[发明专利]一种音视频融合的噪声事件分类方法及系统在审

专利信息
申请号: 202310520830.6 申请日: 2023-05-09
公开(公告)号: CN116628545A 公开(公告)日: 2023-08-22
发明(设计)人: 卢伟健;何兴华;邹建华;郑嘉键;兰钰 申请(专利权)人: 广东顺德西安交通大学研究院
主分类号: G06F18/24 分类号: G06F18/24;G06V20/52;G06F18/214;G10L25/27
代理公司: 广东广盈专利商标事务所(普通合伙) 44339 代理人: 李俊
地址: 528000 广东省佛山市顺德*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 视频 融合 噪声 事件 分类 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种音视频融合的噪声事件分类方法,其特征在于,所述方法包括:

基于设置在环境噪声事件监测区域内的监测装置采集对应监测区域内的实时噪声信号和实时图像信号;

对所述实时噪声信号进行预处理,得到预处理后的实时噪声信号;

将所述预处理后的实时噪声信号和实时图像信号发送到服务器;

获取噪声事件类型特征信息;

构建噪声事件分类模型,基于所述预处理后的实时噪声信号和所述噪声事件类型特征信息对所述噪声事件分类模型进行训练,得到训练完成的噪声事件分类模型;

基于所述训练完成的噪声事件分类模型对所述预处理后的实时噪声信号和实时图像信号进行分类;

对分类结果进行精度分析。

2.如权利要求1所述的音视频融合的噪声事件分类方法,其特征在于,所述基于设置在环境噪声事件监测区域内的监测装置采集对应监测区域内的实时噪声信号和实时图像信号包括:

基于所述环境噪声事件监测区域的面积大小以及噪声复杂程度,分析得出所述监测装置的布设数量和布设位置。

3.如权利要求1所述的音视频融合的噪声事件分类方法,其特征在于,所述对所述实时噪声信号进行预处理,得到预处理后的实时噪声信号包括:

对所述实时噪声信号进行分帧处理,得到分帧处理后的实时噪声信号;

对所述分帧处理后的实时噪声信号进行加窗处理,得到加窗处理后的实时噪声信号;

对所述加窗处理后的实时噪声信号进行短时时频二维展开,生成时频矩阵;

对所述时频矩阵进行中心差分处理,生成三通道声信号矩阵;

对所述三通道声信号矩阵进行归一化处理,生成预处理后的实时噪声信号。

4.如权利要求3所述的音视频融合的噪声事件分类方法,其特征在于,所述对所述时频矩阵进行中心差分处理,生成三通道声信号矩阵包括:

对所述时频矩阵进行一次中心差分处理,生成一次差分矩阵;

对所述一次差分矩阵进行二次中心差分处理,生成二次差分矩阵;

将所述时频矩阵、一次差分矩阵和二次差分矩阵组合,生成三通道声信号矩阵。

5.如权利要求3所述的音视频融合的噪声事件分类方法,其特征在于,在对所述分帧处理后的实时噪声信号进行加窗处理之前,还包括:

对所述分帧处理后的实时噪声信号进行随机比例混合处理,得到带信号混合特征的实时噪声信号。

6.如权利要求3所述的音视频融合的噪声事件分类方法,其特征在于,在对所述时频矩阵进行中心差分处理之前,还包括:

对所述时频矩阵进行随机掩蔽处理,得到带信号掩蔽特征的实时噪声信号。

7.如权利要求1所述的音视频融合的噪声事件分类方法,其特征在于,所述获取噪声事件类型特征信息包括:

收集各类噪声事件类型的特征信息,所述噪声事件类型包括噪声污染事件和非噪声污染事件;

将所述噪声事件类型的特征信息进行筛选并进行排序,组成噪声事件类型特征信息数据集。

8.如权利要求1所述的音视频融合的噪声事件分类方法,其特征在于,所述构建噪声事件分类模型,基于所述预处理后的实时噪声信号和所述噪声事件类型特征信息对所述噪声事件分类模型进行训练,得到训练完成的噪声事件分类模型包括:

构建基于移动网络与位置注意力机制结构的噪声事件分类模型;

将所述预处理后的实时噪声信号和所述噪声事件类型特征信息作为特征信息对所述噪声事件分类模型进行训练,生成训练完成的噪声事件分类模型。

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