噪声监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请涉及噪声处理技术领域，公开了一种噪声监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，噪声监测方法包括：在预设范围内通过声音传感器采集预设时长的音频数据；通过训练后的卷积神经网络，检测所述音频数据是否为噪声数据；如果是噪声数据，则进行相应提示。本申请实施例的方法，通过训练后的卷积神经网络，能够准确地判断采集到的音频数据是否为噪声数据，有效避免了传统方法中单纯依靠分贝值来确定是否为噪声的局限性及缺陷，在检测到噪声数据时进行相应提示，从而在检测到噪声数据时及时发出预警提示，实现了对噪声的全天候无人远程监控和警示，大大提高了工作效率，降低人力成本。

Noise monitoring methods, devices, electronic equipment and computer readable storage media

【技术实现步骤摘要】
噪声监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本申请涉及噪声处理
，具体而言，本申请涉及一种噪声监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
一方面，随着城市的不断发展，城市噪声对于居民的干扰和危害日益严重，已经成为城市环境的一大公害，城市噪声主要有：交通噪声、工业噪声、建筑施工噪声、社会生活噪声，城市噪声干扰居民的工作、学习、休息和睡眠，严重的还会危害人体的健康。另一方面，随着人们生活水平的提高，人们的业余生活也越来越丰富，其中，在小区绿地或路边的广场舞作为一种大众健身运动，深受广大人民，尤其是中老年人的喜爱，广场舞在丰富群众业余文化生活等方面起到了很好的作用。但是广场舞给人们带来快乐与健康的同时，由于其播放的音乐噪声太大，对附近居民的生活带来严重影响，尤其是深夜严重打扰附近居民的正常休息，给社区生活带来不便。另外，随着城市人口的不断增加以及土地资源的越发紧张，小区也在朝向密集型居住小区发展，导致小区中可能的噪声污染也越来越严重，例如装修噪声、楼上楼下的吵闹声以及其他影响人们正常休息的声音等。现有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种噪声监测方法，其特征在于，包括：/n在预设范围内通过声音传感器采集预设时长的音频数据；/n通过训练后的卷积神经网络，检测所述音频数据是否为噪声数据；/n如果是噪声数据，则进行相应提示。/n

【技术特征摘要】
1.一种噪声监测方法，其特征在于，包括：
在预设范围内通过声音传感器采集预设时长的音频数据；
通过训练后的卷积神经网络，检测所述音频数据是否为噪声数据；
如果是噪声数据，则进行相应提示。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过训练后的卷积神经网络，检测所述音频数据是否为噪声数据之前，还包括：
对所述音频数据进行特征提取，得到相应的声纹特征；
其中，通过训练后的卷积神经网络，检测所述音频数据是否为噪声数据，包括：
通过训练后的卷积神经网络，检测所述声纹特征是否为噪声声纹特征。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述音频数据进行特征提取，得到相应的声纹特征，包括：
对所述音频数据进行频率变换，得到一张具有相应的声纹特征的二维图片。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在通过训练后的卷积神经网络，检测所述音频数据是否为噪声数据之前，还包括：
通过第一预设数量的包括噪声声纹特征的二维图片以及第二预设数量的包括非噪声声纹特征的二维图片，对所述卷积神经网络进行训练。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述二维图片中的噪声声纹特...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰，
申请(专利权)人：北京奇虎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11