【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及音响环境识别，尤其涉及一种基于人工智能的音响环境识别方法及系统。
技术介绍
1、音响环境识别
专注于通过分析音频信号识别和分类不同的声音环境或背景。该领域结合了信号处理、机器学习、人工智能等多个学科的技术和方法，旨在提高机器对音频环境的理解和反应能力。音响环境识别技术可以应用于多种场合，包括智能家居系统、安全监控、健康监护，以及提高听觉辅助设备的性能等。
2、音响环境识别方法是一种技术手段，其目的是自动地检测和区分音频信号中的环境特征，如室内、室外、交通噪声、人群聊天等不同声音背景。这种方法通过收集音频样本，利用声音的特征，如频率分布、音量变化等，进行分析和学习，从而能够识别特定的音响环境。其主要目标是增强机器对于声音环境的感知能力，为用户提供更加智能化和个性化的服务，比如在不同的声音环境下自动调整设备设置，以达到最佳的听觉体验或实现特定的功能，如噪声抑制和环境感知导航等。
3、虽然现有技术在音响环境识别和声音信号处理方面已取得了一定的进展，提供了基本的环境适应性和噪声抑制效果，但在处理极端复杂环境下的音频信号时，尤其是对于细微结构解析、信号增强的精确度、声音信号的微分几何特性分析、内在同步性的有效利用以及动态声音数据标准化方面，现有技术仍显示出一定的局限性。例如，在面对音频信号中的细小篡改痕迹或异常检测时，难以精确定位和识别，限制了其在安全性要求高的领域中的应用。此外，现有信号增强技术在应对介质的自然响应和环境噪声方面，未能充分利用物理现象，导致信号增强效果受限。同时，对声音信号的几
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于人工智能的音响环境识别方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于人工智能的音响环境识别方法，包括以下步骤；
3、s1：基于原始音频数据，采用卷积神经网络提取频域特征，并通过循环神经网络捕获时间序列依赖，解析音频数据的动态特性，生成时频结构特征集；
4、s2：基于所述时频结构特征集，采用孤立森林算法检测数据中的离群点，通过一类支持向量机识别和定位音频数据中的篡改痕迹，生成异常区域定位结果；
5、s3：基于所述异常区域定位结果，定位并识别的正常音频片段，采用时间反转处理模拟信号在介质中的自然传播效应，应用wiener滤波方法优化信号传输过程，减少环境噪声和干扰，生成音频信号优化结果；
6、s4：基于所述音频信号优化结果，通过微分几何分析方法，分析音频信号的空间结构特性，并通过计算音频信号的曲率和扭率，解析音频信号的形态变化，生成音频几何结构特征集；
7、s5：基于所述音频几何结构特征集，使用相干性分析方法评估信号多个部分之间的同步性，通过独立成分分析方法分离并调整同步成分，生成同步性优化音频；
8、s6：基于所述同步性优化音频，利用隐马尔可夫模型分析其动态序列，根据音频信号在多种时间序列上的表现，动态调整标准化参数，生成动态调整音频；
9、s7：基于所述时频结构特征集，异常区域定位结果，音频信号优化结果，音频几何结构特征集，同步性优化音频和动态调整音频，采用深度学习分类模型识别声音环境，通过分析音频特征和环境特性，使用随机森林和深度神经网络模型对环境类型进行分类，生成环境声音识别分类结果。
10、本专利技术改进有，所述时频结构特征集包括谱带能量比、零交叉率、短时能量，所述异常区域定位结果包括篡改起始时间点、篡改结束时间点、异常频率段，所述音频信号优化结果包括信号峰值信噪比、谐波失真率、频响范围，所述音频几何结构特征集包括局部曲率最大值、平均扭率、几何中心偏移，所述同步性优化音频包括相位一致性增强度、同步误差降低率、时间延迟校正，所述动态调整音频包括动态范围压缩比、时变滤波参数、自适应增益控制，所述环境声音识别分类结果包括根据音频特征分析得到的自然环境类别、人造环境类别和混合环境类别。
11、本专利技术改进有，基于原始音频数据，采用卷积神经网络提取频域特征，并通过循环神经网络捕获时间序列依赖，解析音频数据的动态特性，生成时频结构特征集的具体步骤如下；
12、s101：基于原始音频数据，采用卷积神经网络提取频域特征，对音频数据执行快速傅里叶变换，参数设置为n_fft=2048，将音频信号从时间域转换到频域，使用cnn层conv2d，参数包括filters=32， kernel_size=(3， 3)， activation=relu，对频谱图进行特征学习，捕获频域中的关键模式和信息，生成频域特征数据；
13、s102：基于所述频域特征数据，采用循环神经网络，循环层lstm参数设置为units=128，return_sequences=true，捕获时间序列依赖，处理频域特征数据，并利用其循环结构存储过去的信息，生成时间序列特征数据；
