CN115762529A - 一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法，通过目标定位以确定施工机械距地埋电缆线路的距离，通过目标识别以确定施工机械的类型；则达到提醒施工人员与配网人员的目的，以采取相应的措施预防电缆外破。在目标定位中，沿地埋电缆线路设置三个声音传感器，分别为点A、O和B，并且各点处于一条直线上，设定声音传感器的感知范围阈值为SO，当外力破坏源进入声音传感器的感知范围时，则声音传感器向外输出报警启动信号；在目标识别中，将MFCC音频静态特性转换为newMFCC特征数据，具有动态地表示音频的特性，进而提高了准确率。
Description
技术领域
本发明涉及电缆保护技术领域，特别涉及一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法。
背景技术
地埋式配网线路的电缆是常见的一种形式，随着经济的发展带动着区域基础建设的实施，大量工程机械应用于具体工程的施工中，在此过程中由于施工人员与配网人员沟通不畅以及其他原因，造成的施工区域发生损伤地埋电缆遭到破损的事件时有发生，其产生的损失则不言而喻，因此，需要施工人员与配网人员双方共同做好预防工作。现有技术中，其中一种是配网人员通过在地埋电缆所在位置加装感应设备，以将异常信息反馈至配网中台以得到相应处理，例如CN213987749U公开了一种防止电缆外破的烟雾报警装置，采用振动传感器在感知震动后通过烟雾和声鸣方式发出警报，用来提醒施工人员；又例如CN112581730A公开了防电缆外破的警示方法及防电缆外破声光警示装置，在地埋电缆上方平行敷设内装光纤的保护管，保护管两端设置光电开关以感应在外力被破坏时而报警；但上述技术需要在所在位置遭到破坏时才能感应到，还是存在因为施工机械未及时停止，而地埋电缆被损坏的可能。
发明内容
本发明针对背景技术缺陷，提供一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法，当施工机械进入地埋电缆区域时，即发出警报给施工人员和/或配网人员，在施工前即警示所在区域存在地埋电缆，起到事前预防电缆被损坏的可能；本发明采用的技术方案为：
一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法，采集施工机械的数据，并执行目标定位和目标识别两个步骤，进而提醒施工人员和/或配网人员采取预防措施，其中：
所述目标定位通过在地埋电缆线路设置多个声音传感器，利用时延估计算法对施工机械进行定位；包括以下步骤：
沿地埋电缆线路设置三个声音传感器，分别为点A、O和B，并且各点处于一条直线上，其中相邻两个声音传感器的距离AO=OB，标记为d；外力破坏源为点S；
设定声音传感器的感知范围阈值为SO，当外力破坏源进入声音传感器的感知范围时，则声音传感器向外输出报警启动信号；
其中SA、SO、SB通过公式1至3计算：
公式中：v为声速；
为A和O接收到声音传感器的时延差；
为B和O接收到声源信号的时延差；
所述目标识别通过采集各种典型机械声纹数据，分析并提取各信号特征，进行模型训练得到模型库，声音传感器在接收到声音数据时，对数据进行识别并与模型库进行对比，以实现不同机械的声纹识别；包括以下步骤：
采集声纹数据，包括各种典型的施工机械类型；通过加窗、分帧方法进行预处理，以去除其中的背景噪音；通过MFCC特征提取方法建立模型库；声音传感器在接收到待测声纹后，进行预处理和MFCC特征提取得到提取声纹，与模型库进行对比判断从而得到识别结果，以输出某种类型的机械名称。
