一种交通道路声音监测与异常声音识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种交通道路声音监测与异常声音识别系统，包括通过网络连接的声音采集端和服务器端；声音采集端包括拾音器、声卡、GPS定位模块、数据处理模块、无线通信模块。拾音器及数据处理模块可根据需求在指定路段进行布置安装；对交通道路声音进行实时监测，当监测到异常声音时，才将异常声音数据传输至服务器端进行进一步识别，大大减少了数据传输量；提取异常声音信号的多种特征值，结合神经网络进行识别与分类；对异常声音数据进行识别分类时，采用深度卷积神经网络（CNN），非常适用于声音的识别与分类，该网络能够大大提高训练效率与识别精度，高效识别交通道路中产生的异常声音。

【技术实现步骤摘要】
一种交通道路声音监测与异常声音识别系统
本专利技术涉及声音监测与识别
，具体是一种交通道路声音监测与异常声音识别系统。
技术介绍
异常声音是指某种正常环境下不应该产生的声音，公共场所的异常声音通常包括爆炸声、碰撞声、尖叫声、枪击声等。交通道路上的异常声音能够反映出交通事故与紧急情况的发生，通过对交通道路声音的监测，可以了解某条道路的交通状况，当发生异常情况时，通过对异常声音的识别，能够分析出该异常情况的性质。此外，还能根据监测情况判断出易于发生交通事故或交通拥堵的路段。道路监控系统是智能交通的重要组成部分，现有交通道路监控系统中，通常只有音视频监控功能而没有事件识别功能，当发生异常事件时，通常通过人工回放监控录像进行事件识别或者通过图像处理算法进行事件识别。人工主动识别方式较为烦琐且费时，图像处理识别方式需要的计算量大且计算算法复杂。因此，对交通道路进行声音监测很重要，当产生异常声音时，对异常声音进行识别从而判断出异常事件的类型，也显得格外重要。
技术实现思路
本专利技术目的在于克服上述交通道路监控系统中存在的问题，提出一种交通道路声音监测与异常声音识别系统，通过拾音器与声卡对声音本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交通道路声音监测与异常声音识别系统，其特征在于：包括通过网络连接的声音采集端和服务器端；声音采集端包括拾音器、声卡、GPS定位模块、数据处理模块、无线通信模块；所述拾音器，用于对声音信号的采集；所述声卡，用于对声音信号进行模数转换；所述GPS定位模块，用于获取卫星发来的定位信息；所述数据处理模块，用于对采集的声音信号进行初步检测判断是否为异常声音，并将检测到的异常声音数据与定位信息数据一起发送至服务器端；所述无线通信模块，用于为数据处理模块提供传输数据的通信网络；所述服务器端，用于对异常声音数据进行MFCC、短时能量、短时过零率三种特征数据提取，将提取的特征数据输入至深度卷积神经网络中...

【技术特征摘要】
1.一种交通道路声音监测与异常声音识别系统，其特征在于：包括通过网络连接的声音采集端和服务器端；声音采集端包括拾音器、声卡、GPS定位模块、数据处理模块、无线通信模块；所述拾音器，用于对声音信号的采集；所述声卡，用于对声音信号进行模数转换；所述GPS定位模块，用于获取卫星发来的定位信息；所述数据处理模块，用于对采集的声音信号进行初步检测判断是否为异常声音，并将检测到的异常声音数据与定位信息数据一起发送至服务器端；所述无线通信模块，用于为数据处理模块提供传输数据的通信网络；所述服务器端，用于对异常声音数据进行MFCC、短时能量、短时过零率三种特征数据提取，将提取的特征数据输入至深度卷积神经网络中与异常声音特征数据库进行对比，综合三种特征的匹配率，识别并输出异常声音的类型；将异常声音类型与定位信息结合，在地图中呈现出异常声音发生的位置与异常声音的类型。2.根据权利要求1所述交通道路声音监测与异常声音识别系统，其特征在于：所述的数据处理模块对采集的声音信号进行初步检测判断是否为异常声音，其步骤包括：1）分帧，将声音信号以帧为单位进行处理；2）对声音数据进行快速傅里叶变换，得到每一帧对应的频谱；3）计算每一帧的信号功率值；4）由每一帧的功率值计算出声音的分贝值；5）对每一帧的分贝值进行判决，大于40db则判定为异常声音。3.根据权利要求1所述交通道路声音监测与异常声音识别系统，其特征在于：所述服务器端对异常声音数据进行MFCC特征提取，包括以下步骤：1）预加重，提升信号高频部分，使信号频谱变得平坦；2）分帧，将信号以帧为单位进行处理；3）加窗，对一帧数据加窗以增加帧左端和右端的连续性；4）快速傅里叶变换，得到每一帧对应的频谱；5）Mel滤波，将快速傅里叶变换后的频谱通过Mel滤波器组转换为体现人类听觉特性的Mel频谱；6）取对数，计算每个滤波器组...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗丽燕，覃泓铭，王玫，周陬，邓小芳，刘争红，韦金泉，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西,45