一种音频电路的故障自动检测方法技术

本发明专利技术属于机载嵌入式软件领域，涉及音频电路的故障自动检测方法，解决了机载音频采集电路故障的检测问题。本发明专利技术相比于现有检测方法具有快速、方便移植、低成本以及方便实现自动化的优点，具体包括(1)音频信号的时间序列建模；(2)定义弧度概念表示音频数据波形变化趋势；(3)利用趋势重要性对音频数据进行压缩；(4)计算音频信号的趋势偏差和幅值偏差；(5)定义相似度以判断音频采集电路是否故障。

An automatic fault detection method for audio circuits

The invention belongs to the field of airborne embedded software, relates to the automatic detection method of audio circuit fault, and solves the problem of detecting the failure of airborne audio acquisition circuit. Compared with the existing detection method has the advantages of automatic fast and convenient transplantation, low cost and convenient, including (1) time series modeling of the audio signal; (2) the definition of arc that the concept of audio data waveform change trend; (3) the trend of weight to the audio data compression; (4) the trend of deviation and amplitude deviation of the audio signal; (5) the definition of similarity in order to estimate whether the fault audio acquisition circuit.

【技术实现步骤摘要】
一种音频电路的故障自动检测方法
本专利技术属于机载嵌入式软件，具体涉及音频采集系统中的采集电路故障检测方法。
技术介绍
音频数据采集系统是航空电子系统的重要组成部分，负责对舱音进行采集。音频采集系统主要是基于音频采集电路实现的，音频采集电路的故障与否关系到能否有效地完成对舱音的采集，因而对于音频采集电路的故障检测至关重要。现有对音频采集电路的故障检测方法主要是通过对音频采集数字电路的物理电平进行检测以及人工输入语音并观察输出是否与输入一致。其中，物理电平检测法通过设计专门的硬件电路，测试输出电平的高低，再将测试结果与经过无故障的音频数据采集电路时的结果进行对比，得出电路故障与否；人工检测法是通过人力向音频数据采集电路输入语音，再对转换后的输出语音通过人耳听的方式进行观察，根据观察结果判断音频数据采集电路是否故障。物理电平检测法需要针对被检测音频电路设计专门的电路，集成到音频采集电路上。由于检测电路比较复杂，因而功耗较高，对系统的资源占用较多；又检测电路一旦集成完毕，若想增加检测内容或对现有检测电路进行改进，需重新对整个音频采集系统进行设计，耗费开发及维护成本较高。人工检测的方法在检测时通过人工观察经过音频采集电路的输出是否与输入一致。由于人耳在长时间工作时的不确定性，在有大量的音频采集电路需要检测时无法保证检测的准确性；并且由于人工检测无法做到自动化检测，因此检测效率比较低下。
技术实现思路
为了解决
技术介绍
中的问题，本专利技术提出一种音频电路的故障自动检测方法，该故障检测方法不仅检测成本低、检测精度高并且实现了音频采集电路的快速、自动化的故障检测，同时针对不同领域的音频采集系统具有通用性。本专利技术的基本实现原理是：本专利技术通过对音频采集电路输入参考音频信号，并将输出的数字音频信号与参考音频信号进行相似性对比，判断音频采集电路能否保持音频的一致性，进而判断音频电路是否存在故障。本专利技术的具体技术方案是：1)音频采集电路开始工作；2)获取数字音频时间序列以及参考音频时间序列；3)分别对数字音频时间序列和参考音频时间序列进行弧度转换：4)重复步骤3)执行n-1次，分别得到相应的数字音频时间序列对应的数字音频弧度时间序列S′1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rn-1,tn-1)}以及参考音频时间序列的对应的参考音频弧度时间序列S′0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(ln-1,tn-1)}，其中n＞1；其中ri为ti时刻对应的弧度；其中li为ti时刻对应的弧度；5)设置压缩比例因子N，趋势偏差阈值Θ，分别对数字音频弧度时间序列和参考音频弧度时间序列进行压缩，得到数字音频重要弧度时间序列集合S″1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rm,tm)}、数字音频重要采样点序号集P以及参考音频重要弧度时间序列集合S″0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(lk,tk)}、参考音频重要采样点序号集Q；6)计算最小序列号集合Φ＝P∪Q；7)计算数字音频重要弧度时间序列需增加的采样点序号集合Φ-P；以及参考音频重要弧度时间序列需增加的采样点序号集合Φ-Q；8)根据需增加采样点序号集合Φ-P以及数字音频弧度时间序列S′1，得到扩充后数字音频重要弧度时间序列Ω1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rK,tK)}以及数字音频采样点时间序列Ψ1＝{(y1,t1),(y2,t2),...,(yK,tK)}，其中K＝|Φ|；9)根据需增加参考采样点序号集合Φ-Q以及参考音频弧度时间序列S′0，得到扩充后参考音频重要弧度时间序列Ω0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(lK,tK)}以及参考音频采样点时间序列Ψ0＝{(x1,t1),(x2,t2),...,(xK,tK)}，其中K＝|Φ|；10)对步骤8)得到的扩充后数字音频重要弧度时间序列以及数字音频采样点时间序列进行归一化处理；11)对步骤9)得到的扩充后参考音频重要弧度时间序列以及参考音频采样点时间序列进行归一化处理；12)根据步骤10)和步骤11)归一化处理之后的弧度时间序列和采样点序列计算音频采样弧度时间序列趋势相似度,具体计算公式是：其中Δyi＝yi+1-yi，Δxi＝xi+1-xi，Δti＝ti+1-ti；13)根据步骤10)和步骤11)归一化处理之后的采样点序列计算音频采样时间序列幅值偏差,具体计算公式是：14)计算相似度，具体计算公式是：δ＝α×η+β×ε，其中α和β满足：α+β＝1且α、β均≥0；15)故障判断；设定相似度阈值为δ0；0≤δ0≤1；若δ≥δ0，则判定为不相似；输出故障；反之，相似，则输出无故障。