【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及声波处理，尤其涉及一种基于人工智能的多环境声场声线识别方法和系统。
技术介绍
1、在相关技术中，cn109883532a提供一种声源识别与声场预报方法。利用基于单元辐射叠加法的声传递建模思想，将目标等效源面划分成若干与目标结构共形的规则活塞；采用规则活塞的辐射声场去近似等效源的辐射声场，根据规则共形活塞辐射声场的解析表达式建立等效源源强到辐射声场的声传递矩阵germ(r,re)；通过阵列接收数据以及对等效源源强到测量基阵的声传递矩阵germ(rh,re)进行正则化处理，获得共形活塞等效源源强w的分布信息；利用等效源源强w和等效源源面到声源表面的法向振速传递矩阵germ_v(rs,re)，重构结构声源表面法向振速分布vs；利用等效源源强w和等效源源面到辐射声场的声压传递矩阵germ_p(rf,re)、振速传递矩阵germ_v(rf,re)，分别预报声源辐射声场的声压分布pf和振速分布vf。该专利技术可应用于结构噪声源识别与辐射声场预报。
2、cn103776524a公开了一种测量强聚焦超声非线性声场分布的系统及其方法，属于超声声场测量
该方法步骤为：一、获得球壳换能器轴向及其焦平面径向的声压分布曲线；二、根据瑞利积分计算球壳换能器轴向及焦平面径向的声压分布曲线，将计算结果与测量结果比较，获得有效参数；三、将有效参数代入非线性声传播模型，计算r21，再改变p0，计算不同p0对应的r21，得r21与p0的关系曲线；四、对球壳换能器施加激励，测量焦点波形，计算得r21′，插值得到r21′对应的p0′；五
3、因此，相关技术中，虽然可以识别声场和定位噪声源，但相关技术仅用于单一环境，在环境发生变化时，对于环境变化的情况，声场可能受到环境的影响，造成相关技术的适用性降低，从而造成识别和定位精度下降。
4、公开于本申请
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于人工智能的多环境声场声线识别方法和系统，能够解决变化的环境中难以准确识别声场和声线，也难以准确定位声源技术问题。
2、根据本专利技术的第一方面，提供一种基于人工智能的多环境声场声线识别方法,包括：
3、获取预设区域中的多个声波传感器的位置信息；
4、在当前检测周期的开始时刻，通过设置在预设区域外的多个测试位置处的声波测试设备生成测试声波，其中，测试声波的震幅为第一预设震幅，测试声波的频率为第一预设频率；
5、根据各个声波传感器检测到的具有第一预设频率的测试声波信号的时刻，所述测试声波信号的震幅，以及多个声波传感器的位置信息和所述测试位置，确定当前检测周期的环境校正系数；
6、在当前检测周期中，通过所述多个声波传感器，检测所述预设区域内的声波信号；
7、在所述声波传感器检测到具有目标频率的目标声波信号的情况下，根据检测到所述目标声波信号的目标声波传感器的位置信息、所述环境校正系数、目标声波传感器检测到目标声波信号的目标时刻，以及所述目标声波传感器检测到的目标声波信号的目标震幅，确定目标声波信号在所述预设区域内的声场函数；
8、根据所述声场函数、所述目标时刻和所述目标震幅，以及已训练的声线定位模型，确定所述目标声波信号的声源与各个声波传感器的位置信息之间的定位距离，以及所述目标声波信号的声源与各个声波传感器的位置信息之间的连线的方向角；
9、根据所述定位距离和所述方向角，确定所述目标声波信号的声源的目标位置信息。
10、根据本专利技术的第二方面，提供一种基于人工智能的多环境声场声线识别系统，所述系统包括：
11、位置信息模块，用于获取预设区域中的多个声波传感器的位置信息；
12、生成测试声波模块，用于在当前检测周期的开始时刻，通过设置在预设区域外的多个测试位置处的声波测试设备生成测试声波，其中，测试声波的震幅为第一预设震幅，测试声波的频率为第一预设频率；
13、环境校正系数模块，用于根据各个声波传感器检测到的具有第一预设频率的测试声波信号的时刻，所述测试声波信号的震幅，以及多个声波传感器的位置信息和所述测试位置，确定当前检测周期的环境校正系数；
14、检测声波信号模块，用于在当前检测周期中，通过所述多个声波传感器，检测所述预设区域内的声波信号；
15、声场函数模块，用于在所述声波传感器检测到具有目标频率的目标声波信号的情况下，根据检测到所述目标声波信号的目标声波传感器的位置信息、所述环境校正系数、目标声波传感器检测到目标声波信号的目标时刻，以及所述目标声波传感器检测到的目标声波信号的目标震幅，确定目标声波信号在所述预设区域内的声场函数；
16、定位距离和方向角模块，用于根据所述声场函数、所述目标时刻和所述目标震幅，以及已训练的声线定位模型，确定所述目标声波信号的声源与各个声波传感器的位置信息之间的定位距离，以及所述目标声波信号的声源与各个声波传感器的位置信息之间的连线的方向角；
17、目标位置信息模块，用于根据所述定位距离和所述方向角，确定所述目标声波信号的声源的目标位置信息。
