[发明专利]一种脉冲声纹识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种脉冲声纹识别方法，其特征在于，

步骤100：预先采集火炮的声音信号样本，并对所述声音信号样本进行分类数据截取，建立弹道波声纹数据库和非弹道波声纹数据库；

步骤200：基于所述弹道波声纹数据库训练层次聚类模型，基于所述非弹道波声纹数据库训练HMM模型；

步骤300：采用层次聚类模型，识别待测脉冲声纹信号为弹道波或非弹道波；

步骤400：如果识别所述待测脉冲声纹信号为非弹道波，则进一步基于HMM模型识别所述待测脉冲声纹信号为膛口波、爆炸波或干扰波。

2.根据权利要求1所述的脉冲声纹识别方法，其特征在于，基于所述弹道波声纹数据库训练层次聚类模型包括以下几个子步骤：

步骤210：根据弹道波声纹数据库中初始脉冲声音样本信号的任意两个样本数据得到第一相关系数；

步骤220：构造所述第一相关系数的距离矩阵；

步骤230：根据所述第一相关系数的距离矩阵构建层次聚类树；

步骤240：根据预设的门限阈值创建聚类，获得弹道波声纹模板。

3.根据权利要求2所述的脉冲声纹识别方法，其特征在于，步骤300包括以下子步骤：

步骤310：根据所述待测脉冲声纹信号和多个所述弹道波声纹模板得到多个第二相关系数；

步骤320：选取多个第二相关系数中的最大值，将所述最大值作为待测脉冲声纹信号的最大相似度；

步骤330：比较所述最大相似度和预设的门限阈值的大小，若所述最大相似度大于等于所述预设的门限阈值，则判定所述待测脉冲声纹信号为弹道波；若所述最大相似度小于所述预设的门限阈值，则判定所述待测脉冲声纹信号为非弹道波。

4.根据权利要求1所述的脉冲声纹识别方法，其特征在于，基于所述非弹道波声纹数据库训练HMM模型包括以下几个子步骤：

步骤210'：提取非弹道波声纹数据库中的归一化后的脉冲声音样本信号的MFCC特征，得到非弹道波的MFCC特征序列；

步骤220'：利用所述非弹道波的MFCC特征序列对HMM模型进行训练，得到非弹道波的训练模型。

5.根据权利要求4所述的脉冲声纹识别方法，其特征在于，步骤400包括以下子步骤：

步骤410:提取所述待测脉冲声纹信号的MFCC特征，得到待测脉冲声纹信号的MFCC特征序列；

步骤420:根据所述非弹道波的训练模型和所述待测脉冲声纹信号的MFCC特征序列，识别所述待测脉冲声纹信号为膛口波、爆炸波或干扰波。

6.一种脉冲声纹识别装置，其特征在于，所述脉冲声纹识别装置包括采集模块、训练模块、层次聚类识别模块和HMM模型识别模块；

所述采集模块用于预先采集火炮的声音信号样本，并对所述声音信号样本进行分类数据截取，建立弹道波声纹数据库和非弹道波声纹数据库；

所述训练模块用于基于所述弹道波声纹数据库训练层次聚类模型，基于所述非弹道波声纹数据库训练HMM模型；

所述层次聚类识别模块用于采用层次聚类模型，识别待测脉冲声纹信号为弹道波或非弹道波；

如果识别所述待测脉冲声纹信号为非弹道波，则所述HMM模型识别模块进一步基于HMM模型识别所述待测脉冲声纹信号为膛口波、爆炸波或干扰波。

7.根据权利要求6所述的脉冲声纹识别装置，其特征在于，所述层次聚类识别模块包括相关系数获取模块、选取模块和比较模块；

所述相关系数获取模块用于根据所述待测脉冲声纹信号和多个所述弹道波声纹模板得到多个第二相关系数；

所述选取模块用于选取多个第二相关系数中的最大值，将所述最大值作为待测脉冲声纹信号的最大相似度；

所述比较模块用于比较所述最大相似度和预设的门限阈值的大小，若所述最大相似度大于等于所述预设的门限阈值，则判定所述待测脉冲声纹信号为弹道波；若所述最大相似度小于所述预设的门限阈值，则判定所述待测脉冲声纹信号为非弹道波。