【技术实现步骤摘要】
一种基于音频信号的交通流识别方法、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及智能交通
，尤其是一种基于音频信号的交通流识别方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]随着我国经济的快速发展，道路交通密度一直在不断增加，交通事故、交通拥堵等问题愈来愈严重，仅仅依靠人工管理难以解决交通所面临的困难，因此交通领域技术也在飞速发展，智能交通系统成为了未来发展的重要方向，而对道路交通流车辆类型进行识别是智能交通系统的重要组成部分。交通流识别技术可以有效提高交通管理成本，提高管理效率，加强公共安全，其具有广阔的应用空间以及发展前景，成为研究的热点。
[0003]目前交通流识别方法有基于视频图像处理或者声信号的方法，由于基于视频图像的交通流识别方法容易受天气、光照强度等外界环境的干扰，视频检测中存在大量的冗余信息和错误数据，在占据大量的存储空间的同时也降低了数据分析的有效性和稳定性。
[0004]而基于音频声信号进行车型识别的方法虽然具有成本低、信息处理运算速度快以及不易受外界因素干扰等优点，但是，现有基于声信号的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于音频信号的交通流识别方法，其特征在于，包括：采集道路交通车辆的音频信号；对所述音频信号进行剪裁以及频谱特征提取，得到目标数据；将所述目标数据划分为多组训练集和测试集；根据所述训练集对深度卷积神经网络模型进行训练，并通过所述测试集对训练的模型进行测试，得到目标模型；根据所述目标模型对输入的待识别信号进行分类识别，得到交通流识别结果。2.根据权利要求1所述的一种基于音频信号的交通流识别方法，其特征在于，所述对所述音频信号进行剪裁以及频谱特征提取，得到目标数据，包括：对所述音频信号进行预处理，得到时域信号；对所述时域信号进行快速傅里叶变换，得到频域信号；将所述频域信号转换为复数形式，并对所述频域信号进行取模平方运算，得到能量谱；通过梅尔滤波器对所述能量谱进行处理，得到梅尔频谱；对音频信号的每帧梅尔频谱取对数，得到对数梅尔频谱；对所述对数梅尔频谱进行离散余弦变换，得到目标数据。3.根据权利要求2所述的一种基于音频信号的交通流识别方法，其特征在于，所述对所述音频信号进行预处理，得到时域信号，包括：对所述音频信号进行预加重处理，得到预加重后的结果；采用汉明窗对所述预加重后的结果进行分帧处理，得到分帧结果；根据所述分帧结果，确定所述时域信号；其中，所述预加重处理的表达公式为：S
’
(n)
＝S
(n)
‑
aS
(n
‑
1)
a为预加重系数；S
(n)
为n时刻的声音采样值，S
’
(n)
为预加重后的结果；所述汉明窗的函数的表达公式为：w(n)为汉明窗口函数；N为FFT点数；所述时域信号的计算公式为：g(n)＝x(n)w(n)g(n)代表加窗后的时域信号；x(n)表示分帧后信号；w(n)为汉明窗口函数。4.根据权利要求2所述的一种基于音频信号的交通流识别方法，其特征在于，所述对所述时域信号进行快速傅里叶变换，得到频域信号这一步骤中，所述频域信号的计算公式为：其中，N为FFT点数；G(k)表示频域信号；g(n)代表时域信号；n代表帧数；k代表采样频率；所述将所述频域信号转换为复数形式，并对所述频域信号进行取模平方运算，得到能
量谱这一步骤中，所述能量谱的计算公式为：其中，E(k)表示能量谱；G(k)表示频域信号；N为FFT点数；所述通过梅尔滤波器对所述能量谱进行处理，得到梅尔频谱这一步骤中，所述梅尔滤波器的频率响应的表达式为：其中，H
m(k)
代表所述梅尔滤波器的频率响应；m表示梅尔滤波器的数量；k代表采样频率；f()代表第m个滤波器的中心频率；所述对音频信号的每帧梅尔频谱取对数，得到对数梅尔频谱这一步骤中，所述对数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李锋，叶霖，刘倩琪，蓝善鹤，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：
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