一种人工智能物联网宿舍管理系统及方法技术方案

本发明专利技术提出了一种人工智能物联网宿舍管理系统及方法，所述系统包括：中心处理器及分别与所述中心处理器连接的语音采集模块、分贝检测仪、语音识别模块、状态提示模块；所述语音采集模块用于定时采集宿舍语音信号，所述分贝检测仪用于检测宿舍内声音分贝值；所述语音识别模块用于在检测到宿舍内声音分贝值超过预设阈值时，对所述语音采集单元采集到的宿舍语音信号进行鼾声判断，将识别结果发送至状态提示单元；所述状态提示模块用于根据所述语音识别单元的识别结果确定是否进行相应的灯光警示或语音警示。本发明专利技术能有效分辨鼾声和噪音，减少虚警率。

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能物联网宿舍管理系统及方法
本专利技术涉及物联网宿舍管理
，尤其涉及一种人工智能物联网宿舍管理系统及方法。
技术介绍
传统的宿舍没有人工智能联网功能，大部分都是靠人工清洁、消毒以及管理，宿舍人工管理方式费时费力，存在诸多不便。比如大学宿舍由于学生上课时间、作息时间不同无法集中清洁消毒，个别宿舍吵闹也会影响其他宿舍学生的学习、休息，但是仅仅通过检测宿舍噪音分贝来进行噪音报警又很容易出现误报，比如鼾声。鼾声是由于呼吸过程中气流高速通过上呼吸道的狭窄部位时，振动气道周围的软组织而引起打軒，俗称“打呼噜”。在吸气和呼气过程中都会出现，吸气时会较为明显，“呼噜”噪音音量有时可高达80分贝。在进行宿舍智能管理时，需要准确区分鼾声与说话声、唱歌声与其他噪音，且需要区分出正常鼾声与异常鼾声，否则容易出现误报。
技术实现思路
本专利技术提出了一种人工智能物联网宿舍管理系统，用于解决噪音报警虚警率高的问题。本专利技术第一方面，提出一种人工智能物联网宿舍管理系统，所述系统包括：中心处理器及分别与所述中心处理器连接的语音采集模块、分贝检测仪、语音识别模块、状态提示模块；所述语音采集模块用于定时采集宿舍语音信号并发送至中心处理器；所述分贝检测仪用于检测宿舍内声音分贝值并发送至中心处理器；所述语音识别单元用于在检测到宿舍内声音分贝值超过预设阈值时，对所述语音采集单元采集到的宿舍语音信号进行鼾声判断，对持续时间与间隔时间之和均在设定的时间范围之内的语音信号，初步判断为鼾声，对初步判断为鼾声的语音信号进行MFCC特征提取，并识别是否为鼾声；对持续时间与间隔时间之和超出设定的时间范围的语音信号，通过改进的MFCC进行特征提取，并识别是否为鼾声，将识别结果发送至状态提示单元；所述状态提示模块用于根据所述语音识别单元的识别结果确定是否进行相应的灯光警示或语音警示。优选的，所述语音识别模块具体包括：预处理单元：用于对采集到的语音信号进行模数转换，通过一个一阶高通滤波器对转换后的语音信号预加重，并进行分帧加窗，采用用基于短时过零率与短时能量的双门限比较法对语音信号进行端点检测，获取有效信号段，并得到每段的起始时间、持续时间、间隔时间和幅度；第一判断单元：若相邻两段的持续时间与间隔时间之和均在设定的时间范围之内，初步判断为鼾声；提取有效信号段的MFCC特征，输入训练好的SVM分类器，判断出正常鼾声或非鼾声；第二判断单元：若存在相邻两段的持续时间与间隔时间之和超出设定的时间范围，通过改进的MFCC进行特征提取：对与处理后的语音信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱，计算功率谱；将所述功率谱通过一组三角滤波器转换为mel频谱；取多组鼾声样本和非鼾声样本，分析鼾声样本的能量分布特征，根据滤波器中心频率确定对应的滤波器响应系数，根据所述响应系数对所述三角滤波器的输出进行响应变换；对变换后的滤波器响应构成的向量进行取对数和倒谱得到改进的MFCC；计算当前帧的能量和当前帧前后各一帧的差分，最终得到每一帧26维度的改进MFCC特征，包括12维倒谱系数、12维倒谱系数差分、1维能量和1维能量差分；将所述改进的MFCC特征输入训练好的SVM分类器，判断出异常鼾声或非鼾声；结果发送单元：当第一判断单元、第二判断单元判断出鼾声时，不做任何处理，当判断出非鼾声时，向状态提示单元发送警示信号。