專利名稱：一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置及其方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及民航技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及ー種基于數(shù)字信號(hào)處理集成電路和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列集成電路的民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置及其方法。
背景技術(shù)：
“十一五”以來，中國(guó)民航的迅猛發(fā)展令世界矚目。但是，不斷新建、擴(kuò)建的機(jī)場(chǎng)和持續(xù)增長(zhǎng)的航空運(yùn)輸量，也使得困擾中國(guó)民航已久的機(jī)場(chǎng)噪聲問題愈發(fā)嚴(yán)重。中國(guó)民航局于2009年對(duì)國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)噪聲影響進(jìn)行的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，55個(gè)機(jī)場(chǎng)存在噪聲問題，28個(gè)機(jī)場(chǎng)噪聲污染嚴(yán)重。且隨著機(jī)場(chǎng)運(yùn)輸規(guī)模不斷擴(kuò)大，噪聲環(huán)境污染程度日益惡化，噪聲環(huán)境影響投訴逐年増多，機(jī)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)者日趨被動(dòng)、機(jī)場(chǎng)噪聲問題正在成為影響民航業(yè)可持續(xù)發(fā)展 的障礙之一。為了對(duì)機(jī)場(chǎng)的噪聲問題進(jìn)行有效控制，有必要通過構(gòu)建機(jī)場(chǎng)噪聲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)噪聲數(shù)據(jù)的采集、分析、處理等功能。機(jī)場(chǎng)噪聲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需要大范圍的布設(shè)噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)，噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)不可避免的會(huì)布置在人口密集地區(qū)，這些區(qū)域復(fù)雜的噪聲環(huán)境會(huì)對(duì)噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)造成很大干擾，所以有必要在噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)設(shè)置噪聲感知裝置，這樣就可以最大程度的消除非目標(biāo)噪聲的干擾問題?，F(xiàn)在國(guó)內(nèi)的機(jī)場(chǎng)噪聲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)暫未有成型系統(tǒng)，在對(duì)噪聲數(shù)據(jù)中的非航空器噪聲干擾的過濾還是采用人エ進(jìn)行的，國(guó)外有通過飛機(jī)噪聲超過閾值的持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)短來進(jìn)行判斷，這種方法對(duì)于布設(shè)在建筑物密集區(qū)域的監(jiān)測(cè)點(diǎn)來說，很容易被噪聲在建筑物之間反復(fù)來回反射導(dǎo)致的持續(xù)時(shí)間加長(zhǎng)的假象所干擾，而且該方法無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知，也就無法實(shí)現(xiàn)未來機(jī)場(chǎng)噪聲系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，同時(shí)也無法減少噪聲監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)處理與傳輸負(fù)擔(dān)，造成資源的浪費(fèi)。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的為提供這樣的一種民用航空器噪聲感知與識(shí)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(xùn)練、航空器噪聲分析于一體，同時(shí)具有對(duì)航空器噪聲感知與識(shí)別的時(shí)效性高的特點(diǎn)。本發(fā)明為解決公知技術(shù)中存在的技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案是—種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置，其特征在于包括傳聲器模塊、主控模塊、存儲(chǔ)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(jìn)行濾波處理，將分貝值低于某個(gè)設(shè)定值的聲音信息濾除掉，將分貝值高于某個(gè)設(shè)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(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)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(chǔ)到存儲(chǔ)模塊中或者將存儲(chǔ)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(jìn)行模式識(shí)別判斷，并將邏輯判斷結(jié)果傳輸給主控模塊。作為優(yōu)選方案，本發(fā)明還采用了如下技術(shù)方案所述主控模塊為ARM處理器，所述聲特征提取模塊由數(shù)字信號(hào)處理集成電路和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列集成電路組成，其中ARM處理器的異步串ロ UART與數(shù)字信號(hào)處理集成電路的同步串ロ McBSP電連接。所述聲特征提取模塊包括噪聲預(yù)處理單元、濾波器単元和特征生成単元；其中噪聲預(yù)處理單元，對(duì)接收到的航空器噪聲進(jìn)行分幀和加窗；減噪單元，應(yīng)用維納濾波、小波濾波等減噪方法減小設(shè)備噪聲和環(huán)境噪聲；
