【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种基于声音的降雨状态检测装置及电子设备。
技术介绍
1、随着汽车的不断普及，汽车的使用越来越多，而人们在开车时若遇到下雨则需要准确且及时的识别出下雨的天气，以便准确且及时的开启雨刮。
2、现有技术中汽车通常是通过挡风玻璃上的雨量传感器来识别是否有下雨。但是雨量传感器检测下雨的状态的结果不精准，探测灵敏度较低。因为现有的雨量传感器一般是利用光的折射和反射原理对是否有雨滴以及雨滴的大小进行探测。其传感单元包括光发射器、光接收器和透镜板，透镜板用于将光发射器发射的光束耦合到窗玻璃中，再将光束从窗玻璃耦合出，并将光束引导到光接收器上，透镜板面对光发射器或光接收器的表面以及面对窗玻璃的表面设置有菲涅耳透镜结构，但是这种方式下光从光发射器发出后辐射范围广，可以被利用进行雨滴探测的光只是其中的一小部分，进入光接收器中的光也只是很小一部分，导致探测出的结果会不够精准、探测的灵敏度也会较低。尤其是现有雨量传感器在某些“下雨稀疏”的场景下，挡风玻璃上的降雨已影响到驾驶员视线，雨量传感器仍不能检测到下雨状态，无法启动雨刮器。即在车载应用场景下，实际降雨已经影响到驾驶员视线，但雨量传感器还没有检测到下雨。现有技术中也有的是根据天气预报来获取降雨信息，但是是否降雨及降雨的强度具有空间不均匀性，通过天气预报无法准确获取某一位置的精确降雨强度。现有的对降雨强度的较为准确的测量是通过专业的测量工具(如雨量计等)完成的，虽然专业的测量工具能够测量到较为准确的降雨强度，但是测量工具价格昂贵，仅在水文站和气象站有安装，测
3、所以，现有技术中检测下雨状态的检测装置存在检测不准确、成本较高、测量功耗较大的缺陷。
技术实现思路
1、鉴于此，本申请提供一种基于声音的降雨状态检测装置及电子设备，以至少解决上述部分或全部技术问题。
2、本申请提供的降雨状态检测装置包括：声音信号获取模块，用于获取环境的音频信号；感存算一体处理器，用于提取所述环境的音频信号的音频特征，及根据提取的所述音频特征和神经网络模型推理计算出降雨状态，所述神经网络模型为基于雨声的降雨状态识别模型。
3、在一实施例中，所述感存算一体处理器包括：基于模拟电路的模拟信号处理模块，用于提取环境的模拟的音频信号的音频特征；神经网络处理器，用于根据提取的所述音频特征和基于雨声的降雨状态识别模型推理计算出降雨状态。
4、在一实施例中， 所述模拟信号处理模块包括：低噪声放大器，用于将输入的音频信号按照固定增益进行放大；声音强度稳定电路，用于补偿不同声音大小导致的声音强度变化，以稳定放大后的音频信号的强度；整流量化电路，用于将稳定后的音频信号进行整流并将整流后的信号量化为数字信号脉冲，以形成所述模拟的音频信号的音频特征。
5、在一实施例中， 所述声音强度稳定电路包括：与所述低噪声放大器的输出端连接的增益可调放大器、及用于控制所述增益可调放大器的增益的控制器。
6、在一实施例中， 所述神经网络处理器还用于：获取音频信号训练样本及所述音频信号训练样本所对应的降雨状态；提取所述音频信号训练样本的音频特征；将提取的所述音频信号训练样本的音频特征及所述音频信号训练样本所对应的降雨状态输入神经网络模型进行训练，得到所述基于雨声的降雨状态识别模型。
7、在一实施例中， 所述神经网络处理器还用于：根据音频信号测试样本及所述训练得到的降雨状态识别模型得到测试结果；根据所述测试结果判断所述训练得到的降雨状态识别模型的准确率和误报率是否达到预设的准确率阈值和误报率阈值；若所述训练得到的降雨状态识别模型的准确率高于所述预设准确率阈值，和/或误报率低于所述误报率阈值，将所述训练得到的降雨状态识别模型确定为最终的降雨状态识别模型。
8、在一实施例中，所述神经网络处理器还用于：根据音频信号测试样本得到所述降雨状态检测装置静止时的静态降雨识别模型，及根据音频信号测试样本得到所述降雨状态检测装置处于动态时的动态降雨识别模型。
9、在一实施例中，所述音频特征包括所述音频信号的频率对应的类梅尔刻度的对数能量谱。
10、在一实施例中，所述音频特征为3khz~10khz的声音的音频特征。
11、本申请还提出一种电子设备，其包括上述任意一种降雨状态检测装置。
12、本申请提供的降雨状态检测装置，其通过声音信号获取模块获取到环境的音频信号，而且，通过感存算一体处理器结合基于雨声的降雨状态识别模型和提取的环境的音频信号的音频特征即可推理计算出降雨状态。即本申请可以结合人工智能的方式基于获取的声音来识别出降雨状态，其相比基于光学方式来检测降雨状态及相比天气预报等方式，其检测的降雨状态的结果的准确性更高。感存算一体处理器来推理计算降雨状态的方式所需要的功耗很低且其成本较低，所以，本申请提供的降雨状态检测装置的测量功耗较低且测量成本较低，而且其随时随地的可以自动检测降雨状态，其使用方便，可以方便的广泛的应用于各种场景的各种电子设备。
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1. 一种基于声音的降雨状态检测装置，其特征在于， 包括：
2. 根据权利要求1所述的降雨状态检测装置，其特征在于， 所述感存算一体处理器包括：
3. 根据权利要求2所述的降雨状态检测装置，其特征在于， 所述模拟信号处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的降雨状态检测装置，其特征在于，所述声音强度稳定电路包括：与所述低噪声放大器的输出端连接的增益可调放大器、及用于控制所述增益可调放大器的增益的自动增益控制器。
5.根据权利要求2所述的降雨状态检测装置，其特征在于， 所述神经网络处理器还用于：
6.根据权利要求5所述的降雨状态检测装置，其特征在于，所述神经网络处理器还用于：
7.根据权利要求6所述的降雨状态检测装置，其特征在于，所述神经网络处理器还用于：根据音频信号测试样本得到所述降雨状态检测装置处于静止时的静态降雨识别模型，及根据音频信号测试样本得到所述降雨状态检测装置处于动态时的动态降雨识别模型。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的降雨状态检测装置，其特征在于，所述音频特征包括所述音频信号的频
9.根据权利要求1至7中任一项所述的降雨状态检测装置，其特征在于，所述音频特征为3kHz~10kHz的声音的音频特征。
10.一种电子设备，其特征在于，包括权利要求1至9中任一项所述的降雨状态检测装置。
...【技术特征摘要】
1. 一种基于声音的降雨状态检测装置，其特征在于， 包括：
2. 根据权利要求1所述的降雨状态检测装置，其特征在于， 所述感存算一体处理器包括：
3. 根据权利要求2所述的降雨状态检测装置，其特征在于， 所述模拟信号处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的降雨状态检测装置，其特征在于，所述声音强度稳定电路包括：与所述低噪声放大器的输出端连接的增益可调放大器、及用于控制所述增益可调放大器的增益的自动增益控制器。
5.根据权利要求2所述的降雨状态检测装置，其特征在于， 所述神经网络处理器还用于：
6.根据权利要求5所述的降雨状态检测装置，其特征在于，所述神经网络处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙俊龙，黄耀，逯嘉鹏，
申请(专利权)人：深圳市九天睿芯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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