[发明专利]一种基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法

说明书

本发明公开了一种基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法，包括：采集烧结机尾的音频信息并提取噪声部分；利用维纳滤波算法对所述噪声部分进行去噪处理；利用谱减法对去噪处理后的噪声去除背景噪声；提取去噪后音频的突变位置为掉落帧位置，并将所述掉落帧后一帧作为掉落后帧，实现烧结机尾关键帧的提取。本发明考虑了烧结现场复杂的噪声条件，对其进行了分析并进行了去噪增强；利用噪声信息对掉落帧及掉落后帧进行了提取，为之后的基于烧结机尾的声音和视频研究奠定了基础；首次给出利用烧结机尾的音频信息对烧结机尾关键帧进行分析的方法。

技术领域

本发明涉及钢铁生产的技术领域，尤其涉及一种基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法。

背景技术

钢铁产业中，烧结矿的质量控制是铁前产品生产的重要一环，其中，烧结矿较为重要的质量指标有转鼓强度，低温还原分化度，碱度，FeO含量等，实际生产中，由于烧结过程具有大时滞性，对当前烧结质量的判断通常是通过专家技术人员在烧结机尾处进行观测得出，之后再定期的与烧结矿质量的物理化学分析值进行对比。

在机尾处，烧结专家技术人员对烧结质量指标的判断通常包括烧结矿的转鼓强度和FeO含量，由于烧结矿的理化性能的差异，会在图像和声音上有所区别，通常，在烧结机尾掉落的烧结矿，其声音特性中，频率越低，即声音越沉闷，通常可以说明烧结矿的孔隙结构更小，即烧结矿的转鼓强度和FeO值含量越高，因此，提取烧结矿掉落帧可以有利于进一步的对基于音频的烧结矿的质量特性进行研究，而提取掉落帧后一帧，可以有利于对基于视频的烧结矿的质量特性进行研究。

目前，对烧结质量判定中较为准确的是理化分析法，但是从取样到化验存在时滞，不能实时反应烧结矿的烧结质量变化，而对于基于烧结机尾的烧结质量判断，多集中于对烧结机尾图像的分析，少有利用烧结机尾音频对烧结矿质量进行分析的研究，经对现有文献检索发现，最相近似的实现方案为中国专利申请号为：CN201910115518.2，名称为：一种带式烧结机机尾机器视觉指导生产过程方法，该专利申请的具体做法为：通过自动检测烧结过程红层温度和轮廓变化，采用比对人工经验数据以建立机器视觉库，再通过机器学习不断完善机器视觉库，进而指导生产，该方法中可见光相机由振动传感器触发，但其未对音频进行具体的分析，提出详细的去噪和掉落帧提取方法，由于现场环境噪声条件恶劣，需要相应的算法，对掉落帧进行提取。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：通常只对烧结机尾部的视频信息进行研究，未对音频信息做相应的研究；未考虑现场复杂的噪声条件，进行针对烧结机尾现场的噪声处理；目前尚无根据烧结机尾音频进行关键帧提取的具体方法。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：采集烧结机尾的音频信息并提取噪声部分；利用维纳滤波算法对所述噪声部分进行去噪处理；利用谱减法对去噪处理后的噪声去除背景噪声；提取去噪后音频的突变位置为掉落帧位置，并将所述掉落帧后一帧作为掉落后帧，实现烧结机尾关键帧的提取。

作为本发明所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法的一种优选方案，其中：所述采集的烧结机尾的音频信息包括将音频的前0.5s，作为声音的背景部分，即静默状态或噪声状态下的底层噪声。

作为本发明所述的基于音频信息的烧结机尾关键帧提取方法的一种优选方案，其中：利用维纳滤波算法对所述噪声部分进行去噪处理包括，利用噪声活动性检测在无语音帧时的信号功率谱得到对噪声功率谱的近似估计；采用后验信噪比和先验信噪比进行加权组合得到先验信噪比估计；将增益函数和噪声信息进行相乘，得到增强后的语音信号谱。