濾波器単元，對(duì)預(yù)處理完成的航空器噪聲進(jìn)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(shù)相乘得出列向量；特征生成単元，將所述列向量進(jìn)行指數(shù)壓縮和離散余弦變換得到壓縮向量，對(duì)時(shí)間域上前后若干幀航空器噪聲信號(hào)的特征向量進(jìn)行差分運(yùn)算得出ー階差分特征向量，最后將所述壓縮向量和所述ー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(jī)SVM,所述支持向量機(jī)SVM經(jīng)過訓(xùn)練得到N個(gè)支持向量，然后將所述N個(gè)支持向量固化到存儲(chǔ)模塊中，最后將特征向量與所述N個(gè)支持向量代入支持向量機(jī)SVM的核函數(shù)中，最后運(yùn)算得出判決結(jié)果。所述核函數(shù)為RBF核函數(shù)。一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法，其特征在于包括如下步驟步驟一、提取不同型號(hào)民用航空器的不同エ況、不同方位、不同距離的航空器噪聲，通過對(duì)航空器噪聲的分析得出支持向量；步驟ニ、采集航空器噪聲，通過對(duì)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(yùn)算得出判決結(jié)果。進(jìn)ー步，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(jī)進(jìn)行訓(xùn)練。進(jìn)ー步，得出所述步驟一中的支持向量后，將所述支持向量輸入PC平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練的結(jié)果固化到數(shù)字信號(hào)處理集成電路中。進(jìn)ー步，所述步驟ニ包括如下過程①、采集聲音信息；②、過濾聲音信息，將分貝值低于某個(gè)設(shè)定值的聲音信息濾除掉，將分貝值高于某個(gè)設(shè)定值的聲音信息作為航空器噪聲保留；③、對(duì)航空器噪聲進(jìn)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(shù)相乘得出列向量；④、將所述列向量進(jìn)行指數(shù)壓縮和離散余弦變換得到壓縮向量，對(duì)時(shí)間域上前后若干幀航空器噪聲信號(hào)的特征向量進(jìn)行差分運(yùn)算得出ー階差分特征向量，最后將所述壓縮向量和所述ー階差分特征向量組成特征向量。進(jìn)ー步，所述步驟ニ和步驟三采用數(shù)字信號(hào)處理集成電路和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列集成電路實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明具有的優(yōu)點(diǎn)和積極效果是本發(fā)明集聲音采集、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(xùn)練、航空器噪聲分析于一體，同時(shí)，將上述工作步驟基于數(shù)字信號(hào)處理集成電路和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列集成電路得以實(shí)現(xiàn)，很好地實(shí)現(xiàn)了航空器噪聲的感知與識(shí)別；通過在傳聲器模塊中使用高通濾波，將低分貝的聲音信號(hào)濾除掉，極大地減小了后續(xù)的信息處理量，提高了航空器噪聲處理的速度；通過采用支持向量機(jī)訓(xùn)練或者PC平臺(tái)訓(xùn)練得到N個(gè)支持向量，通過將支持向量與航空器噪聲的特征向量進(jìn)行線性運(yùn)算從而快速的實(shí)現(xiàn)航空器噪聲的感知與識(shí)別。


圖I是本發(fā)明一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)原理圖；圖2是本發(fā)明一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置的第一具體實(shí)施例結(jié)構(gòu)示意圖；圖3是本發(fā)明一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置的第二具體實(shí)施例結(jié)構(gòu)原理圖；圖4是本發(fā)明一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法的流程示意圖；圖5是本發(fā)明一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法的具體實(shí)施例流程示意圖。
具體實(shí)施例方式為能進(jìn)一歩了解本發(fā)明的發(fā)明內(nèi)容、特點(diǎn)及功效，茲例舉以下實(shí)施例，并配合附圖詳細(xì)說明如下請(qǐng)參閱圖1，一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置，包括傳聲器模塊、主控模塊、存儲(chǔ)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(jìn)行濾波處理，將分貝值低于某個(gè)設(shè)定值的聲音信息濾除掉，將分貝值高于某個(gè)設(shè)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(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)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(chǔ)到存儲(chǔ)模塊中或者將存儲(chǔ)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(jìn)行模式識(shí)別判斷，并將邏輯判斷結(jié)果傳輸給主控模塊；其中，所述判決模塊為支持向量機(jī)SVM,所述支持向量機(jī)SVM經(jīng)過訓(xùn)練得到N個(gè)支持向量，然后將所述N個(gè)支持向量固化到存儲(chǔ)模塊中，最后將特征向量與所述N個(gè)支持向量代入支持向量機(jī)SVM的核函數(shù)中，最后運(yùn)算得出判決結(jié)果。