进一步的，所述MFCC特征提取方法用于声纹数据和待测声纹的数据处理，是对所获取的音频信号进行处理，即：先把采集到的音频信号进行预处理，然后对经过预处理的时域信号通过傅里叶变化得到频域信号（DFT），再通过梅尔（Mel）滤波器组、对数能量和离散余弦变换(DCT)进行处理，最后音频信号则转换为梅尔倒谱域，进而分别求取一阶微分系数ΔMFCC和二阶微分系数Δ2MFCC并对其加权，再与MFCC合并得到newMFCC特征数据；其中newMFCC通过公式4计算：
公式中：a和b为权重，且0<b<a<1，a取1/3，b取1/6；MFCC为音频的静态特性；ΔMFCC为动态特性；Δ2MFCC为平衡因子。
进一步的，所述声音传感器均采用相同的规格，且相邻两个声音传感器的距离为直线距离。
进一步的，所述声音传感器采用电容式传声器。
实施本发明的有益效果：本发明通过目标定位以确定施工机械距地埋电缆线路的距离，通过目标识别以确定施工机械的类型；则达到提醒施工人员与配网人员的目的，以采取相应的措施预防电缆外破。在目标定位中，沿地埋电缆线路设置三个声音传感器，分别为点A、O和B，并且各点处于一条直线上，设定声音传感器的感知范围阈值为SO，当外力破坏源进入声音传感器的感知范围时，则声音传感器向外输出报警启动信号；在目标识别中，将MFCC音频静态特性转换为newMFCC特征数据，具有动态地表示音频的特性，进而提高了准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1：流程图；
图2：目标定位示意图；
图3：目标识别示意图；
图4：MFCC转换为newMFCC示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法，请参阅附图1至3所示：
包括目标定位和目标识别两个步骤，
其中所述目标定位通过在地埋电缆线路设置多个声音传感器，利用时延估计算法对施工机械进行定位；目标定位为：
沿地埋电缆线路设置三个声音传感器，分别为点A、O和B，并且各点处于一条直线上，其中相邻两个声音传感器的距离AO=OB，标记为d；外力破坏源为点S；
设定声音传感器的感知范围阈值为SO，当外力破坏源进入声音传感器的感知范围时，则声音传感器向外输出报警启动信号；
其中SA、SO、SB通过公式1至3计算：
公式中：v为声速；
为A和O接收到声音传感器的时延差；
为B和O接收到声源信号的时延差。
所述声音传感器均采用相同的规格，且相邻两个声音传感器的距离为直线距离；
所述声音传感器采用电容式传声器；电容式传声器具有工艺设计精密的特点，其原理是将振动薄膜制作成一个电容，电容的一个极板固定，另一极板根据声音的振动产生位移，使薄膜电容器容量发生变化，较适用于远距离声音的采集。
其中所述目标识别通过采集各种典型机械声纹数据，分析并提取各信号特征，进行模型训练得到模型库，声音传感器在接收到声音数据时，对数据进行识别并与模型库进行对比，以实现不同机械的声纹识别；目标识别为：
采集声纹数据，包括各种典型的施工机械类型；通过加窗、分帧方法进行预处理，以去除其中的背景噪音；通过MFCC特征提取方法建立模型库；声音传感器在接收到待测声纹后，进行预处理和MFCC特征提取得到提取声纹，与模型库进行对比判断从而得到识别结果，以输出某种类型的机械名称。
所述MFCC特征提取方法用于声纹数据和待测声纹的数据处理，是对所获取的音频信号进行处理，即：先把采集到的音频信号进行预处理，然后对经过预处理的时域信号通过傅里叶变化得到频域信号（DFT），再通过梅尔（Mel）滤波器组、对数能量和离散余弦变换(DCT)进行处理，最后音频信号则转换为梅尔倒谱域，进而分别求取一阶微分系数ΔMFCC和二阶微分系数Δ2MFCC并对其加权，再与MFCC合并得到newMFCC特征数据；其中newMFCC通过公式4计算：
公式中：a和b为权重，且0<b<a<1，a取1/3，b取1/6；MFCC为音频的静态特性；ΔMFCC为动态特性；Δ2MFCC为平衡因子。
由于MFCC只能表征音频静态特性，并不能动态地表示音频的特性。因此，newMFCC是基于MFCC的加权动态特征参数，即将MFCC参数和加权的一阶和二阶差分系数合并为一个新的矢量newMFCC，以作为音频信号的特征参数。
