[發明專利]一種基于智能手機音頻的緊急自助信號呼救方法有效
| 申請號: | 201310224879.3 | 申請日: | 2013-06-07 |
| 公開(公告)號: | CN103347255A | 公開(公告)日: | 2013-10-09 |
| 發明(設計)人: | 付波;林劼;郝玉潔;蔡媛媛 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | H04W4/22 | 分類號: | H04W4/22;H04W88/02;H04M1/725 |
| 代理公司: | 成都金英專利代理事務所(普通合伙) 51218 | 代理人: | 袁英 |
| 地址: | 610041 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 智能手機 音頻 緊急 自助 信號 呼救 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種基于智能手機音頻的緊急自助信號呼救方法。
背景技術
自然災害,比如地震的發生,具有很強的突發性,可以在短暫的時間內造成大量的房屋倒塌和人員傷亡,如果能夠及時地發現并救援,可以降低地震的第一次傷害以及次生災害,減少人員傷亡,有效降低其對一個地區甚至一個國家的社會生活和經濟活動造成的沖擊。
手機定位廣泛應用于汽車救援服務、醫療急救、商業推銷、老人或兒童定位等領域。手機定位技術目前有很多種,比較常用的是基于GPS的定位和基于移動運營網基站的定位。GPS定位利用的是手機上的GPS定位模塊,該模塊主動將自己的位置信號發送到后臺系統。基于移動運營網基站的定位,則利用基站對手機的距離的測算距離來確定手機位置。目前,通過對手機定位來實現被困人員的及時救援已得到廣泛應用,然而,當移動網絡無法連接或手機基站被毀而一時無法恢復時,這些定位方式則無法實現,被困人員只能采取人工的呼救方法。
語音分析中最重要的是語音分離技術,其主要目標是從一組未知語音信號的隨機混合觀測信號中分離或提取原始語音信號,目前語音分離技術主要有兩個方面的研究:一是多通道/麥克風盲源分離算法的研究,主要代表性的方法是獨立成分分析(ICA)算法及其改進方法,即根據采集得到的多個通道混合語音信號,通過分離矩陣對混合語音進行處理,分離獲得原始語音信號,然而該類方法不適用與單通道/麥克風情況下的混合語音信號分離。另一方面是單通道語音信號分離研究,單通道語音分離是指僅通過一個麥克風/通道采集混合語音信號并實現原始語音分離和提取,多通道語音分離任務可以利用混合信號的空間位置等信息定位和分離原始語音信號,但單通道語音分離任務中無法利用這些信息。
發明內容
本發明的目的在于克服現有技術的不足,提供一種基于智能手機音頻的緊急自助信號呼救方法,它可智能判斷緊急異常事件的發生狀態,自動啟動呼救系統,具有智能的環境感知能力,高效辨識附近是否有救援人員,結合語音呼救和正弦波信號呼救,提高救援效率,減少人員傷亡,能自我節省能源,減少能耗,延長呼救等待的持續時間。
本發明的目的是通過以下技術方案來實現的:一種基于智能手機音頻的緊急自助信號呼救方法,它包括以下步驟:
S1:判斷緊急事件發生狀態,控制啟動緊急自助信號呼救系統;
S2:呼救系統檢測移動網絡無法連接時,關閉手機其它應用程序;
S3:進入循環檢測外界環境與半休眠等待狀態;
S4:自動進行緊急呼救。
進一步的,所述的判斷緊急事件發生狀態的方法包括如下:
S11:利用智能手機的重力感應器,若手機異常劇烈晃動后,處于長時間的靜止或幾乎靜止狀態,則判定為緊急異常事件發生;
S12:利用手機上的人工呼救按鍵,若該人工呼救按鍵被按下,則判定為緊急異常事件發生。
進一步的,所述的循環檢測外界環境與半休眠等待包括如下子步驟:
S31:啟動聲卡錄音功能;
S32:采集檢測聲音信號,采集受困人員周圍環境聲音信號,提取聲音信號,檢測分析外界說話聲和腳步聲,分類判斷有無救援人員;
S33:若檢測到無救援人員,則呼救系統處于半休眠等待狀態,t時間后,重新進入S31步驟;若檢測到有救援人員,則進入緊急呼救。
進一步的,所述的自動進行緊急呼救包括如下子步驟:
S41:播放預先錄制好的呼救聲音;
S42:用聲卡設備連續發送固定頻率的正弦波信號;
S43:自動調整音頻頻率和強度并繼續呼救;
S44:若已重復呼救n次,則進入到循環檢測外界環境與半休眠等待狀態,否則,進入S41重復執行。
進一步的,所述的預先錄制好的呼救聲音的頻率范圍為0~15K,所述的正弦波信號的頻率范圍為16K~25K。所述的采集檢測聲音信號采用基于計算聽覺場景分析的混合語音分離原理。
本發明的有益效果是:
(1)???呼救系統兼具自動啟動和手動啟動的能力,當人員遇到意外事故且當事人可自行呼救時,可通過人工呼救按鍵手動啟動呼救系統,即使當事人失去知覺或受傷嚴重,智能手機可智能判斷緊急異常事件的發生狀態,并自動啟動呼救系統;
(2)???具有智能的環境感知能力,采集檢測聲音信號采用基于計算聽覺場景分析的混合語音分離原理,能自動實現外界語音信號的采集且分離效果好,對附近有無救援人員的辨識度高且辨識準確度高;
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