在本發(fā)明中，所述核函數(shù)采用RBF核函數(shù)。請(qǐng)參閱圖2，一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置，包括傳聲器模塊、主控模塊、存儲(chǔ)模塊、聲特征提取模塊和判決模塊；其中所述傳聲器模塊為傳聲器，所述主控模塊為ARM處理器，所述聲特征提取模塊由數(shù)字信號(hào)處理集成電路和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列集成電路組成，其中數(shù)字信號(hào)處理集成電路的型號(hào)為DSP TMS320CXXX，數(shù)字信號(hào)處理集成電路和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列集成電路電連接，ARM處理器的異步串ロ UART與數(shù)字信號(hào)處理集成電路的同步串ロ McBSP電連接，數(shù)字信號(hào)處理集成電路同時(shí)設(shè)有時(shí)鐘脈沖、復(fù)位端ロ、擴(kuò)展RAM接ロ、閃存FLASH接ロ等多個(gè)外設(shè)接□。請(qǐng)參閱圖3，一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置，包括傳聲器模塊、主控模塊、存儲(chǔ)模塊、聲特征提取模塊和判決模塊；其中所述聲特征提取模塊包括噪聲預(yù)處理單元、濾波器単元和特征生成単元；其中噪聲預(yù)處理單元，對(duì)接收到的航空器噪聲進(jìn)行分幀和加窗；減噪單元，應(yīng)用維納濾波、小波濾波等減噪方法減小設(shè)備噪聲和環(huán)境噪聲；濾波器単元，對(duì)預(yù)處理完成的航空器噪聲進(jìn)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(shù)相乘得出列向量；
特征生成単元，將所述列向量進(jìn)行指數(shù)壓縮和離散余弦變換得到壓縮向量，對(duì)時(shí)間域上前后若干幀航空器噪聲信號(hào)的特征向量進(jìn)行差分運(yùn)算得出ー階差分特征向量，最后將所述壓縮向量和所述ー階差分特征向量組成特征向量。請(qǐng)參閱圖4，一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法，包括如下步驟步驟一、提取不同型號(hào)民用航空器的不同エ況、不同方位、不同距離的航空器噪聲，通過對(duì)航空器噪聲的分析得出支持向量；步驟ニ、采集航空器噪聲，通過對(duì)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(yùn)算得出判決結(jié)果。其中，步驟一得出支持向量后，將所述支持向量輸入支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，或者是將所述支持向量輸入PC平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練的結(jié)果固化到數(shù)字信號(hào)處理集成電路中；所述步驟ニ和步驟三采用數(shù)字信號(hào)處理集成電路和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列集成電路實(shí)現(xiàn)。請(qǐng)參閱圖5，一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法，包括如下步驟步驟一、提取不同型號(hào)民用航空器的不同エ況、不同方位、不同距離的航空器噪聲，通過對(duì)航空器噪聲的分析得出支持向量；步驟ニ、采集航空器噪聲，通過對(duì)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(yùn)算得出判決結(jié)果.其中，步驟ニ又包括如下過程①、米集聲音信息；②、過濾聲音信息，將分貝值低于某個(gè)設(shè)定值的聲音信息濾除掉，將分貝值高于某個(gè)設(shè)定值的聲音信息作為航空器噪聲保留；③、對(duì)航空器噪聲進(jìn)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(shù)相乘得出列向量；④、將所述列向量進(jìn)行指數(shù)壓縮和離散余弦變換得到壓縮向量，對(duì)時(shí)間域上前后若干幀航空器噪聲信號(hào)的特征向量進(jìn)行差分運(yùn)算得出ー階差分特征向量，最后將所述壓縮向量和所述ー階差分特征向量組成特征向量。以上對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行了詳細(xì)說明，但所述內(nèi)容僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，不能被認(rèn)為用于限定本發(fā)明的實(shí)施范圍。凡依本發(fā)明申請(qǐng)范圍所作的均等變化與改進(jìn)等，均應(yīng)仍歸屬于本發(fā)明的專利涵蓋范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置，其特征在于包括傳聲器模塊、主控模塊、存儲(chǔ)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(jìn)行濾波處理，將分貝值低于某個(gè)設(shè)定值的聲音信息濾除掉，將分貝值高于某個(gè)設(shè)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(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)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(chǔ)到存儲(chǔ)模塊中或者將存儲(chǔ)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(jìn)行模式識(shí)別判斷，并將邏輯判斷結(jié)果傳輸給主控模塊。