以下为上述技术方案的优选方式：上述步骤2)的具体步骤是：参考音频信号输入音频采集电路，输出以T为周期的数字音频信号，并将其表示为数字音频时间序列，具体表达式是：S1＝{(y1,t1),(y2,t2),...,(yn,tn)}，其中，yi为采样时刻数字音频信号的幅值，tn为数字音频信号的采样点时刻信息；对参考音频信号以T为周期进行采样，得到参考音频时间序列，具体表达式是：S0＝{(x1,t1),(x2,t2),...,(xn,tn)}，其中，xi为采样时刻参考音频信号的幅值，tn为参考音频信号的采样点时刻信息。上述步骤3)的具体是：对于数字音频时间序列第i个采样点的弧度radyi表示为：对于参考音频时间序列第i个采样点的弧度radxi表示为：上述步骤5)的具体步骤是：数字音频弧度时间序列的压缩：A1：计算数字音频弧度时间序列的趋势偏差；具体计算公式是：θy＝|rj-ri|，满足0＜j-i≤N，其中i,j∈[1,n]，计算范围为[1,n-1]；A2：建立数字音频弧度时间序列对应的数字音频重要弧度时间序列集合S″1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rm,tm)}以及数字音频重要采样点序号集P；选择一个弧度，根据步骤A1)的计算该弧度趋势偏差并判断是否满足偏差阈值条件θy≥Θ，若满足，则记录该弧度同时记录该弧度对应采样点的序列号；若不满足，则进行下一个弧度的计算，直至所有弧度全部计算完成，最终得到的数字音频重要弧度时间序列集合S″1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rm,tm)}以及数字音频重要采样点序号集P；参考音频弧度时间序列的压缩：B1：计算参考音频弧度时间序列的趋势偏差；具体计算公式是：θx＝|lj-li|，满足0＜j-i≤N，其中i,j∈[1,n]，计算范围为[1,n-1]；B2：建立参考音频弧度时间序列对应的参考音频重要弧度时间序列集合S″0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(lk,tk)}以及参考音频重要采样点序号集Q；选择一个弧度，根据步骤B1)的计算该弧度趋势偏差并判断是否满足偏差阈值条件θx≥Θ，若满足，则记录该弧度同时记录该弧度对应采样点的序列号；若不满足，则进行下一个弧度的计算，直至所有弧度全部计算完成，最终得到的参考音频重要弧度时间序列集合S″0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(lk,tk)}以及参考音频重要采样点序号集Q。本专利技术具有的优点效果：1、本专利技术采用的方法能够快速有效的检测出音频采集电路是否存在故障，便于及时解决故障，保证了音频数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种音频电路的故障自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)音频采集电路开始工作；2)获取数字音频时间序列以及参考音频时间序列；3)分别对数字音频时间序列和参考音频时间序列进行弧度转换；4)重复步骤3)执行n‑1次，分别得到相应的数字音频时间序列对应的数字音频弧度时间序列S′1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rn‑1,tn‑1)}以及参考音频时间序列的对应的参考音频弧度时间序列S′0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(ln‑1,tn‑1)}，其中n＞1；其中ri为ti时刻对应的弧度；其中li为ti时刻对应的弧度；5)设置压缩比例因子N，趋势偏差阈值Θ，分别对数字音频弧度时间序列和参考音频弧度时间序列进行压缩，得到数字音频重要弧度时间序列集合S″1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rm,tm)}、数字音频重要采样点序号集P以及参考音频重要弧度时间序列集合S″0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(lk,tk)}、参考音频重要采样点序号集Q；6)计算最小序列号集合Φ＝P∪Q；7)计算数字音频重要弧度时间序列需增加的采样点序号集合Φ‑P；以及参考音频重要弧度时间序列需增加的采样点序号集合Φ‑Q；8)根据需增加采样点序号集合Φ‑P以及数字音频弧度时间序列S′1，得到扩充后数字音频重要弧度时间序列Ω1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rK,tK)}以及数字音频采样点时间序列Ψ1＝{(y1,t1),(y2,t2),...,(yK,tK)}，其中K＝|Φ|；9)根据需增加参考采样点序号集合Φ‑Q以及参考音频弧度时间序列S′0，得到扩充后参考音频重要弧度时间序列Ω0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(lK,tK)}以及参考音频采样点时间序列Ψ0＝{(x1,t1),(x2,t2),...,(xK,tK)}，其中K＝|Φ|；10)对步骤8)得到的扩充后数字音频重要弧度时间序列以及数字音频采样点时间序列进行归一化处理；11)对步骤9)得到的扩充后参考音频重要弧度时间序列以及参考音频采样点时间序列进行归一化处理；12)根据步骤10)和步骤11)归一化处理之后的弧度时间序列和采样点序列计算音频采样弧度时间序列趋势相似度,具体计算公式是：...

