[发明专利]信息获取方法和装置

权利要求书

1.一种信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：

采集车辆的行驶过程中生成的声音，所述声音的特征与车辆行驶在的道路的特征相关联；

基于所述声音和道路特征识别模型，得到所述道路的特征，其中，所述道路特征识别模型指示声音的特征与道路的特征之间的对应关系；

其中，基于所述声音和道路特征识别模型，得到所述道路的特征包括：

提取所述声音的特征，生成所述声音对应的输入向量，其中，所述输入向量中的每一个分量表示所述声音的一个特征；

将所述输入向量输入到道路特征识别模型，得到输出向量，其中，所述输出向量中的每一个分量表示所述道路的一个特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，道路的特征包括：道路的路面类型、道路的平整度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在采集车辆的行驶过程中生成的声音之前，所述方法还包括：

分别采集车辆行驶在多个类型的道路上生成的声音，其中，多个类型中的每一个类型的道路与其他类型的道路具有至少一个不相同的特征；

基于采集到的车辆行驶在多个类型的道路上生成的声音的特征和多个类型的道路的特征，对道路特征识别模型进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于采集到的车辆行驶在多个类型的道路上生成的声音的特征和多个类型的道路的特征，对道路特征识别模型进行训练包括：

生成采集到的车辆行驶在多个类型的道路中的一个类型的道路上生成的声音对应的输入向量，其中，所述输入向量中的每一个分量表示所述声音的一个特征；

生成所述类型的道路对应的道路特征向量，其中，所述道路特征向量中的每一个分量表示所述类型的道路的一个特征；

将所述输入向量输入到道路特征识别模型，得到预测输出向量，其中，预测输出向量中的每一个分量表示道路特征识别模型基于所述输入向量预测出的所述类型的道路的一个特征；

基于预测输出向量和所述道路特征向量的差值，采用梯度下降算法调整道路特征识别模型的模型参数。

5.根据权利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，所述道路特征识别模型为长短期记忆网络模型。

6.一种信息获取装置，其特征在于，所述装置包括：

采集单元，配置用于采集车辆的行驶过程中生成的声音，所述声音的特征与车辆行驶在的道路的特征相关联；

识别单元，配置用于基于所述声音和道路特征识别模型，得到所述道路的特征，其中，所述道路特征识别模型指示声音的特征与道路的特征之间的对应关系；

其中，识别单元包括：

模型识别子单元，配置用于提取所述声音的特征，生成所述声音对应的输入向量，其中，所述输入向量中的每一个分量表示所述声音的一个特征；将所述输入向量输入到道路特征识别模型，得到输出向量，其中，所述输出向量中的每一个分量表示所述道路的一个特征。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练单元，配置用于在采集车辆的行驶过程中生成的声音之前，分别采集车辆行驶在多个类型的道路上生成的声音，其中，多个类型中的每一个类型的道路与其他类型的道路具有至少一个不相同的特征；基于采集到的车辆行驶在多个类型的道路上生成的声音的特征和多个类型的道路的特征，对道路特征识别模型进行训练。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，训练单元进一步配置用于：生成采集到的车辆行驶在多个类型的道路中的一个类型的道路上生成的声音对应的输入向量，其中，所述输入向量中的每一个分量表示所述声音的一个特征；生成所述类型的道路对应的道路特征向量，其中，所述道路特征向量中的每一个分量表示所述类型的道路的一个特征；将所述输入向量输入到道路特征识别模型，得到预测输出向量，其中，预测输出向量中的每一个分量表示道路特征识别模型基于所述输入向量预测出的所述类型的道路的一个特征；基于预测输出向量和所述道路特征向量的差值，采用梯度下降算法调整道路特征识别模型的模型参数。