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[發明專利]一種低信噪比異常聲音信號的檢測系統及檢測方法有效

專利信息
申請號: 201710577135.8 申請日: 2017-07-14
公開(公告)號: CN107393555B 公開(公告)日: 2020-08-18
發明(設計)人: 馮祖仁;李鵬;梁愷;周慶;李長通;韓玉 申請(專利權)人: 西安交通大學
主分類號: G10L25/51 分類號: G10L25/51;G10L25/78;G10L17/26;G10L19/02;G10L25/03
代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200 代理人: 陸萬壽
地址: 710049 陜*** 國省代碼: 陜西;61
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 低信噪 異常 聲音 信號 檢測 系統 方法
【權利要求書】:

1.一種低信噪比異常聲音信號的檢測系統的檢測方法,其特征在于,檢測系統包括置于待測環境中的檢測單元,檢測單元連接異常聲音特征庫,檢測單元和異常聲音特征庫均連接上位機控制模塊;

所述檢測單元用于接收上位機控制指令后執行相應功能,運行檢測算法,對待檢測環境聲音進行采集、檢測并上傳結果;

所述異常聲音特征庫用于儲存多種待檢測的目標聲音的聲學特征模板,為檢測過程提供比較數據;

所述上位機控制模塊用于對檢測單元的通信控制;對檢測結果進行分析、顯示和預警,并且對檢測單元上的檢測程序進行遠程維護和更新;

檢測方法包括以下步驟:

步驟一,提取聲音信號在時頻域的能量特征,并依據實際環境因素對其進行修正;

步驟二,對待檢測信號進行分幀化處理;

步驟三,對分幀后的待檢測信號做小波包變換,將小波包系數矩陣按每幀中的分段來計算子帶能量,從而得到每幀數據的特征矩陣;

步驟四,通過待檢測信號特征矩陣依次求取每段信號相比目標信號的能量增值,組合得到此幀信號的能量增值向量;

步驟五,采用取平均的方式對多幀數據的能量增值向量做融合,得到最終的檢測結果序列{di};

步驟六,依據設置的平穩時長對此階段的檢測結果序列{di}進行中值濾波,以中值濾波結果的最大值來修正預定閾值;

步驟七,對檢測結果序列{di}進行中值濾波,產生稍滯后的確認序列{qi},確認序列{qi}滯后的時間等于濾波窗口長度的一半;

步驟八,依據確認序列{qi}和修正后的閾值來計算產生預警結果序列{ai}。

2.根據權利要求1所述的一種低信噪比異常聲音信號的檢測系統的檢測方法,其特征在于,所述檢測單元包括聲音傳感器、放大器、數據采集卡和嵌入式處理器。

3.根據權利要求1所述的一種低信噪比異常聲音信號的檢測系統的檢測方法,其特征在于,所述檢測單元通過互聯網與上位機控制模塊進行通信。

4.根據權利要求1所述的一種低信噪比異常聲音信號的檢測系統的檢測方法,其特征在于,所述步驟一中,首先利用小波包分解的方式提取目標聲音信號的聲學特征,用向量t表示;其次,根據聲音在空氣中的傳播衰減特性對目標特征t進行修正,得到然后,利用帶通濾波器濾除超低頻和超高頻部分的干擾噪聲,即將中該部分頻率所對應的特征值置為0,得到最后,重新對特征向量歸一化,得到目標信號的聲學特征ts

5.根據權利要求1所述的一種低信噪比異常聲音信號的檢測系統的檢測方法,其特征在于,所述步驟二中,檢測窗口幀長度為test_win_n,每幀分為ts_n片段,每段長度為segment_n。

6.根據權利要求1所述的一種低信噪比異常聲音信號的檢測系統的檢測方法,其特征在于,所述步驟三中,待檢測幀數據做小波包分解,得到小波包系數矩陣Srow×col;然后,將系數矩陣Srow×col按段計算子帶能量特征,得到每幀數據的特征矩陣

7.根據權利要求1所述的一種低信噪比異常聲音信號的檢測系統的檢測方法,其特征在于,所述步驟四中,計算待檢測信號特征相對于目標信號特征ts的能量增值Ets_n

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