[发明专利]警笛信号的检测和分类以及警笛信号源的定位

权利要求书

1.一种方法，包括：

利用运载工具的一个或多个麦克风阵列来捕获环境中的声音信号；

使用一个或多个处理器，从所述声音信号中提取频谱特征；

使用声学场景分类器和所述频谱特征来预测一个或多个警笛信号分类；

使用所述一个或多个处理器，将所述一个或多个警笛信号分类转换成一个或多个警笛信号事件检测；

计算针对一个或多个检测到的警笛信号的到达时间延迟估计；

使用所述一个或多个处理器，利用所述到达时间延迟估计和所述麦克风阵列的已知几何形状来估计一个或多个检测到的警笛信号的针对一个或多个源的一个或多个方位角；以及

使用贝叶斯滤波器来跟踪所述一个或多个方位角。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述到达时间延迟估计是使用通过实现广义互相关方法所获得的最大似然准则来计算的。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：

通过对所述一个或多个方位角应用三角化来估计一个或多个警笛信号源的一个或多个范围。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，将声音信号变换成频谱特征包括生成：谱图、梅尔谱图和梅尔频率倒谱系数即MFCC其中之一。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述声学场景分类器是至少部分地使用卷积神经网络即CNN来实现的。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述贝叶斯滤波器是卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器即EKF、无迹卡尔曼滤波器和粒子滤波器其中之一。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，使用声学场景分类器和所述频谱特征来预测一个或多个警笛信号分类还包括：连续预测用于指示一个或多个警笛信号的有无以及所述一个或多个警笛信号各自的开始时间和结束时间的标签。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个方位角是通过使用所述麦克风阵列中的各麦克风对处的一个或多个检测到的警笛信号的时空差异来估计的。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述声学场景分类器预测用于指示存在不同类型的警笛信号的标签。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述不同类型的警笛信号至少包括呼啸声警笛信号、尖锐声警笛信号、高低声警笛信号、隆隆声警笛信号和机械呼啸声警笛信号。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方位角用于对声源的地点进行三角剖分。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述声源与救援运载工具相关联，并且所述方法还包括：

使用所述一个或多个处理器和所述声源的地点，使得根据与救援运载工具相关联的一个或多个规则来操作所述运载工具。

13.根据权利要求11所述的方法，还包括：

确定救援运载工具为活动还是非活动，并且在所述救援运载工具为活动的情况下，根据与活动的救援运载工具相关联的第一组规则来操作所述运载工具，以及在所述救援运载工具为非活动的情况下，根据与非活动的救援运载工具相关联的第二组规则来操作所述运载工具。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，在所述救援运载工具为活动且在附近、并且所述运载工具越过了交叉口的停止线的情况下，使得所述运载工具发起舒缓的停车，或者在所述救援运载工具为活动且在远处、并且所述运载工具越过了所述停止线的情况下，使得所述运载工具穿越所述交叉口然后发起舒缓的停车。

15.根据权利要求13所述的方法，其中，在所述救援运载工具为活动且所述运载工具在左车道内、并且右车道开放且可用的情况下，使得所述运载工具并入所述右车道。