專利名稱：檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，尤其是一種檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，屬于物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
目前，有很多的智能監(jiān)控系統(tǒng)，通過(guò)智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠?qū)ΜF(xiàn)場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行檢測(cè)，但是，現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)多為視頻監(jiān)控?，F(xiàn)有的公共安全智能監(jiān)控系統(tǒng)中，能夠?qū)ξｋU(xiǎn)場(chǎng)景進(jìn)行有效記錄，但對(duì)危險(xiǎn)場(chǎng)景的反應(yīng)不夠及時(shí)不夠全面，無(wú)法及時(shí)有效地制止或降低危害的發(fā)生。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)緊湊，能夠及時(shí)檢測(cè)危險(xiǎn)場(chǎng)景的呼救信息，適應(yīng)范圍廣，使用成本低，
安全可靠。按照本發(fā)明提供的技術(shù)方案，所述檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，包括若干呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)，所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)采集設(shè)置呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的場(chǎng)景中的聲音信息，且呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)采集的聲音信息進(jìn)行分析處理；當(dāng)所述聲音信息包含呼救聲音時(shí)，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)將所述聲音信息無(wú)線傳輸?shù)奖O(jiān)控中心。所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)將節(jié)點(diǎn)定位位置與聲音信息同時(shí)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心。所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)包括一個(gè)或多個(gè)聲音傳感器，所述聲音傳感器與檢測(cè)識(shí)別處理器相連，所述檢測(cè)識(shí)別處理器與通訊模塊相連；檢測(cè)識(shí)別處理器識(shí)別出聲音傳感器內(nèi)的呼救聲音時(shí)，通過(guò)通訊模塊將聲音信息傳輸?shù)奖O(jiān)控中心。當(dāng)所述聲音信息包含呼救聲音時(shí)，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)輸出聲和/或光報(bào)警信息。所述檢測(cè)識(shí)別處理器的輸出端與報(bào)警裝置相連，檢測(cè)識(shí)別處理器驅(qū)動(dòng)報(bào)警裝置輸出聲和/或光
報(bào)警信息。所述檢測(cè)識(shí)別處理器包括FPGA處理器。所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)采集的聲音信息進(jìn)行分析處理包括如下步驟Si、采集訓(xùn)練樣本；s2、獲取場(chǎng)景中的聲音信息,并對(duì)所述獲取的聲音信息進(jìn)行濾波放大；S3、對(duì)訓(xùn)練樣本及聲音信息進(jìn)行預(yù)處理，并提取出梅爾頻率倒譜系數(shù)及對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量特征；s4、利用Adaboost方法將上述提取的梅爾頻率倒譜系數(shù)及對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量特征進(jìn)行訓(xùn)練；s6、對(duì)上述訓(xùn)練后的參數(shù)進(jìn)行識(shí)別，以確定聲音信息中是否包含呼救聲音。所述步驟S3中，對(duì)獲取聲音信息進(jìn)行預(yù)處理包括如下步驟P2、對(duì)采集的聲音信息進(jìn)行放大、濾波及AD轉(zhuǎn)換；
P3、預(yù)加重及分巾貞,得到聲音信號(hào)Ml。所述步驟S3中，提取梅爾頻率倒譜系數(shù)及對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量特征包括如下步驟M2、對(duì)上述聲音信號(hào)進(jìn)行快速傅立葉變換；M3、利用三角窗濾波器對(duì)上述傅立葉變換后的函數(shù)進(jìn)行濾波；M4、對(duì)上述濾波后的信號(hào)進(jìn)行離散余弦變換，以得到梅爾頻率倒譜系數(shù)及對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量特征。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)能夠采集場(chǎng)景中的聲音信息，并能夠?qū)⒎治龀鏊雎曇粜畔⑹欠癜艟刃畔?，?dāng)包含呼救信息時(shí)，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)將聲音信息及呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的位置定位信息傳輸?shù)奖O(jiān)控中心內(nèi)，并能通過(guò)報(bào)警裝置進(jìn)行聲光報(bào)警，結(jié)構(gòu)緊湊，能夠及時(shí)檢測(cè)危險(xiǎn)場(chǎng)景的呼救信息，適應(yīng)范圍廣，使用成本低，安全可靠。


