[发明专利]基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法及隧道救援系统

权利要求书

1.基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法，其特征在于，包括：

采集DAS语音信号；

获取纯净语音信号；

对采集到的DAS语音信号进行预处理；

将预处理后的DAS语音信号转化为梅尔频谱特征图；

将所述梅尔频谱特征图与所述纯净语音信号输入预先构建的GAN网络。

2.根据权利要求1所述的基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法，其特征在于，对采集到的DAS语音信号进行预处理，包括：

对所述DAS语音信号进行预加重；

对预加重后的DAS语音信号进行分帧；

对分帧后的DAS语音信号进行加窗处理。

3.根据权利要求2所述的基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法，其特征在于，所述预加重的变换公式为：

式中，alpha代表预加重系数，其取值位于0.9-1.0之间；x(t)代表t时刻音频振幅；y(t)代表预加重后t时刻音频的振幅。

4.根据权利要求2所述的基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法，其特征在于，对预加重后的DAS语音信号进行分帧时，相邻两帧之间存在重叠区域。

5.根据权利要求2所述的基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法，其特征在于，对分帧后的DAS语音信号进行加窗处理，包括：

分别将每帧信号乘以汉明窗。

6.根据权利要求1所述的基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法，其特征在于，将预处理后的DAS语音信号转化为梅尔频谱特征图，包括：

对预处理后的DAS语音信号进行快速傅里叶变换得到DAS语音信号的能量谱；

利用Mel尺度的三角型滤波器组对所述DAS语音信号的能量谱进行滤波，得到梅尔频谱特征图。

7.根据权利要求1所述的基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法，其特征在于，所述GAN网络的构建方法包括：

构建用于实现频域到时域的上采样的生成器；

构建判别器；

将所述生成器和判别器组合构成完成的GAN网络。

8.根据权利要求1所述的基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法，其特征在于，所述GAN网络包括生成器和至少一个判别器，所述生成器包括两个过渡层和四个上采样层，所述上采样层位于两个过渡层之间，每个上采样层之后接一个残差空洞卷积块，所述判别器包括三层卷积层和四层下采样层。

9.根据权利要求7所述的基于GAN网络的分布式光纤语音增强方法，其特征在于，所述残差空洞卷积块由四层空洞卷积构成，所述四层空洞卷积的扩张系数分别为1、3、9和27。

10.基于GAN网络的隧道救援系统，其特征在于，包括：

第一容器，设置于信号采集点；

光缆，所述光缆的第二端缠绕在第一容器的外壁上，用于采集DAS语音信号；

光纤传感设备，所述光纤传感设备的输入端与光缆的第一端连接；所述光纤传感设备用于获取纯净语音信号，对采集到的DAS语音信号进行预处理，将预处理后的DAS语音信号转化为梅尔频谱特征图，并将所述梅尔频谱特征图与所述纯净语音信号输入预先构建的GAN网络，以及根据经GAN网络处理后的DAS语音信号对信号采集点进行定位。