[发明专利]一种雷声识别方法

权利要求书

1.一种雷声识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

对原始输入的音频信号进行分帧；

将每帧音频信号分别变换得到音频幅值谱，计算低频段的音频功率谱及所述低频段的音频功率所占比例；

判断上述比例与预定阈值之间的关系，如果该比例大于预定阈值，则判断为雷声信号，否则判断为噪声信号。

2.根据权利要求1所述的雷声识别方法，其特征在于，在所述对原始输入的音频信号进行分帧步骤之前，包括如下步骤：对原始输入的音频信号进行滤波，并作归一化处理。

3.根据权利要求1所述的雷声识别方法，其特征在于，在所述对音频信号进行分帧后，还包括如下步骤：对每帧音频信号进行加窗处理。

4.根据权利要求2所述的雷声识别方法，其特征在于，所述对原始输入的音频信号进行滤波，具体步骤包括：对原始输入的音频信号进行低通滤波，同时采用陷波器过滤信号传输过程中的工频干扰。

5.根据权利要求1所述的雷声识别方法，其特征在于，所述将每帧音频信号分别变换得到音频幅值谱，采用的方法为离散傅里叶变换。

6.根据权利要求1～5任一项所述的雷声识别方法，其特征在于，在所述计算低频段的音频功率所占比例步骤之前，对所述音频信号进行有效段识别，若存在有效段，则进入下一步骤，若不存在有效段，则判断为噪声信号。

7.根据权利要求6所述的雷声识别方法，其特征在于，对所述音频功率谱进行有效段识别，采用的方法为双门限端点检测法。

8.根据权利要求7所述的雷声识别方法，其特征在于，包括如下步骤：对音频功率谱采用自适应噪声谱估计方法，估算出背景噪声功率谱，据此确定双门限端点检测法中上、下门限的取值。

9.根据权利要求8所述的雷声识别方法，其特征在于，所述估算出背景噪声功率谱，具体地包括如下步骤：

采用一阶递归公式计算出所述音频信号的平滑功率谱；

获取所述平滑功率谱中的功率基准值；

计算出所述平滑功率谱与所述功率基准值的比值；

根据上述比值计算出音频信号有效段存在的概率；

根据上述概率计算出背景噪声的平滑系数；

根据上述平滑系数更新背景噪声功率谱。

10.根据权利要求9所述的雷声识别方法，其特征在于，所述平滑功率谱中功率基准值的确定，具体包含以下步骤：若当前帧的功率小于前一帧的功率基准值，则将当前帧的功率作为当前帧的功率基准值；否则，在前一帧的功率基准值基础上采用一阶调整函数对当前帧的功率基准值进行自适应估计。