圖I為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)框圖。圖2為本發(fā)明呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)框圖。圖3為本發(fā)明的工作流程圖。圖4為本發(fā)明對(duì)聲音信息進(jìn)行預(yù)處理的流程圖。圖5為本發(fā)明進(jìn)行提取梅爾頻率倒譜系數(shù)及短時(shí)能量特征的流程圖。附圖標(biāo)記說(shuō)明1_監(jiān)控中心、2-呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)、3-聲音傳感器、4-檢測(cè)識(shí)別處理器、5-通訊模塊及6-報(bào)警裝置。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合具體附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。如圖I所示為了能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)場(chǎng)景中的聲音信息進(jìn)行及時(shí)全面的檢測(cè)，本發(fā)明包括若干呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2，所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2采集設(shè)置呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2的場(chǎng)景中的聲音信息，且呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2對(duì)采集的聲音信息進(jìn)行分析處理；當(dāng)所述聲音信息包含呼救聲音時(shí)，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2將所述聲音信息無(wú)線傳輸?shù)奖O(jiān)控中心I。所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2在將聲音信息傳輸?shù)奖O(jiān)控中心I時(shí)，還將呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2的節(jié)點(diǎn)定位信息傳輸?shù)奖O(jiān)控中心1，以實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控中心I對(duì)呼救聲音的檢測(cè)與位置信息的聯(lián)動(dòng)。在具體實(shí)施時(shí)，監(jiān)控中心I內(nèi)可以將設(shè)置呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2的定位信息進(jìn)行存儲(chǔ)，當(dāng)對(duì)應(yīng)的呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2將聲音信息傳輸?shù)奖O(jiān)控中心I內(nèi)時(shí)，監(jiān)控中心I能夠?qū)⒙曇粜畔⑴c呼救檢測(cè)中心2的位置對(duì)應(yīng)。監(jiān)控中心I接收到呼救聲音時(shí)，可以通過(guò)與外部報(bào)警系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，如110或120等，以實(shí)現(xiàn)對(duì)呼救聲音信息的及時(shí)反應(yīng)。本發(fā)明實(shí)施例中，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2還能夠在分析處理確認(rèn)包含呼救聲音時(shí)，通過(guò)自身所帶的聲光報(bào)警器進(jìn)行聲光報(bào)警，通過(guò)警察、告警嚇退犯罪分子或引起警示。如圖2所示為本發(fā)明呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2的結(jié)構(gòu)框圖。所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2包括一個(gè)或多個(gè)聲音傳感器3，所述聲音傳感器3與檢測(cè)識(shí)別處理器4相連，所述檢測(cè)識(shí)別處理器4與通訊模塊5相連；檢測(cè)識(shí)別處理器4識(shí)別出聲音傳感器3內(nèi)的呼救聲音時(shí)，通過(guò)通訊模塊5將聲音信息傳輸?shù)奖O(jiān)控中心I。檢測(cè)識(shí)別處理器4還可以采用嵌入式處理器，但是不限于包含單片機(jī)，DSP(Digital Signal Processing), FPGA (Field — Programmable Gate Array)等的微處理芯片或邏輯電路，本發(fā)明實(shí)施例中檢測(cè)識(shí)別處理器4采用FPGA處理器，檢測(cè)識(shí)別處理器4通過(guò)通訊模塊5與監(jiān)控中心I進(jìn)行無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸，監(jiān)控中心I為監(jiān)控服務(wù)器或管理服務(wù)器。本發(fā)明實(shí)施例中，檢測(cè)識(shí)別處理器4還與報(bào)警裝置6相連，所述報(bào)警裝置6可以采用現(xiàn)有的聲光報(bào)警裝置，檢測(cè)識(shí)別處理器4在識(shí)別到聲音信息中包括呼救信息后，能通過(guò)報(bào)警裝置6進(jìn)行聲光報(bào)警。如圖3所示呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2對(duì)采集場(chǎng)景中的聲音信息進(jìn)行分析處理的過(guò)程包括如下步驟首先執(zhí)行步驟SI，采集訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括呼救聲音以及其他聲音(背景噪聲、說(shuō)話聲音、車輛聲音)；訓(xùn)練樣本中應(yīng)包含采集2000例呼救聲音片斷，以及2000例背景聲音片斷。執(zhí)行步驟S2，獲取場(chǎng)景中的聲音信息，并對(duì)所述聲音信息進(jìn)行濾波放大，呼救檢測(cè) 節(jié)點(diǎn)2采集使用高清晰度聲音傳感器，經(jīng)過(guò)濾波放大等環(huán)節(jié)，也可以用聲音傳感陣列以獲取場(chǎng)景的立體聲。步驟S3、呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2將呼救聲音與訓(xùn)練樣本預(yù)處理，提取出梅爾頻率倒譜系數(shù)(Mel-frequency spectral coefficient, MFCC)以及短時(shí)能量特征。