[发明专利]通过神经网络机器学习的车辆周围音频分类有效
| 申请号： | 201710976026.3 | 申请日： | 2017-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN107967917B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 伊桑·格罗斯 | 申请（专利权）人： | 福特全球技术公司 |
| 主分类号： | G10L17/18 | 分类号： | G10L17/18;G10L25/51;G10L25/30;G10L25/24;B60R16/023;B60Q9/00;B60J5/04 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 杨帆 |
| 地址： | 美国密歇根州迪尔*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开描述了通过神经网络机器学习检测和分类车辆周围的声音的方法和设备。方法包含音频识别系统，该音频识别系统可以确定声音的起源是在车辆的里面或外面并且把声音分类为比如成人、儿童或动物声音这样的不同类别。音频识别系统可以与在车辆内部和周围的多个传感器通信以获取车辆的状况的信息。基于声音和车辆的状况的信息，音频识别系统可以确定乘员或车辆是否处于风险中并且发送警告消息或发出警报信号。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 神经网络 机器 学习 车辆 周围 音频 分类 | ||
【主权项】：
一种方法，所述方法包含：从一个或多个麦克风接收听觉信息；从一个或多个传感器接收车辆的一个或多个状况的车辆信息；基于所述车辆信息和所述听觉信息来确定所述车辆是否处于盗窃的风险中或所述车辆的乘员是否处于危险的风险中；以及一经确定所述乘员或所述车辆处于风险中就触发一个或多个措施。
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