨著接近車輛和自車輛之間的距離增大，檢測接近車輛的能力下降，并且變得難以檢測接近方向、距離等。特別地，當在判定接近車輛是否存在時使用閾值時，非常難以適當?shù)卦O(shè)定閾值，并且檢測準確性根據(jù)閾值而大幅度地變化。而且，在基于一對拾音器接收到的聲音的到達延遲來檢測接近車輛的方法中，除非確定到達延遲隨著時間的變化，否則無法檢測出接近方向；因此，難以由單次檢測來判定車輛是正在接近自車輛還是正在運動遠離自車輛。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種聲源檢測系統(tǒng)，所述聲源檢測系統(tǒng)適于以高準確度檢測接近車輛。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面的適于基于由聲音收集裝置收集到的聲音來檢測聲源的聲源檢測系統(tǒng)包括：分類單元，所述分類單元從由聲音收集裝置收集到的聲音中提取多個特征量，并且使用所述特征量通過多分類模式識別方法來根據(jù)聲源的位置設(shè)定多個分類；分類判定單元，所述分類判定單元在檢測聲源時從由聲音收集裝置收集到的聲音中提取特征量，并且從由分類單元設(shè)定的多個分類中判定所提取的特征量所屬的分類；和聲源評估單元，所述聲源評估單元基于由分類判定單元判定的分類來評估所述聲源。

在所述聲源檢測系統(tǒng)中，聲源收集裝置在實際檢測聲源之前在聲源（例如，車輛的行駛聲音）的各種狀態(tài)下收集聲音。聲源的狀態(tài)可以包括對應于聲源通過系統(tǒng)前部所耗費的每個時間（間隔）的聲源位置、對應于與聲源相距的每個距離的位置等。例如，當聲源處于在聲源通過系統(tǒng)前部之前5至4秒的范圍（位置）內(nèi)、處于通過之前4至3秒的范圍內(nèi)、處于通過之前3至2秒的范圍內(nèi)、處于通過之前2至1秒的范圍內(nèi)內(nèi)、處于通過之前1至0秒的范圍內(nèi)以及處于通過之后的范圍內(nèi)時收集聲音。然后，在聲源檢測系統(tǒng)中，分類單元使用針對聲源的每種狀態(tài)收集到的聲音數(shù)據(jù)提取針對聲源的每種狀態(tài)的聲音特征量，并且使用聲音的特征量通過多分類模式識別方法來根據(jù)聲源的位置設(shè)定多個分類。例如，根據(jù)聲源的位置設(shè)定的多個分類可以是對應于聲源通過系統(tǒng)前部所耗費的各個時長的位置分類，或者是對應于與聲源相距的各個距離的位置分類。例如，獲得用于使用特征量將通過系統(tǒng)前部之前5至4秒的分類、通過之前4至3秒的分類、通過之前3至2秒的分類、通過之前2至1秒的分類、通過之前1至0秒的分類和通過之后的分類彼此分開的信息。然后，當聲源檢測系統(tǒng)操作以實際檢測聲源時，聲音收集裝置收集聲音，并且分類判定單元從收集到的聲音的聲音數(shù)據(jù)中提取特征量，并且從由分類單元設(shè)定的多個分類中判定所提取的特征量所屬的分類。此外，在聲源檢測系統(tǒng)中，聲源評估單元基于由此判定的分類來評估聲源的狀態(tài)。例如，當判定距離通過2至1秒的分類時，評估聲源位于聲源將在當前時間之后的2至1秒通過系統(tǒng)前部的位置處。因此，聲源檢測系統(tǒng)通過多分類模式識別方法根據(jù)聲源的狀態(tài)設(shè)定多個分類，并且判定聲源的聲音特征量所屬的分類，使得能夠以高準確度檢測聲源。在使用通過多分類模式識別方法進行分類的方法中，檢測準確度不會根據(jù)例如聲源的位置而發(fā)生變化，并且不使用閾值進行判定，從而允許靈活的檢測并且確保提高的檢測準確度。而且，通過判定分類一次便能夠判定聲源是正在接近系統(tǒng)還是正在運動遠離系統(tǒng)。