所述建立的模型库，首先使用期望最大算法EM训练UBM模型，即对一个使用包含大量声音信号数据的训练集训练高斯混合模型GMM；然后使用待测声纹的声音信号数据，用MLE或MAP来重新估计均值，得到新的目标GMM模型，即GMM-UBM模型。
本发明通过设置于地埋电缆线路上的多个声音传感器采集进入感知范围的某种施工机械所产生的音频信号，向外输出报警启动信号而发出报警，提醒施工人员和/或配网人员；通过目标定位以确定施工机械距地埋电缆线路的距离，即在地埋电缆线路设置多个声音传感器，利用时延估计算法对施工机械进行定位，设定声音传感器的感知范围阈值为SO，当外力破坏源进入声音传感器的感知范围时，则声音传感器向外输出报警启动信号；通过目标识别以确定施工机械的类型，即通过采集各种典型机械声纹数据，分析并提取各信号特征，进行模型训练得到模型库，声音传感器在接收到声音数据时，对数据进行识别并与模型库进行对比，以实现不同机械的声纹识别；则达到提醒施工人员与配网人员的目的，以采取相应的措施预防电缆外破。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法，采集施工机械的数据，并执行目标定位和目标识别两个步骤，进而提醒施工人员和/或配网人员采取预防措施；其特征在于，所述目标定位通过在地埋电缆线路设置多个声音传感器，利用时延估计算法对施工机械进行定位，包括以下步骤：
沿地埋电缆线路设置三个声音传感器，分别为点A、O和B，并且各点处于一条直线上，其中相邻两个声音传感器的距离AO=OB，标记为d；外力破坏源为点S；
设定声音传感器的感知范围阈值为SO，当外力破坏源进入声音传感器的感知范围时，则声音传感器向外输出报警启动信号；
其中SA、SO、SB通过公式1至3计算：
公式中：v为声速；
为A和O接收到声音传感器的时延差；
为B和O接收到声源信号的时延差；
所述目标识别通过采集各种典型机械声纹数据，分析并提取各信号特征，进行模型训练得到模型库，声音传感器在接收到声音数据时，对数据进行识别并与模型库进行对比，以实现不同机械的声纹识别，包括以下步骤：
采集声纹数据，包括各种典型的施工机械类型；通过加窗、分帧方法进行预处理，以去除其中的背景噪音；通过MFCC特征提取方法建立模型库；声音传感器在接收到待测声纹后，进行预处理和MFCC特征提取得到提取声纹，与模型库进行对比判断从而得到识别结果，以输出某种类型的机械名称。
2.根据权利要求1所述的一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法，其特征在于，所述MFCC特征提取方法用于声纹数据和待测声纹的数据处理，是对所获取的音频信号进行处理，即：先把采集到的音频信号进行预处理，然后对经过预处理的时域信号通过傅里叶变化得到频域信号DFT，再通过梅尔Mel滤波器组、对数能量和离散余弦变换DCT进行处理，最后音频信号则转换为梅尔倒谱域，进而分别求取一阶微分系数ΔMFCC和二阶微分系数Δ2MFCC并对其加权，再与MFCC合并得到newMFCC特征数据；其中newMFCC通过公式4计算：
公式中：a和b为权重，且0<b<a<1，a取1/3，b取1/6；MFCC为音频的静态特性；ΔMFCC为动态特性；Δ2MFCC为平衡因子。
3.根据权利要求2所述的一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法，其特征在于，所述声音传感器均采用相同的规格，且相邻两个声音传感器的距离为直线距离。
4.根据权利要求2所述的一种利用声音识别感知算法预防电缆外破的方法，其特征在于，所述声音传感器采用电容式传声器。
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