【技术实现步骤摘要】
危险噪声的检测
本专利技术涉及一种用于检测危险噪声的车辆控制装置的训练系统，以及一种用于训练车辆控制装置的人工神经网络的方法、一种用于检测行驶状况中的危险噪声的车辆控制装置、一种具有车辆控制装置的车辆和一种计算机程序产品。
技术介绍
DE19828409B4示出了一种事故噪声检测电路。
技术实现思路
由此出发，本专利技术的任务在于，进一步改善行驶状况中的事故噪声的检测。此外，应当能够将获取的信息用于车辆控制装置。根据本专利技术，该任务通过具有权利要求1的特征的用于车辆控制装置的训练系统或者根据权利要求8的用于训练人工神经网络的方法来解决。因此，设置有：用于检测危险噪声、特别是事故噪声的车辆控制装置的训练系统，该训练系统具有：-至少一个接口，用于获得分别具有音频信号和目标响应信号的训练数据，-评估单元，其形成人工神经网络。该评估单元被设立成：向人工神经网络前馈训练数据，以便获知实际响应信号，并且通过在人工神经网络中的目标响应信号的反馈来获知改变了的拓扑结构，特别是权重。拓扑结构存储在用于检测危险噪声的车辆控制装置中。此外，设置有：一种用于对车辆控制装置的人工神经网络进行...
【技术保护点】
1.一种用于检测危险噪声、特别是事故噪声的车辆控制装置的训练系统(10)，所述训练系统具有：‑至少一个接口(12)，用于获得分别具有音频信号(16)和目标响应信号(18)的训练数据(14)，‑评估单元(20)，所述评估单元形成人工神经网络(22)并且被设立成：向所述人工神经网络(22)前馈训练数据(14)，以便获知实际响应信号(24)，并且通过在所述人工神经网络(22)中的目标响应信号(18)的反馈来获知所述人工神经网络(22)的改变了的拓扑结构(26)，特别是权重，其中，所述拓扑结构(26)被设立成存储在用于检测危险噪声的车辆控制装置中。
【技术特征摘要】
2018.01.19 DE 102018200878.71.一种用于检测危险噪声、特别是事故噪声的车辆控制装置的训练系统(10)，所述训练系统具有：-至少一个接口(12)，用于获得分别具有音频信号(16)和目标响应信号(18)的训练数据(14)，-评估单元(20)，所述评估单元形成人工神经网络(22)并且被设立成：向所述人工神经网络(22)前馈训练数据(14)，以便获知实际响应信号(24)，并且通过在所述人工神经网络(22)中的目标响应信号(18)的反馈来获知所述人工神经网络(22)的改变了的拓扑结构(26)，特别是权重，其中，所述拓扑结构(26)被设立成存储在用于检测危险噪声的车辆控制装置中。2.根据权利要求1所述的训练系统，所述训练系统具有至少一个麦克风，尤其是大量定向麦克风，其中，所述麦克风被设立成接收对应于行驶状况的噪声。3.根据前述权利要求中任一项所述的训练系统，其中，所述音频信号(16)具有关于车辆的制动噪声的声学信息和/或关于车辆与另一物体碰撞的声学信息。4.根据前述权利要求中任一项所述的训练系统，其中，所述训练数据(14)的目标响应信号(18)具有面向驾驶员的警告信号。5.根据权利要求4所述的训练系统，其中，所述警告信号被构造为触觉、光学或音频的警告信号。6.根据权利要求4或5所述的训练方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：德博拉·洛维松，弗洛里安·阿德，朱利安·菲耶雷斯，卢卡斯·汉松，安雅·彼得里希，
申请(专利权)人：ZF腓德烈斯哈芬股份公司，
类型：发明
国别省市：德国,DE
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