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置，其特征在于所述主控模塊為ARM處理器，所述聲特征提取模塊由數(shù)字信號(hào)處理集成電路和現(xiàn)場(chǎng)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(shù)字信號(hào)處理集成電路的同步串口 McBSP電連接。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置，其特征在于所述聲特征提取模塊包括噪聲預(yù)處理單元、減噪單元、濾波器單元和特征生成單元；其中 噪聲預(yù)處理單元，對(duì)接收到的航空器噪聲進(jìn)行分幀和加窗； 減噪單元，應(yīng)用維納濾波、小波濾波等減噪方法減小設(shè)備噪聲和環(huán)境噪聲； 濾波器單元，對(duì)預(yù)處理完成的航空器噪聲進(jìn)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(shù)相乘得出列向量； 特征生成單元，將所述列向量進(jìn)行指數(shù)壓縮和離散余弦變換得到壓縮向量，對(duì)時(shí)間域上前后若干幀航空器噪聲信號(hào)的特征向量進(jìn)行差分運(yùn)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。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置，其特征在于所述判決模塊為支持向量機(jī)SVM,所述支持向量機(jī)SVM經(jīng)過訓(xùn)練得到N個(gè)支持向量,然后將所述N個(gè)支持向量固化到存儲(chǔ)模塊中，最后將特征向量與所述N個(gè)支持向量代入支持向量機(jī)SVM的核函數(shù)中，最后運(yùn)算得出判決結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置，其特征在于所述核函數(shù)為RBF核函數(shù)。
6.一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法，其特征在于包括如下步驟 步驟一、提取不同型號(hào)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(duì)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(duì)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(yùn)算得出判決結(jié)果。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法，其特征在于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(jī)進(jìn)行訓(xùn)練。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法，其特征在于得出所述步驟一中的支持向量后，將所述支持向量輸入PC平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練的結(jié)果固化到數(shù)字信號(hào)處理集成電路中。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法，其特征在于所述步驟二包括如下過程 ①、米集聲音信息； ②、過濾聲音信息，將分貝值低于某個(gè)設(shè)定值的聲音信息濾除掉，將分貝值高于某個(gè)設(shè)定值的聲音信息作為航空器噪聲保留； ③、對(duì)航空器噪聲進(jìn)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(shù)相乘得出列向量； ④、將所述列向量進(jìn)行指數(shù)壓縮和離散余弦變換得到壓縮向量，對(duì)時(shí)間域上前后若干幀航空器噪聲信號(hào)的特征向量進(jìn)行差分運(yùn)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。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的民用航空器噪聲感知與識(shí)別方法，其特征在于所述步驟二和步驟三采用數(shù)字信號(hào)處理集成電路和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列集成電路實(shí)現(xiàn)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種民用航空器噪聲感知與識(shí)別裝置及其方法，屬于民航技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明裝置包括傳聲器模塊、主控模塊、存儲(chǔ)模塊、聲特征提取模塊和判決模塊；本發(fā)明方法包括步驟一、提取不同型號(hào)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(duì)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(duì)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(yùn)算得出判決結(jié)果。本發(fā)明集聲音采集、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(xùn)練、航空器噪聲分析于一體，同時(shí)具有對(duì)航空器噪聲感知與識(shí)別的時(shí)效性高的特點(diǎn)。
文檔編號(hào)G10L15/20GK102820034SQ201210244998
公開日2012年12月12日 申請(qǐng)日期2012年7月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月16日
發(fā)明者丁建立, 楊勇, 楊國(guó)慶, 曹衛(wèi)東, 楊志嫻, 王靜 申請(qǐng)人:中國(guó)民航大學(xué)