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船载声音识别分析系统的研制

梁肇聪  
【摘要】:海上经济发展给人们带来了丰厚的物质财富,使人们的生活质量得到了巨大的改善。但是,海上作业也导致海上事故的频繁发生,威胁到人们的经济和人身安全,因此及时获取并识别出海上遇险信号成为一个重要研究方向。常规方法是通过红外、可见光的图像技术进行搜索与识别,该方法对光照条件依赖性比较强,尤其是在海上能见度低的恶劣气象条件下,会大大降低识别的准确率。因此,为了解决该问题,本文从声学角度出发,通过分析研究海上复杂环境下的各种典型声音信号的特征,提出一种微弱信号降噪方法,进而研制一套船载声音识别分析系统。由于受到海上复杂多变气候环境的影响,导致目标声音信号往往淹没在噪声中,为了能够及时、有效地识别目标声音信号,本文提出一种基于整体退火遗传算法的自适应噪声抵消方法来提高微弱的目标声音信号的信噪比,为微弱信号的降噪处理提供一种新方法。为了进一步降低噪声对后续目标声音信号识别的干扰,本文采取双门限端点检测方法,根据短时能量与短时过零率两者的阈值对目标声音信号进行裁剪并提取出有效数据段;传统识别仅依赖单一特征参数使得识别准确率较低,本文融合具有良好鲁棒性且易提取的静态特征MFCC和动态特征一阶差分MFCC作为特征参数,有效地改善识别的准确率;由于声音的差异性及独特性使得目标声音信号的特征矢量长度不一,针对传统的DTW模型需进行全局匹配的不足,基于分段匹配、逐次剔除的核心思想,本文提出一种改进的DTW模型对目标声音信号进行识别,进一步缩短识别时间,使识别的准确性和效率得到提高。在理论研究的基础上,根据本文所设定的系统性能指标,完成系统平台的软硬件设计。首先通过驻极体电容式传声器对声音信号进行拾取,并转化为模拟电信号;然后通过程控放大、低通滤波等进行调理;最后经A/D转换模块转换成可由主控单元进行处理的数字量。主控单元对数据经整体退火遗传的自适应噪声抵消、端点检测、特征参数提取、改进的DTW模型匹配等一系列处理操作,识别出目标声音信号并将结果通过上位机反馈给用户。通过仿真验证及实际测试,证明本系统能准确地识别出用户关注的复杂海上声音环境下的目标声音信号。本文研究的理论具有较高的学术研究价值,所设计的系统具有良好的市场应用前景。


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