一種雷聲識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種雷聲識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 雷電是自然界中影響人類活動的嚴重災(zāi)害之一，不僅會造成人員傷亡，也會給我 國航空航天、電子工業(yè)、石油化工、交通、森林等行業(yè)造成不可估量的經(jīng)濟損失。近年來，因 雷電引起的事故頻發(fā)，使得社會各界人士越來越重視對雷電的實時監(jiān)測和防護。
[0003] 對雷電的實時監(jiān)測是防雷減災(zāi)的基礎(chǔ)，國內(nèi)于上世紀八十年代末開始研究雷電定 位技術(shù)，并從上世紀九十年代開始至今相繼在30多個省建立了雷電定位系統(tǒng)，現(xiàn)已實現(xiàn)全 國聯(lián)網(wǎng)。雷電定位系統(tǒng)綜合多個探測站所獲取的雷電電磁信號，經(jīng)由中心站統(tǒng)一處理后，實 時推算出雷擊發(fā)生的時間、位置、雷電流幅值等，定位精度達到了 500m。雷電探測站的監(jiān)測 范圍為30~300km，即在30km的近距離范圍內(nèi)會出現(xiàn)探測盲區(qū)。當前某些防雷重點區(qū)域比 如變電站、油庫、軍事?lián)c等需要對近距離范圍內(nèi)的雷電進行實時監(jiān)測，而雷電定位系統(tǒng)難 以滿足這些迫切需求。
[0004] 雷聲三維定位是通過麥克風(fēng)陣列探測雷擊時產(chǎn)生的聲音信號或電磁信號，并根據(jù) 二者到達信號麥克風(fēng)陣列的時間差來估算雷聲聲源與麥克風(fēng)陣列的距離，再依據(jù)雷聲信號 到達各麥克風(fēng)的時間差來估算雷聲聲源的仰角和方向角。雷聲三維定位系統(tǒng)的探測半徑為 15km，探測精度達到20~100m，可作為現(xiàn)有雷電定位系統(tǒng)的補充，滿足對重點防雷區(qū)域雷 電活動實時監(jiān)測的要求。在探測雷聲信號時，需要對所關(guān)注的區(qū)域進行實時聲音信號監(jiān)測， 并從中篩選出用于雷聲三維定位的有效數(shù)據(jù)，即需要對原始監(jiān)測數(shù)據(jù)進行雷聲識別。
[0005] 廣義上說，雷聲識別可歸入與文本無關(guān)"說話人"確認的范疇，只需判斷聲音信號 是否為雷聲。在識別過程中，根據(jù)模板庫中聲音信號的特征，選取具有較好區(qū)分性的特征參 數(shù)，然后將待識別聲音與模板聲音兩者的參數(shù)值進行匹配分析，根據(jù)匹配結(jié)果識別是否為 指定"說話人"的聲音。雷聲信號會隨著雷電的形式、強弱以及遠近的不同而變化多樣，利 用傳統(tǒng)的波形、頻率等特征已無法滿足強隨機性雷聲的識別；而如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高斯混合 模型等語音識別算法又需要經(jīng)過大量樣本訓(xùn)練，算法復(fù)雜度高，識別時間較長，不適用于雷 聲三維定位中的雷聲識別。所以為了適應(yīng)小尺度、更加精確的雷聲三維定位，需要研究出一 種快速、實用的根據(jù)雷聲信號特征進行雷聲識別的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是提供一種雷聲識別方法，該方法不僅能夠克服環(huán)境噪聲的干擾， 而且還能適用于不同形式的雷聲信號，并在準確性和實時性上滿足雷聲三維定位系統(tǒng)的要 求。
[0007] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：一種雷聲識別方法，其特征在 于，包括以下步驟：
