[发明专利]一种基于声音识别的煤矿井下探水钻孔监测方法与系统

权利要求书

1.一种基于声音识别的煤矿井下探水钻孔监测方法，其特征在于，包括：

在探水钻孔设备上安装矿用拾音器及其信号处理模块，并采集探水钻孔设备工作时的声音信号；提取采集到的声音信号的MFCC特征值，构成表征声音信号的声谱图；根据预先构建的声音识别模型，将实时采集声音信号的声谱图，若所述的声谱图通过图像纹理特征满足设定条件时，可判别是否有水源；所述满足设定条件包括满足由能量、熵、对比度、相关性的均值构成的均值特征向量的相似性超过设定值且持续或增长情况、或满足由能量、熵、对比度、相关性的标准差构成的标准差特征向量的相似性超过设定值且持续或增长情况、或满足由能量、熵、对比度、相关性的均值和标准差构成的均值标准差特征向量的相似性超过设定值且持续或增长情况、或满足支持向量机构建的判定模型的匹配识别结果，则判别有水源。

2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，图像纹理特征提取步骤为：

步骤1：假设图像分辨率为N×N，计算图片的灰度矩阵元素P(i，j，δ，θ)，

P(i，j，δ，θ)＝{(x，y)，(x+dx，y+dy)∈N×N|f(x，y)＝i，f(x+dx，y+dy)＝j}

式中：(x，y)表示参考点；(x+dx，y+dy)表示偏移点；f(x，y)＝i表示参考点的灰度值为i；f(x+dx，y+dy)＝j表示偏移点的灰度值为j；δ表示偏移点的偏移量；θ表示偏移点的偏移角度；

步骤2：提取的特征：能量(E)、熵(En)、对比度(Con)、相关性(Corr)等4个参数，其计算公式分别如下：

式中：

式中，L表示图像的灰度级；i，j分别表示相素灰度；

步骤3：分别计算步骤2得到的能量、熵、对比度、相关性的均值和标准差。

3.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，对提取的声谱图的特征向量监测的步骤为：

步骤1：实时采集探水钻孔设备工作时的声音信号；

步骤2：将采集到的声音信号通过提取MFCC构成的声谱图，通过计算声谱图的灰度共生矩阵得到0°、45°、90°、135°的能量、熵、对比度、相关性，求其均值作为声谱图图像纹理特征，构成该声音的均值特征向量；

步骤3：将预先构建的声音均值特征向量和实时采集声音的均值特征向量带入相似性计算公式，计算得到相似性C，计算公式如下：

其中，X_i为待测样本声音均值特征向量，Y_i为样本库声音均值特征向量，分别为X_i、Y_i的平均值；

步骤4：将采集到的声音信号通过提取MFCC构成的声谱图，通过计算声谱图的灰度共生矩阵得到0°、45°、90°、135°的能量、熵、对比度、相关性，求其标准差作为声谱图图像纹理特征，构成该声音的标准差特征向量；

步骤5：将预先构建的声音标准差特征向量和实时采集声音的标准差特征向量带入相似性计算公式，计算得到相似性p，计算公式如下：

其中，Z_i为待测样本声音标准差特征向量，Y_i为样本库声音标准差特征向量，分别为Z_i、Y_i的平均值；

步骤6：将采集到的声音信号通过提取MFCC构成的声谱图，通过计算声谱图的灰度共生矩阵得到0°、45°、90°、135°的能量、熵、对比度、相关性，求其均值和标准差作为声谱图图像纹理特征，构成该声音的均值标准差特征向量；

步骤7：将预先构建的声音均值标准差特征向量和实时采集声音的声音均值标准差特征向量带入相似性计算公式，计算得到相似性q，计算公式如下：

其中，W_i为待测样本声音特征值矩阵，Y_i为样本库声音特征值矩阵，为W_i、Y_i的平均值；

步骤8：将声音的均值标准差特征向量输入到预先构建的识别模型，得到识别结果；

步骤9：对实时采集的声音信号的均值特征向量或标准差特征向量或均值标准差特征向量的相似性或识别模型的结果进行监测，当实时采集的声音均值特征向量或标准差特征向量或均值标准差特征向量的相似性或识别模型结果满足判定有水源的设定条件时，则发出有水源的报警信号。