优选的，所述第二判断单元中，每个三角滤波器的频率响应变换为：其中，m＝1，2，…，M，M为滤波器个数，f(m)为滤波器中心频率，α(m)为第m个滤波器的响应系数，α(m)的确定方法为：取多组鼾声样本和非鼾声样本，转换成mel频谱后，均匀划分成多段，对每一样本按帧统计每一段对应的频谱能量之和，并进行归一化，得到鼾声样本的能量分布特征，与非鼾声样本的能量分布特征比对，确定鼾声样本的主要能量分布频段；判断滤波器中心频率是否在主要能量分布频段之内，若是，根据滤波器中心频率确定对应的滤波器响应系数α(m)，且α(m)>1，若否，取α(m)＝0或1。优选的，所述系统还包括与所述中心处理器连接的红外传感器、紫外消毒灯，所述红外传感器用于实时监测室内有无人员及对人员进行红外无线体温测量，对于体温异常的人员进行语音提示并记录留档；当室内为空，并处于上课时间段时，自动启动室内紫外消毒灯消毒。本专利技术第二方面，提出一种人工智能物联网宿舍管理方法，所述方法包括：S1、定时采集宿舍语音信号并检测宿舍内声音分贝值，S2、在检测到宿舍内声音分贝值超过预设阈值时，对采集到的宿舍语音信号进行鼾声判断，对持续时间与间隔时间之和均在设定的时间范围之内的语音信号，初步判断为鼾声，对初步判断为鼾声的语音信号进行MFCC特征提取，并识别是否为鼾声；S3、对存在持续时间与间隔时间之和超出设定的时间范围的语音信号，通过改进的MFCC进行特征提取，并识别是否为鼾声；S4、若识别结果为鼾声，不做任何处理，否则，进行相应的灯光警示或语音警示。优选的，所述步骤S2具体为：对采集到的语音信号进行模数转换，通过一个一阶高通滤波器对转换后的语音信号预加重，并进行分帧加窗，采用用基于短时过零率与短时能量的双门限比较法对语音信号进行端点检测，获取有效信号段，并得到每段的起始时间、持续时间、间隔时间和幅度；若相邻两段的持续时间与间隔时间之和均在设定的时间范围之内，初步判断为鼾声；提取有效信号段的MFCC特征，输入训练好的SVM分类器，判断出正常鼾声或非鼾声。优选的，所述步骤S3具体为：若存在相邻两段的持续时间与间隔时间之和超出设定的时间范围，通过改进的MFCC进行特征提取：对与处理后的语音信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱，计算功率谱；将所述功率谱通过一组三角滤波器转换为mel频谱；取多组鼾声样本和非鼾声样本，分析鼾声样本的能量分布特征，根据滤波器中心频率确定对应的滤波器响应系数，根据所述响应系数对所述三角滤波器的输出进行响应变换；每个三角滤波器的频率响应变换为：其中，m＝1，2，…，M，M为滤波器个数，f(m)为滤波器中心频率，α(m)为第m个滤波器的响应系数；对变换后的滤波器响应构成的向量进行取对数和倒谱得到改进的MFCC；计算当前帧的能量和当前帧前后各一帧的差分，最终得到每一帧26维度的改进MFCC特征，包括12维倒谱系数、12维倒谱系数差分、1维能量和1维能量差分；将所述改进的MFCC特征输入训练好的SVM分类器，判断出异常鼾声或非鼾声。本专利技术的相对于现有技术具有以下有益效果：1)分辨鼾声和噪音的同时能够区分正常鼾声与异常鼾声，减少虚警率。2)通过正常鼾声与异常鼾声分开判断的方式，可有效平衡计算量，防止所有的有效信号都经过改进的MFCC提取特征并分类带来的大量运算，在保证判断准确率的同时，提高运算效率；3)本专利技术通过对多组鼾声样本和非鼾声样本的能量分布特征进行分析，确定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人工智能物联网宿舍管理系统，其特征在于，所述系统包括：中心处理器及分别与所述中心处理器连接的语音采集模块、分贝检测仪、语音识别模块、状态提示模块；/n所述语音采集模块用于定时采集宿舍语音信号并发送至中心处理器；/n所述分贝检测仪用于定时检测宿舍内声音分贝值并发送至中心处理器；/n所述语音识别模块用于在检测到宿舍内声音分贝值超过预设阈值时，对所述语音采集单元采集到的宿舍语音信号进行鼾声判断，对持续时间与间隔时间之和均在设定的时间范围之内的语音信号，初步判断为鼾声，对初步判断为鼾声的语音信号进行MFCC特征提取，并识别是否为鼾声；对持续时间与间隔时间之和超出设定的时间范围的语音信号，通过改进的MFCC进行特征提取，并识别是否为鼾声，将识别结果发送至状态提示单元；/n所述状态提示模块用于根据所述语音识别单元的识别结果确定是否进行相应的灯光警示或语音警示。/n