[0008] 對原始輸入的音頻信號進行分幀；
[0009] 將每幀音頻信號分別變換得到音頻幅值譜，計算低頻段的音頻功率譜及所述低頻 段的音頻功率所占比例；
[0010] 判斷上述比例與預(yù)定閾值之間的關(guān)系，如果該比例大于預(yù)定閾值，則判斷為雷聲 信號，否則判斷為噪聲信號。
[0011] 根據(jù)以上方案，在所述對原始輸入的音頻信號進行分幀步驟之前，包括如下步驟： 對原始輸入的音頻信號進行濾波，并作歸一化處理。
[0012] 根據(jù)以上方案，在所述對音頻信號進行分幀后，還包括如下步驟：對每幀音頻信號 進行加窗處理。
[0013] 根據(jù)以上方案，所述對原始輸入的音頻信號進行濾波，具體步驟包括：對原始輸入 的音頻信號進行低通濾波，同時采用陷波器過濾信號傳輸過程中的工頻干擾。
[0014] 根據(jù)以上方案，所述將每幀音頻信號分別變換得到音頻幅值譜，采用的方法為離 散傅里葉變換。
[0015] 根據(jù)以上方案，在所述計算低頻段的音頻功率所占比例步驟之前，對所述音頻信 號進行有效段識別，若存在有效段，則進入下一步驟，若不存在有效段，則判斷為噪聲信號。
[0016] 根據(jù)以上方案，所述有效段識別，具體地包括如下步驟：計算音頻功率譜低頻段的 功率，并對其采用雙門限端點檢測法。
[0017] 根據(jù)以上方案，所述雙門限端點檢測法，具體地包括如下步驟：對音頻功率譜采用 自適應(yīng)噪聲譜估計方法，估算出背景噪聲功率譜，據(jù)此再確定上、下門限的取值。
[0018] 根據(jù)以上方案，所述估算出背景噪聲功率譜，具體地包括如下步驟：
[0019] 采用一階遞歸公式計算出所述音頻信號的平滑功率譜；
[0020] 獲取所述平滑功率譜中的功率基準值；
[0021] 計算出所述平滑功率譜與所述功率基準值的比值；
[0022] 根據(jù)上述比值計算出音頻信號有效段存在的概率；
[0023] 根據(jù)上述概率計算出背景噪聲的平滑系數(shù)；
[0024] 根據(jù)上述平滑系數(shù)更新背景噪聲功率譜。
[0025] 根據(jù)以上方案，所述平滑功率譜中的功率基準值取值為所述平滑功率譜中自適應(yīng) 估計的功率最小值。
[0026] 本發(fā)明的雷聲識別方法，先對音頻信號進行分幀處理，然后計算該音頻信號低頻 段的功率，進行有效段識別，提取低頻段音頻功率所占比例這一特征參數(shù)，對該特征參數(shù)進 行閾值識別，通過判斷該比例達到某一范圍來實現(xiàn)雷聲識別完成雷聲數(shù)據(jù)的篩選，相比于 現(xiàn)有的識別方式，不僅可以適用于高隨機性雷聲的識別，而且識別時間短，精度高，能夠克 服環(huán)境噪聲的干擾，而且還能適用于不同形式的雷聲信號，并在準確性和實時性上滿足雷 聲三維定位系統(tǒng)的要求。
【附圖說明】
[0027] 圖1是本發(fā)明的流程示意圖；
[0028] 圖2是本發(fā)明中雙門限端點檢測法原理示意圖；
[0029] 圖3是本發(fā)明中背景噪聲功率譜的計算流程示意圖；
[0030] 圖4是本發(fā)明中選取的一段原始聲音信號音頻示意圖；
[0031] 圖5是圖4中聲音信號的音頻功率譜及估算的背景噪聲功率譜示意圖；
[0032] 圖6是本發(fā)明中雙門限端點檢測法的流程示意圖；
[0033] 圖7是本發(fā)明中雷聲以及噪聲低頻段功率所占比例概率密度曲線示意圖。
【具體實施方式】
[0034] 下面結(jié)合附圖與實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案進行說明。
[0035] 如圖1所示，是本發(fā)明所述的一種雷聲識別方法的流程示意圖，對原始輸入的音 頻信號進行分幀；
