一种基于麦克风阵列的瞬态声实时检测、定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于麦克风阵列的瞬态声实时检测、定位方法及系统。该方法包括：1）实时检测：通过结合实时更新的噪声统计量与多状态有限状态机，对多通道音频数据进行处理，以鲁棒地检测瞬态声事件并初步界定其边界；2）实时定位：对初步界定的事件片段，进一步利用能量质心法动态精化分析窗口，并结合离线优化阶段预先生成的麦克风对优选子集和常数矩阵，高效求解声源方向。本发明专利技术的系统基于嵌入式实时操作系统，通过多任务划分和任务间消息队列，实现了检测与定位任务的可靠实时协同。本发明专利技术有效应对了低信噪比和非平稳噪声下检测鲁棒性差的挑战，并克服了嵌入式平台计算资源受限的难题，提供了一种低成本、高实时性、高准确度的瞬态声监测方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于麦克风阵列的瞬态声实时检测、定位方法及系统，属于声学信号处理。

技术介绍

1、瞬态声是一类以持续时间短暂、频谱覆盖宽广及能量集中为特征的非平稳信号，通常由破裂、撞击或爆炸等物理事件所产生。在公共安全监控、工业设备故障诊断、野生动物行为监测以及人机交互等多种应用场景中，对瞬态声事件的快速检测与准确定位具有至关重要的意义。

2、在瞬态声检测技术方面，传统的能量检测法因其实现简单、物理意义直观而被广泛研究，但其性能在低信噪比(signal-to-noise ratio，snr)环境下会急剧恶化，容易产生虚警或漏检。为提升在强噪声背景下的检测鲁棒性，研究者们提出了多种改进算法。王燕等提出子波检测和局部瞬时能量密度级双重降噪方法，通过经验模态分解自适应降噪方法和计算hilbert谱做局部积分，能够有效滤除高频和低频噪声。徐景峰等基于倒谱信号的时域分布特征，提出了利用倒谱—小波进行瞬态脉冲检测，仿真和实验表明在极低的信噪比下也具有良好的检测效果。杨德森等将瞬态信号检测和神经网络结合，利用径向基函数神经网络的学习预测功能，检测到了微弱的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于麦克风阵列的瞬态声实时检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于麦克风阵列的瞬态声实时检测方法，其特征在于，所述瞬态声检测算法，具体为：

3.根据权利要求2所述的基于麦克风阵列的瞬态声实时检测方法，其特征在于，所述依据噪声统计量及自适应检测阈值，基于有限状态机进行单通道状态识别，具体为：

4.根据权利要求2所述的基于麦克风阵列的瞬态声实时检测方法，其特征在于，所述基于多通道状态执行综合判决，以初步界定瞬态声事件的边界，具体为：

5.一种基于麦克风阵列的瞬态声实时检测系统，其特征在于，包括：p>

6.一种基...

【技术特征摘要】

1.一种基于麦克风阵列的瞬态声实时检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于麦克风阵列的瞬态声实时检测方法，其特征在于，所述瞬态声检测算法，具体为：

3.根据权利要求2所述的基于麦克风阵列的瞬态声实时检测方法，其特征在于，所述依据噪声统计量及自适应检测阈值，基于有限状态机进行单通道状态识别，具体为：

4.根据权利要求2所述的基于麦克风阵列的瞬态声实时检测方法，其特征在于，所述基于多通道状态执行综合判决，以初步界定瞬态声事件的边界，具体为：

5.一种基于麦克风阵列的瞬态声实时检测系统，其特征在于，包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：柳小勤，朱佳乐，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：