异常声音分类方法、异常声音分类装置及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种异常声音分类方法、异常声音分类装置及计算机存储介质。异常声音分类方法包括：获取待检测的声学信号；将声学信号转换成频谱图；以及利用异常声音多分类模型处理频谱图，以输出声学信号包括至少一个声音事件的概率。异常声音多分类模型包括多个增强特征提取模块。增强特征提取模块包括：串联连接的第一特征提取结构和第二特征提取结构。第一特征提取结构包括依次串联连接的第一残差块、通道注意力单元和第一通道间特征混合单元。第一残差块的主分支包括串联连接的第一卷积组合结构、第三卷积层和第一激活层。第一卷积组合结构包括并联连接的第一卷积层和第二卷积层。第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层的卷积核大小彼此不同。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及声音信号处理领域，特别是涉及一种异常声音分类方法、装置以及存储介质。

技术介绍

1、随着人工智能技术的发展，智能家居中的智能音频技术也随之发展起来。智能音频技术是指利用人工智能声音处理技术，使智能家具具备听觉感知和交互能力的技术。环境异常声音检测是其中的一个重要应用。具体的，智能家具可以检测环境中的异常声音事件，例如烟雾报警、着火声、撞击声、玻璃破碎、撕裂声、天气变化类声音、爆炸声等，且在需要的时候发出警报以预防潜在的安全事故。例如，烟雾警报声或着火的声音可表示存在将要或已经发生火灾的可能，玻璃破碎声可表征存在非法入侵、家具损毁等。撕裂声可表示存在宠物破坏、非常侵害等。诸如雷声、风声、雨声等天气变化类的声音可表征存在天气变化。爆炸声可表示存在诸如燃气管爆裂等事故。

2、异常声音事件的检测一般通过机器学习模型来实现。现有的模型往往存在计算量太大，识别准确率低，且不能兼顾长时间声音事件和短时间声音事件，不但增加了智能家具的耗电量，还容易产生误报。

技术实现思路

1、本申请提供一种异常声音分类本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种异常声音分类方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的异常声音分类方法，其特征在于

3.根据权利要求1所述的异常声音分类方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的异常声音分类方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的异常声音分类方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的异常声音分类方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求1所述的异常声音分类方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的异常声音分类方法，其特征在于，

9.一种异常声音分类装置，其特征在于，所述异常...

【技术特征摘要】

1.一种异常声音分类方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的异常声音分类方法，其特征在于

3.根据权利要求1所述的异常声音分类方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的异常声音分类方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的异常声音分类方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的异常声音分类方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求1所述的异常声音...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐钰武，马子昂，
申请(专利权)人：杭州华橙软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：