一种交通道路声音监测与异常声音识别系统

摘要：

本发明公开了一种交通道路声音监测与异常声音识别系统，包括通过网络连接的声音采集端和服务器端；声音采集端包括拾音器、声卡、GPS定位模块、数据处理模块、无线通信模块。拾音器及数据处理模块可根据需求在指定路段进行布置安装；对交通道路声音进行实时监测，当监测到异常声音时，才将异常声音数据传输至服务器端进行进一步识别，大大减少了数据传输量；提取异常声音信号的多种特征值，结合神经网络进行识别与分类；对异常声音数据进行识别分类时，采用深度卷积神经网络（CNN），非常适用于声音的识别与分类，该网络能够大大提高训练效率与识别精度，高效识别交通道路中产生的异常声音。

专利类型：发明专利

申请/专利号：CN201810851609.8

申请日期：2018-07-30

公开/公告号：CN109087655A

公开/公告日：2018-12-25

主分类号：G10L19/02(2013.01)I

申请/专利权人:桂林电子科技大学

发明/设计人:罗丽燕;覃泓铭;王玫;周陬;邓小芳;刘争红;韦金泉

主申请人地址:541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

专利代理机构:桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112

代理人:杨雪梅

国别省市代码:广西;45

权利要求：

1.一种交通道路声音监测与异常声音识别系统，其特征在于：包括通过网络连接的声音采集端和服务器端；声音采集端包括拾音器、声卡、GPS定位模块、数据处理模块、无线通信模块；所述拾音器，用于对声音信号的采集；所述声卡，用于对声音信号进行模数转换；所述GPS定位模块，用于获取卫星发来的定位信息；所述数据处理模块，用于对采集的声音信号进行初步检测判断是否为异常声音，并将检测到的异常声音数据与定位信息数据一起发送至服务器端；所述无线通信模块，用于为数据处理模块提供传输数据的通信网络；所述服务器端，用于对异常声音数据进行MFCC、短时能量、短时过零率三种特征数据提取，将提取的特征数据输入至深度卷积神经网络中与异常声音特征数据库进行对比，综合三种特征的匹配率，识别并输出异常声音的类型；将异常声音类型与定位信息结合，在地图中呈现出异常声音发生的位置与异常声音的类型。