[发明专利]一种基于麦克风阵列的机动车鸣笛声监测方法

权利要求书

1.一种基于麦克风阵列的机动车鸣笛声监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、基于麦克风阵列采集多通道交通音频信号，并对其进行预处理；

步骤2、利用步骤1预处理后的多通道交通音频信号进行自适应声源方向估计，并根据声源方向估计结果进行声源筛选，筛选出若干潜在机动车鸣笛声帧；具体为：

步骤2-1、将M元平面麦克风阵列中的某一个通道作为主通道，其余通道作为辅助通道；利用块自适应方法获取每个辅助通道接收信号相对于主通道的时延；具体为：

假设通道1为主通道；

步骤2-1-1、针对每个数据帧的M通道信号，构造辅助通道c的快拍x_kc：

x_kc＝[x_c(k)，x_c(k+1)，......，x_c(k+L-1)]^T

式中，2≤c≤M，k表示第k个快拍，且k＝1，2，......，L_f-L+1，L表示滤波器长度，T表示矢量转置；

步骤2-1-2、求取自相关矩阵R_xx，所用公式为：

式中，K＝L_f-L+1为快拍数量；

步骤2-1-3、求取互相关矩阵r_xd，所用公式为：

式中，为滤波器中心点；

步骤2-1-4、求取权矢量w_c1，所用公式为：

步骤2-1-5、对步骤2-1-4获得的权矢量w_c1进行峰值检测，将最大峰值的横坐标记为z_c，则辅助通道c接收信号相对于主通道的时延τ_c1为：

τ_c1＝z_c-D；

步骤2-2、判断步骤2-1-4获得的每一数据帧对应的所有权矢量w_c1的主瓣与峰值旁瓣比，若均大于设定阈值，则认为当前数据帧为潜在机动车鸣笛声帧；

步骤3、对步骤2获得的所有潜在机动车鸣笛声帧进行自适应增强；具体为：

采用广义旁瓣对消器对潜在机动车鸣笛声帧进行自适应增强，包括以下步骤：

步骤3-1、对辅助通道信号进行时延补偿，并基于时延补偿后的辅助通道信号获取和、差两个通道信号；具体为：

和通道信号为将主通道信号与时延补偿后的辅助通道信号相加并求平均，并将其作为参考信号d(n)：

式中，τ_*1为辅助通道“*”相对于主通道的时延；

差通道信号为将主通道信号与时延补偿后的辅助通道信号分别相减并构成(M-1)维向量，将其作为噪声参考信号x(n)：

x(n)＝[x₁(n)-x₂(n-τ₂₁)，x₁(n)-x₃(n-τ₃₁)，...，x₁(n)-x_M(n-τ_M1)]^T

式中，上标T表示转置；

步骤3-2、将步骤3-1的和、差通道信号分别作为维纳滤波器的主通道、辅助通道信号，通过块自适应算法调整维纳滤波器权矢量对差通道信号进行最优估计，获得维纳滤波器最优的估计权矢量

步骤3-3、根据步骤3-1的和、差通道信号以及步骤3-2的维纳滤波器最优的估计权矢量获得自适应增强后的机动车鸣笛声帧数据e(n)为：

步骤4、对步骤3增强后的潜在机动车鸣笛声帧进行合并，获得潜在机动车鸣笛声片段，之后提取该片段的特征参数，构建潜在机动车鸣笛声片段特征集，并结合机器学习中的识别算法完成机动车鸣笛声的声学监测。

2.根据权利要求1所述的基于麦克风阵列的机动车鸣笛声监测方法，其特征在于，步骤1所述麦克风阵列采用平面麦克风阵列，其包括M个阵元，对M元平面麦克风阵列通道以一定的顺序依次编号为1，2，3....，M。