MFCC 參數(shù)的核心思想是建立在聽覺模型基礎(chǔ)之上，該參數(shù)比其他的常用參數(shù)具有更高的識(shí)別率以及抗噪能力。其中預(yù)處理環(huán)節(jié)見流程圖4，其中Pl為采集到的模擬信號(hào)，P2是進(jìn)行濾波放大以及AD環(huán)節(jié)，P3預(yù)加重、分幀，所述步驟P1、步驟P2及步驟P3的步驟為公開的通行方法。其中，步驟P3中，預(yù)加重環(huán)節(jié)是對(duì)聲音信號(hào)的高頻部分進(jìn)行增強(qiáng)，表示為X(n)為離散的聲音信號(hào)，通過(guò)一個(gè)一階有限激勵(lì)響應(yīng)高通濾波器，使信號(hào)的頻譜變得平坦，不易受到有限字長(zhǎng)效應(yīng)的影響。分幀根據(jù)語(yǔ)音的短時(shí)平穩(wěn)特性，語(yǔ)音可以以幀為單位進(jìn)行處理，系統(tǒng)中選取的語(yǔ)音巾貞長(zhǎng)為32ms,巾貞疊為16ms。MFCC提取方法這里也是使用公開的通行方式來(lái)提取，如流程圖5所示。其中，步驟Ml表示快速傅立葉變換(Fast Fourier Transformation, FFT),以將時(shí)域信號(hào)變換成為信號(hào)的功率譜。步驟M2利用三角窗濾波器對(duì)上述傅立葉變換后的函數(shù)進(jìn)行濾波；用一組Mel頻標(biāo)上線性分布的三角窗濾波器(共24個(gè)三角窗濾波器)，對(duì)信號(hào)的功率譜濾波，每一個(gè)三角窗濾波器覆蓋的范圍都近似于人耳的一個(gè)臨界帶寬，以此來(lái)模擬人耳的掩蔽效應(yīng)；三角窗濾波器組的輸出求取對(duì)數(shù)，可以得到近似于同態(tài)變換的結(jié)果。步驟M3為離散余弦變換(Discrete Cosine Transformation, DCT):去除各維信號(hào)之間的相關(guān)性，將信號(hào)映射到低維空間；并進(jìn)行譜加權(quán)，由于倒譜的低階參數(shù)易受說(shuō)話人特性、信道特性等的影響，而高階參數(shù)的分辨能力比較低，所以需要進(jìn)行譜加權(quán)，抑制其低階和聞階參數(shù)。通過(guò)上述步驟，提取出來(lái)的MFCC系數(shù)一般取12維Mel1 : 12，音頻信號(hào)的能量隨著時(shí)間變化比較明顯，音頻信號(hào)的短時(shí)能量分析給出了反應(yīng)這些幅度變化的一個(gè)合適的描述方法。對(duì)于第t幀音頻信號(hào)Xt (η)，短時(shí)能量為

其中Et為t幀的能量，L為幀中的樣本數(shù)，η為每幀的樣本點(diǎn)。最終得到的特征為Ft= {Et, MellllJ 為一個(gè) 13 維特征。步驟S4、對(duì)上述聲音信息進(jìn)行識(shí)別，并利用步驟S5中利用Adaboost方法將上述提取的梅爾頻率倒譜系數(shù)及對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量特征進(jìn)行訓(xùn)練；將呼救聲音特征與背景聲音特征樣本輸入分類器，進(jìn)行訓(xùn)練。呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2內(nèi)帶有Adaboost分類器訓(xùn)練好的各種參數(shù)，只需將實(shí)際場(chǎng)景中采集到的短時(shí)能量特征與MFCC特征聯(lián)合起來(lái)輸入到識(shí)別器中。 步驟S6中，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2決策識(shí)別出的呼救聲音，并對(duì)該節(jié)點(diǎn)的終端位置進(jìn)行上報(bào)或者當(dāng)機(jī)發(fā)出警報(bào)，以嚇退侵害者，并且可以將呼救聲音進(jìn)行上傳，保存檔案。如圖f圖5所示使用時(shí)，根據(jù)需要設(shè)置所需的呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2，并將呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2與監(jiān)控中心I匹配連接。呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2能實(shí)時(shí)檢測(cè)場(chǎng)景中的聲音信息，當(dāng)聲音信息包含呼救信息時(shí)，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2將所述聲音信息無(wú)線傳輸?shù)奖O(jiān)控中心I ;或者呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)2通過(guò)自身的報(bào)警裝置6進(jìn)行聲光報(bào)警。本發(fā)明能夠作 為視頻監(jiān)控的補(bǔ)充。在以上描述中闡述了具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明。但是本發(fā)明能夠以多種不同于在此描述的其它方式來(lái)實(shí)施，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在不違背本發(fā)明內(nèi)涵的情況下做類似推廣。因此本發(fā)明不受下面公開的具體實(shí)施方式
的限制。
權(quán)利要求