[0036] 將每幀音頻信號分別變換得到音頻幅值譜，計算低頻段的音頻功率譜及所述低頻 段的音頻功率所占比例；
[0037] 判斷上述比例與預(yù)定閾值之間的關(guān)系，如果該比例大于預(yù)定閾值，則判斷為雷聲 信號，否則判斷為噪聲信號。
[0038] 本發(fā)明的雷聲識別方法，先對音頻信號進行分幀處理，然后計算該音頻信號低頻 段的功率，進行有效段識別，提取低頻段音頻功率所占比例這一特征參數(shù)，對該特征參數(shù)進 行閾值識別，通過判斷該比例達到某一范圍來實現(xiàn)雷聲識別完成雷聲數(shù)據(jù)的篩選，相比于 現(xiàn)有的識別方式，不僅可以適用于高隨機性雷聲的識別，而且識別時間短，精度高，能夠克 服環(huán)境噪聲的干擾，而且還能適用于不同形式的雷聲信號，并在準確性和實時性上滿足雷 聲三維定位系統(tǒng)的要求。
[0039] 通過研究和實驗發(fā)現(xiàn)，雷聲信號能量主要集中在低頻段，利用這一特點便可快速 地區(qū)分出雷聲信號與其它聲音信號。在本發(fā)明中，采用聲音信號低頻段功率所占比例作為 雷聲識別特征參數(shù)，來判斷聲音信號是否包含雷聲。
[0040] 在對原始音頻信號進行初期預(yù)處理時，具體包括對原始輸入的音頻信號進行濾 波，并作歸一化處理，然后對音頻信號選取合適的幀長和幀移來分幀。為了消除高頻信號的 干擾，采取低通濾波，同時采用50Hz陷波器濾去信號傳輸過程中工頻的干擾。在音頻信號 分幀后，為了減少幀起始和結(jié)束的地方信號不連續(xù)性問題，需要進行加窗處理。
[0041] 在對每幀音頻信號進行處理時，具體包括將每幀音頻信號分別進行離散傅里葉變 換，以得到該音頻信號的音頻幅值譜，然后根據(jù)音頻幅值譜計算其低頻段的音頻功率譜，獲 得低頻段的功率，計算低頻段功率所占比例。由于接收到的音頻信號中，可能并不包含雷 聲，因此需要對所述音頻信號進行有效段識別，若存在有效段，則進入下一步驟，若不存在 有效段，則判斷為噪聲信號，這樣可以節(jié)省識別時間，提高識別效率。具體的，有效段識別采 用的方法為雙門限端點檢測法。
[0042] 雙門限端點檢測法容易受背景噪聲的干擾，為了提高有效段識別效率，采用自適 應(yīng)的噪聲譜估計方法，估算出背景噪聲功率譜，據(jù)此再確定上、下門限的取值。
[0043] 在所述自適應(yīng)的噪聲譜估計中，具體地包括如下步驟：采用一階遞歸公式計算出 所述音頻信號的平滑功率譜；獲取所述平滑功率譜中的功率基準值；計算出所述平滑功率 譜與所述功率基準值的比值；根據(jù)上述比值計算出音頻信號有效段存在的概率；根據(jù)上述 概率計算出背景噪聲的平滑系數(shù)；根據(jù)上述平滑系數(shù)更新背景噪聲功率譜，優(yōu)選地，所述平 滑功率譜中功率基準值取值為所述平滑功率譜中自適應(yīng)估計的功率最小值。
[0044] 下面結(jié)合具體的識別過程，對本發(fā)明進行詳細說明。
[0045] 在雷聲信號識別方法中，需完成聲音探測、信號采集及數(shù)據(jù)處理三個步驟，涉及 到幾種硬件工具。其中，聲音探測采用高靈敏度、全方位的電容式麥克風(fēng)，其響應(yīng)頻率為 15Hz-20kHz，敏感度為-60dB，負責(zé)實時監(jiān)測周圍環(huán)境中的聲音信號；信號采集采用高性能 NI數(shù)據(jù)采集卡，采樣頻率為50kHz，負責(zé)將實時監(jiān)測的模擬信號轉(zhuǎn)化成離散的數(shù)字信號；數(shù) 據(jù)處理采用配置Matlab軟件的計算機，負責(zé)對采集的數(shù)據(jù)進行處理，完成雷聲信號的識 另IJ。通過信號傳輸線將麥克風(fēng)實時探測的環(huán)境聲音模擬信號傳遞給NI數(shù)據(jù)采集