【技术特征摘要】
1.一种音频电路的故障自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)音频采集电路开始工作；2)获取数字音频时间序列以及参考音频时间序列；3)分别对数字音频时间序列和参考音频时间序列进行弧度转换；4)重复步骤3)执行n-1次，分别得到相应的数字音频时间序列对应的数字音频弧度时间序列S′1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rn-1,tn-1)}以及参考音频时间序列的对应的参考音频弧度时间序列S′0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(ln-1,tn-1)}，其中n＞1；其中ri为ti时刻对应的弧度；其中li为ti时刻对应的弧度；5)设置压缩比例因子N，趋势偏差阈值Θ，分别对数字音频弧度时间序列和参考音频弧度时间序列进行压缩，得到数字音频重要弧度时间序列集合S″1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rm,tm)}、数字音频重要采样点序号集P以及参考音频重要弧度时间序列集合S″0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(lk,tk)}、参考音频重要采样点序号集Q；6)计算最小序列号集合Φ＝P∪Q；7)计算数字音频重要弧度时间序列需增加的采样点序号集合Φ-P；以及参考音频重要弧度时间序列需增加的采样点序号集合Φ-Q；8)根据需增加采样点序号集合Φ-P以及数字音频弧度时间序列S′1，得到扩充后数字音频重要弧度时间序列Ω1＝{(r1,t1),(r2,t2),...,(rK,tK)}以及数字音频采样点时间序列Ψ1＝{(y1,t1),(y2,t2),...,(yK,tK)}，其中K＝|Φ|；9)根据需增加参考采样点序号集合Φ-Q以及参考音频弧度时间序列S′0，得到扩充后参考音频重要弧度时间序列Ω0＝{(l1,t1),(l2,t2),...,(lK,tK)}以及参考音频采样点时间序列Ψ0＝{(x1,t1),(x2,t2),...,(xK,tK)}，其中K＝|Φ|；10)对步骤8)得到的扩充后数字音频重要弧度时间序列以及数字音频采样点时间序列进行归一化处理；11)对步骤9)得到的扩充后参考音频重要弧度时间序列以及参考音频采样点时间序列进行归一化处理；12)根据步骤10)和步骤11)归一化处理之后的弧度时间序列和采样点序列计算音频采样弧度时间序列趋势相似度,具体计算公式是：其中Δyi＝yi+1-yi，Δxi＝xi+1-xi，Δti＝ti+1-ti；13)根据步骤10)和步骤11)归一化处理之后的采样点序列计算音频采样时间序列幅值偏差,具体计算公式是：14)计算相似度，具体计算公式是：δ＝α×η+β×ε，其中α和β满足：α+β＝1且α、β均≥0；15)故障判断；设定相似度阈值为δ0；0≤δ0≤1；若δ≥δ0，则判定为不相似；输出故障；反之，相似，则输出无故障。2.根据权利要求1所述的音频电路的故障自...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩康，周斌，赵腊才，张军才，马晓晨，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：陕西,61