[发明专利]用于标识车辆内噪声源的系统在审

专利信息
申请号: 202011194309.0 申请日: 2020-10-30
公开(公告)号: CN112750457A 公开(公告)日: 2021-05-04
发明(设计)人: S·拉马钱德拉;G·R·伊耶;G·拉达克里希南;K·甘地班 申请(专利权)人: 罗伯特·博世有限公司;罗伯特·博世工程和商业方案私人有限公司
主分类号: G10L25/03 分类号: G10L25/03;G10L25/24;G10L25/30;G10L25/51
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 刘书航;陈岚
地址: 德国斯*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 标识 车辆 噪声 系统
【权利要求书】:

1.一种用于标识车辆内噪声源的系统(100),包括:

采集模块(102),被配置为采集车辆内不同频率的实时噪声,并且预处理所述噪声以生成与所采集的噪声相关的输出预处理噪声信号;

波束形成器(104),被配置为基于由车辆中的多个组件从噪声转换的模拟信号而生成多个波束,并且标识所述多个波束之中具有最高强度的波束以选择一个波束,并且输出对应于所标识的波束的噪声信号;

处理模块(106),与采集模块(102)和波束形成器(104)通信耦合,并且被配置为接收来自采集模块(102)的预处理噪声信号、对应于来自波束形成器(104)的所标识的波束的噪声信号以及来自多个车辆的多个历史噪声数据(108),其中

处理模块(106)进一步被配置为处理来自采集模块(102)的预处理噪声信号、对应于来自波束形成器(104)的所标识的波束的噪声信号以及来自多个车辆的多个历史噪声数据(108),以通过使用深度学习模型将来自采集模块(102)、波束形成器(104)和多个历史噪声数据(108)的输出关联来确定与来自车辆内的噪声相关联的噪声源。

2.根据权利要求1所述的系统(100),其中所述处理模块(106)包括:

分析模块(110),被配置为存储来自采集模块(102)、波束形成器(104)的噪声数据和来自多个车辆的多个历史噪声数据(108),并且分析所述噪声数据以标识车辆中的两个或更多个目标噪声源;以及

预测模块(112),被配置为使用深度学习模型基于所标识的车辆中的两个或更多个目标噪声源来预测车辆中的主要噪声源。

3.根据权利要求1所述的系统(100),其中所述采集模块(102)包括多个麦克风的阵列,所述多个麦克风的阵列适于采集车辆内不同频率的实时噪声信号。

4.根据权利要求3所述的系统(100),其中所述采集模块(102)进一步被配置为将所采集的噪声信号变换成电麦克风信号。

5.根据权利要求1所述的系统(100),其中所述处理模块(106)被配置为接收存储在存储器中或者可以从其它位置访问的多个历史噪声数据(108),所述从其它位置访问诸如从离线储存库和云存储等访问、从多个车辆访问。

6.根据权利要求4所述的系统(100),其中所述历史噪声数据(108)包括后处理的噪声信号、多个车辆子系统的设计和操作数据、对应的标记的噪声源组件。

7.根据权利要求4所述的系统(100),其中所述波束形成器(104)被配置为从采集模块(102)接收预处理的麦克风噪声信号,并且转换所接收的预处理的麦克风噪声信号,以得到噪声强度值。

8.一种用于标识车辆内噪声源的方法(200),所述方法包括:

采集(201)车辆内不同频率的实时噪声,并且预处理所述噪声以生成与所采集的噪声相关的输出电信号;

基于由车辆中的多个组件从噪声转换的模拟信号而生成(202)多个波束,并且标识所述多个波束之中具有最高强度的波束以选择一个波束,并且输出对应于所标识的波束的噪声信号;

从多个车辆接收(203)多个历史噪声数据(108);

使用深度学习通过将来自预处理噪声信号的输出电信号、对应于所标识的波束的噪声输出信号和多个历史噪声数据(108)关联来确定(204)与来自车辆内的噪声相关联的噪声源;

显示(205)与来自车辆内的噪声相关联的所确定的噪声源。

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