【技术特征摘要】
1.一种人工智能物联网宿舍管理系统，其特征在于，所述系统包括：中心处理器及分别与所述中心处理器连接的语音采集模块、分贝检测仪、语音识别模块、状态提示模块；
所述语音采集模块用于定时采集宿舍语音信号并发送至中心处理器；
所述分贝检测仪用于定时检测宿舍内声音分贝值并发送至中心处理器；
所述语音识别模块用于在检测到宿舍内声音分贝值超过预设阈值时，对所述语音采集单元采集到的宿舍语音信号进行鼾声判断，对持续时间与间隔时间之和均在设定的时间范围之内的语音信号，初步判断为鼾声，对初步判断为鼾声的语音信号进行MFCC特征提取，并识别是否为鼾声；对持续时间与间隔时间之和超出设定的时间范围的语音信号，通过改进的MFCC进行特征提取，并识别是否为鼾声，将识别结果发送至状态提示单元；
所述状态提示模块用于根据所述语音识别单元的识别结果确定是否进行相应的灯光警示或语音警示。


2.根据权利要求1所述人工智能物联网宿舍管理系统，其特征在于，所述语音识别模块具体包括：
预处理单元：用于对采集到的语音信号进行模数转换，通过一个一阶高通滤波器对转换后的语音信号预加重，并进行分帧加窗，采用用基于短时过零率与短时能量的双门限比较法对语音信号进行端点检测，获取有效信号段，并得到每段的起始时间、持续时间、间隔时间和幅度；
第一判断单元：若相邻两段的持续时间与间隔时间之和均在设定的时间范围之内，初步判断为鼾声；提取有效信号段的MFCC特征，输入训练好的SVM分类器，判断出正常鼾声或非鼾声；
第二判断单元：若存在相邻两段的持续时间与间隔时间之和超出设定的时间范围，通过改进的MFCC进行特征提取：
对与处理后的语音信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱，计算功率谱；将所述功率谱通过一组三角滤波器转换为mel频谱；取多组鼾声样本和非鼾声样本，分析鼾声样本的能量分布特征，根据滤波器中心频率确定对应的滤波器响应系数，根据所述响应系数对所述三角滤波器的输出进行响应变换；对变换后的滤波器响应构成的向量进行取对数和倒谱得到改进的MFCC；计算当前帧的能量和当前帧前后各一帧的差分，最终得到每一帧26维度的改进MFCC特征，包括12维倒谱系数、12维倒谱系数差分、1维能量和1维能量差分；将所述改进的MFCC特征输入训练好的SVM分类器，判断出异常鼾声或非鼾声；
结果发送单元：当第一判断单元、第二判断单元判断出鼾声时，不做任何处理，当判断出非鼾声时，向状态提示单元发送警示信号。


3.根据权利要求2所述人工智能物联网宿舍管理系统，其特征在于，所述第二判断单元中，每个三角滤波器的频率响应变换为：



其中，m＝1，2，…，M，M为滤波器个数，f(m)为滤波器中心频率，α(m)为第m个滤波器的响应系数，α(m)的确定方法为：
取多组鼾声样本和非鼾声样本，转换成mel频谱后，均匀划分成多段，对每一样本按帧统计每一段对应的频谱能量之和，并进行归一化，得到鼾声样本的能量分布特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：海克洪，王迎曙，
申请(专利权)人：湖北美和易思教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42