[發明專利]通過神經網絡機器學習的車輛周圍音頻分類

有效

• 申請號: 201710976026.3
• 申請日: 2017-10-19
• 公開（公告）號: CN107967917B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 伊?！じ窳_斯
• 申請（專利權）人: 福特全球技術公司
• 主分類號: G10L17/18
• 分類號: G10L17/18;G10L25/51;G10L25/30;G10L25/24;B60R16/023;B60Q9/00;B60J5/04
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 楊帆

本公開描述了通過神經網絡機器學習檢測和分類車輛周圍的聲音的方法和設備。方法包含音頻識別系統，該音頻識別系統可以確定聲音的起源是在車輛的里面或外面并且把聲音分類為比如成人、兒童或動物聲音這樣的不同類別。音頻識別系統可以與在車輛內部和周圍的多個傳感器通信以獲取車輛的狀況的信息。基于聲音和車輛的狀況的信息，音頻識別系統可以確定乘員或車輛是否處于風險中并且發送警告消息或發出警報信號。

技術領域

本公開總體上涉及關于機動車輛的聲音檢測和分類，以及更具體地涉及通過神經網絡機器學習的聲音分類。

背景技術

移動的機動車輛里面的乘員的安全性在購買機動車輛的決定中是重要的考慮因素。有許多關于對事故情況下移動的機動車輛里面的乘員的保護或以預防措施的形式的技術進步和創新。特別是當年幼的乘員獨自留在停放車輛里面時，停放車輛里面的乘員的安全性對安全系統的智能賦予獨特的挑戰。父母可能沒有意識到在無人看管的車輛中留下嬰兒、學步的兒童或幼兒園兒童的危險。車輛里面的溫度在熱天在很短的時間內可以顯著地升高并且兒童的體溫可能比成人更快地升高。如果車輛中的安全系統具有識別乘員是年幼的并且車輛處于可以對年幼乘員造成傷害的狀況的智能并且當這樣的情況發生時該安全系統主動地發出警報信號或通知車輛的所有者，則可以提高年幼乘員的安全性。

發明內容

根據本發明的一個方面提供一種方法，該方法包含：

從一個或多個麥克風接收聽覺信息；

從一個或多個傳感器接收車輛的一個或多個狀況的車輛信息；

基于車輛信息和聽覺信息來確定車輛是否處于盜竊的風險中或車輛的乘員是否處于危險的風險中；以及

一經確定乘員或車輛處于風險中就觸發一個或多個措施。

根據本發明的一實施例，其中從一個或多個麥克風接收聽覺信息包含基于第一神經網絡和第二神經網絡的信息來確定乘員是否在車輛里面。

根據本發明的一實施例，其中基于第一神經網絡和第二神經網絡的信息來確定乘員是否在車輛里面通過執行包含以下的操作：

檢測在車輛內部和周圍的多個聲音；

把聲音記錄到多個音頻文件中；

基于第一神經網絡的信息來確定聲音起源于車輛的里面還是外面；以及

基于第二神經網絡的信息把聲音分類為多個類別。

根據本發明的一實施例，其中檢測在車輛內部和周圍的聲音包含通過關閉車輛或通過按發動機停止按鈕、鑰匙沒有插入點火鑰匙孔中、以及車輛的一個或多個車門被鎖定來發起聲音的檢測。

根據本發明的一實施例，其中確定聲音起源于車輛的里面還是外面包含通過第一神經網絡的音頻文件的機器學習。

根據本發明的一實施例，其中把聲音分類為多個類別包含通過第二神經網絡的音頻文件的機器學習。

根據本發明的一實施例，其中通過第一神經網絡的音頻文件的機器學習包含：

通過計算每一個音頻文件的各自梅爾頻率倒譜系數集而用梅爾頻率倒譜算法來處理音頻文件；以及

通過第一神經網絡來處理梅爾頻率倒譜系數以獲悉各自音頻文件的特性集。

根據本發明的一實施例，其中處理音頻文件包含以梅爾刻度執行音頻文件的對數和線性傅立葉變換。

根據本發明的一實施例，其中通過第二神經網絡的音頻文件的機器學習包含：

通過計算每一個音頻文件的各自梅爾頻率倒譜系數集而用梅爾頻率倒譜算法來處理音頻文件；以及

通過第二神經網絡來處理梅爾頻率倒譜系數以獲悉各自音頻文件的特性集。