18、根据本专利技术的第三方面，提供一种基于人工智能的多环境声场声线识别设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行所述基于人工智能的多环境声场声线识别方法。
19、根据本专利技术的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现所述基于人工智能的多环境声场声线识别方法。
20、技术效果：根据本专利技术，通过声波传感器和测试设备在不同位置的协同作用，实现对多环境声场和声线的准确识别和声源定位。通过环境校正系数的计算和声场函数的建立，结合声线定位模型，能更精确地确定目标声波信号的声源位置，可在变化的环境中提升声场识别的准确性以及声源定位的准确性，提升对于变化的环境的适应性，为声源监测、定位和识别提供了一种高效准确的解决方案。在确定环境校正系数时，可通过对声波待拟合方程的系数进行求解，使环境校正系数能够准确体现环境对于声波传播的影响，进而可获得更准确的理论震幅，为声源的定位提供更准确的数据基础。并且，可通过在每个检测周期中动态调整环境校正系数，可适应变化的环境的声场识别和声源定位需求，提升识别的准确性和稳定性。在确定理论震幅时，可通过环境校正系数对实际测量数据进行调整，获得更准确的理论震幅，从而可建立声源与声波传感器之间的距离关系，为后续的声源定位提供更准确的数据基础。在确定声场函数时，可通过理论震幅建立声波的震幅与传播距离之本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，根据各个声波传感器检测到的具有第一预设频率的测试声波信号的时刻，所述测试声波信号的震幅，以及多个声波传感器的位置信息和所述测试位置，确定当前检测周期的环境校正系数，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，根据所述第一对应关系、所述测试距离以及所述测试声波信号的震幅，确定当前检测周期的环境校正系数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，在所述声波传感器检测到具有目标频率的目标声波信号的情况下，根据检测到所述目标声波信号的目标声波传感器的位置信息、所述环境校正系数、目标声波传感器检测到目标声波信号的目标时刻，以及所述目标声波传感器检测到的目标声波信号的目标震幅，确定目标声波信号在所述预设区域内的声场函数，包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，根据所述目标声波传感器检测到的
6.根据权利要求4所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，根据所述理论震幅、所述目标声波传感器的位置信息和所述目标时刻，确定目标声波信号在所述预设区域内的声场函数，包括：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，所述声线定位模型的训练步骤包括：
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，根据所述样本定位距离、所述样本方向角、所述计算定位距离和所述计算方向角，确定所述声线定位模型的损失函数，包括：
9.一种基于人工智能的多环境声场声线识别系统，其特征在于，包括：
10.一种基于人工智能的多环境声场声线识别设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，根据各个声波传感器检测到的具有第一预设频率的测试声波信号的时刻，所述测试声波信号的震幅，以及多个声波传感器的位置信息和所述测试位置，确定当前检测周期的环境校正系数，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，根据所述第一对应关系、所述测试距离以及所述测试声波信号的震幅，确定当前检测周期的环境校正系数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，其特征在于，在所述声波传感器检测到具有目标频率的目标声波信号的情况下，根据检测到所述目标声波信号的目标声波传感器的位置信息、所述环境校正系数、目标声波传感器检测到目标声波信号的目标时刻，以及所述目标声波传感器检测到的目标声波信号的目标震幅，确定目标声波信号在所述预设区域内的声场函数，包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的多环境声场声线识别方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈琦，陈益鸣，姚鑫浩，
申请(专利权)人：厦门市盛迅信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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