1.一種檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征是包括若干呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)(2)，所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)(2)采集設(shè)置呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)(2)的場(chǎng)景中的聲音信息，且呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)(2)對(duì)采集的聲音信息進(jìn)行分析處理；當(dāng)所述聲音信息包含呼救聲音時(shí)，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)(2)將所述聲音信息無(wú)線傳輸?shù)奖O(jiān)控中心(I)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征是所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)(2)將節(jié)點(diǎn)定位位置與聲音信息同時(shí)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心(I)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征是所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)(2)包括一個(gè)或多個(gè)聲音傳感器(3)，所述聲音傳感器(3)與檢測(cè)識(shí)別處理器(4)相連，所述檢測(cè)識(shí)別處理器(4)與通訊模塊(5)相連；檢測(cè)識(shí)別處理器(4)識(shí)別出聲音傳感器(3)內(nèi)的呼救聲音時(shí),通過(guò)通訊模塊(5)將聲音信息傳輸?shù)奖O(jiān)控中心(I )。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征是當(dāng)所述聲音信息包含呼救聲音時(shí)，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)(2)輸出聲和/或光報(bào)警信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征是所述檢測(cè)識(shí)別處理器(4)的輸出端與報(bào)警裝置(6)相連，檢測(cè)識(shí)別處理器(4)驅(qū)動(dòng)報(bào)警裝置(6)輸出聲和/或光報(bào)警信息。
6.根據(jù)權(quán)利要求3或5所述的檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征是所述檢測(cè)識(shí)別處理器(4)包括FPGA處理器。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征是，所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)(2)采集的聲音信息進(jìn)行分析處理包括如下步驟 (Si)、采集訓(xùn)練樣本； (s2)、獲取場(chǎng)景中的聲音信息,并對(duì)所述獲取的聲音信息進(jìn)行濾波放大； (S3)、對(duì)訓(xùn)練樣本及聲音信息進(jìn)行預(yù)處理，并提取出梅爾頻率倒譜系數(shù)及對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量特征； (s4)、利用Adaboost方法將上述提取的梅爾頻率倒譜系數(shù)及對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量特征進(jìn)行訓(xùn)練； (s6)、對(duì)上述訓(xùn)練后的參數(shù)進(jìn)行識(shí)別，以確定聲音信息中是否包含呼救聲音。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征是，所述步驟(s3)中，對(duì)獲取聲音信息進(jìn)行預(yù)處理包括如下步驟 (P2)、對(duì)采集的聲音信息進(jìn)行放大、濾波及AD轉(zhuǎn)換； (P3)、預(yù)加重及分幀，得到聲音信號(hào)(Ml)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其特征是，所述步驟(s3)中，提取梅爾頻率倒譜系數(shù)及對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量特征包括如下步驟 (M2)、對(duì)上述聲音信號(hào)(Ml)進(jìn)行快速傅立葉變換； (M3)、利用三角窗濾波器對(duì)上述傅立葉變換后的函數(shù)進(jìn)行濾波； (M4)、對(duì)上述濾波后的信號(hào)進(jìn)行離散余弦變換，以得到梅爾頻率倒譜系數(shù)及對(duì)應(yīng)的短時(shí)能量特征。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，所述檢測(cè)戶外呼救聲音的智能傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，包括若干呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)，所述呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)采集設(shè)置呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的場(chǎng)景中的聲音信息，且呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)采集的聲音信息進(jìn)行分析處理；當(dāng)所述聲音信息包含呼救聲音時(shí)，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)將所述聲音信息無(wú)線傳輸?shù)奖O(jiān)控中心。本發(fā)明呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)能夠采集場(chǎng)景中的聲音信息，并能夠?qū)⒎治龀鏊雎曇粜畔⑹欠癜艟刃畔?，?dāng)包含呼救信息時(shí)，呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)將聲音信息及呼救檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的位置定位信息傳輸?shù)奖O(jiān)控中心內(nèi)，并能通過(guò)報(bào)警裝置進(jìn)行聲光報(bào)警，結(jié)構(gòu)緊湊，能夠及時(shí)檢測(cè)危險(xiǎn)場(chǎng)景的呼救信息，適應(yīng)范圍廣，使用成本低，安全可靠。
文檔編號(hào)G10L17/26GK102945675SQ201210488370
公開日2013年2月27日 申請(qǐng)日期2012年11月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月26日
發(fā)明者陳曙東, 仝明磊 申請(qǐng)人:江蘇物聯(lián)網(wǎng)研究發(fā)展中心