基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法及系统，本发明专利技术通过在巷道、采煤工作面、掘进工作面、中央水泵房和配电室等地方设置声音传感器，采集并监测巷道、采煤工作面、掘进工作面、中央水泵房和配电室等地方声音，通过提取MFCC特征值，当监测到的声音特征满足设定条件后，进入报警状态。本发明专利技术实施简单，可快速准确地判断矿井爆炸灾害，为井下人员争取宝贵的救灾和逃生时间。可以解决现有技术中煤矿报警方式容易误报和漏报，以致不能及时采取应急措施，易造成爆炸发生与人员伤亡的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法及系统
本专利技术涉及一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法，该方法涉及声音感知，声音识别与通信等领域。
技术介绍
煤炭是我国的主要能源，约占一次能源的70％。煤炭行业是高危行业，爆炸、水灾、火灾、顶板等事故困扰着煤炭安全生产。我国煤矿发生重特大事故中，矿井爆炸灾害死亡人数占总死亡人数的66.5％。其危害包括：1.炸毁巷道，埋压、淹没和封堵人员。2.伴随着坍塌，会有大量的煤泥和岩石淤积在巷道，给人员逃生造成困难。3.损坏设备。井下电器，电缆被爆炸破坏后，给井下的通风、排水、运输等造成困难，使未及时逃离的人员生还几率降低。4.爆炸事故中，由于创伤和烧伤造成人员死亡人数不足20％，一氧化碳中毒窒息死亡人员达80％多。综上所述，矿井爆炸是煤矿重特大灾害，在煤矿生产中矿井爆炸的报警应做到及时准确。目前爆炸报警主要以传感器和先兆现象为主，传感器监控可预防井下爆炸事故，但由于还可能存在现场工作环境恶劣，设计不当、措施不力、管理不善和人员思想麻痹等原因，传感器不能完全预防爆炸的发生，更本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法，其特征在于，包括：/n实时采集煤矿井下待监测区域的音频信号；/n提取当前采集的实时音频信号的MFCC特征值；/n根据预先构建的高斯混合模型，将实时音频信号的MFCC特征值代入高斯混合模型进行识别匹配；/n对提取到的MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果进行监测，若所述MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果满足预设报警条件，则发出爆炸灾害报警信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法，其特征在于，包括：
实时采集煤矿井下待监测区域的音频信号；
提取当前采集的实时音频信号的MFCC特征值；
根据预先构建的高斯混合模型，将实时音频信号的MFCC特征值代入高斯混合模型进行识别匹配；
对提取到的MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果进行监测，若所述MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果满足预设报警条件，则发出爆炸灾害报警信号。


2.根据权利要求1所述的基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法，其特征在于，对提取到的MFCC特征值进行监测的步骤包括：
监测当前采集到的实时音频信号的MFCC特征值C(n)的第一列数据的平均值若则判定当前采集到的声音信号异常，进入预警状态，其中，H0为设定的第一预警阈值；
在预警状态下，间隔设定时间再次监测当前采集的实时音频信号的MFCC特征值第一列数据的平均值若或则进行矿井爆炸报警处理，否则，退出预警状态；其中，H1为设定的第二预警阈值，H2设定的第三预警阈值。


3.根据权利要求书1所述的基于声音识别的矿井爆炸感知报警方法，其特征在于，对计算得到的高斯混合模型的匹配识别进行监测的步骤包括：
实时监测根据实时音频信号的MFCC特征值和高斯混合模型进行识别匹配得到的最大似然对数p1，若p1≥M0，则判定声音异常，并进入预警状态；
在预警状态下，间隔设定时间再次监测实时采集的音频信号，并再次根据高斯混合模型进行识别匹配得到最大似然对数p2，若p2≥M1或者p2-p1≥M2，则进入矿井爆炸报警处理，否则退出预警状态；M0、M1、M2分别为由试验测定或人为设定的第四报警阈值、第五报警阈值和第六报警阈值。


4.根据权利要求书3所述的基于声音识别的矿井爆炸感知报警方法，其特征在于，还包括高斯混合模型构建的步骤，包括：
对样本音频信号进行MFCC特征值提取：
将得到的MFCC特征值进行高斯混合模型建模，即：



其中，C(n)为声音的MFCC特征值；K为音频信号样本个数；N(x|μk，∑k)为高斯混合模型中的第k个音频信号样本；πk为第k个音频信号样本的混合系数，且满足uk为第k个音频信号样本的均值；δk为第k个音...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙继平，余星辰，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：北京;11