14、s103：基于所述时间序列特征数据，通过特征融合技术，执行特征标准化操作，使用降维技术，构建综合描述音频数据的特征集，生成时频结构特征集。
15、本专利技术改进有，基于所述时频结构特征集，采用孤立森林算法检测数据中的离群点，通过一类支持向量机识别和定位音频数据中的篡改痕迹，生成异常区域定位结果的具体步骤如下；
16、s201：基于所述时频结构特征集，采用孤立森林算法构建二叉树，随机选择特征及其对应的切分值孤立样本点，并计算每个样本点到达叶节点的路径长度，生成离群点检测结果；
17、s202：基于所述离群点检测结果，采用一类支持向量机，使用无监督的方式，构建决策边界区分正常点和异常点，通过核函数改变样本的维度空间，并调整算法参数匹配音频数据的特性，生成篡改痕迹识别结果；
18、s203：基于所述篡改痕迹识别结果，比较篡改前后的频谱差异，利用信号处理技术定位篡改区域，包括计算波形对比分析结果和能量分布差异，生成异常区域定位结果。
19、本专利技术改进有，基于所述异常区域定位结果，定位并识别的正常音频片段，采用时间反转处理模拟信号在介质中的自然传播效应，应用wiener滤波方法优化信号传输过程，减少环境噪声和干扰，生成音频信号优化结果的具体步骤如下；
20、s301：基于所述异常区域定位结果，使用声音活动检测算法分析音频数据，标记出异常区域，通过静音抑制，设置门限参数和持续时间参数，将检测到的异常区域从原始音频信号中排除，生成过滤后的音频数据；
21、s301：基于所述过滤后的音频数据，采用时间反转技术，将音频信号的时间轴反向播放，模拟信号在介质中的自然传播效应，利用物理传播特性优化音频信号的可解析性和质量，生成时间反转处理音频；
22、s3本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于，包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：所述时频结构特征集包括谱带能量比、零交叉率、短时能量，所述异常区域定位结果包括篡改起始时间点、篡改结束时间点、异常频率段，所述音频信号优化结果包括信号峰值信噪比、谐波失真率、频响范围，所述音频几何结构特征集包括局部曲率最大值、平均扭率、几何中心偏移，所述同步性优化音频包括相位一致性增强度、同步误差降低率、时间延迟校正，所述动态调整音频包括动态范围压缩比、时变滤波参数、自适应增益控制，所述环境声音识别分类结果包括根据音频特征分析得到的自然环境类别、人造环境类别和混合环境类别。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：基于原始音频数据，采用卷积神经网络提取频域特征，并通过循环神经网络捕获时间序列依赖，解析音频数据的动态特性，生成时频结构特征集的具体步骤如下；
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：基于所述时频结构特征集，采用孤立森林算法检测数据中的离群点，通
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：基于所述异常区域定位结果，定位并识别的正常音频片段，采用时间反转处理模拟信号在介质中的自然传播效应，应用Wiener滤波方法优化信号传输过程，减少环境噪声和干扰，生成音频信号优化结果的具体步骤如下；
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：基于所述音频信号优化结果，通过微分几何分析方法，分析音频信号的空间结构特性，并通过计算音频信号的曲率和扭率，解析音频信号的形态变化，生成音频几何结构特征集的具体步骤如下；
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：基于所述同步性优化音频，利用隐马尔可夫模型分析其动态序列，根据音频信号在多种时间序列上的表现，动态调整标准化参数，生成动态调整音频的具体步骤如下；
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：基于所述时频结构特征集，异常区域定位结果，音频信号优化结果，音频几何结构特征集，同步性优化音频和动态调整音频，采用深度学习分类模型识别声音环境，通过分析音频特征和环境特性，使用随机森林和深度神经网络模型对环境类型进行分类，生成环境声音识别分类结果的具体步骤如下；
10.一种基于人工智能的音响环境识别系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的基于人工智能的音响环境识别方法执行，所述系统包括频域特征提取模块、时序特征提取模块、离群点检测模块、篡改痕迹定位模块、音频信号优化模块、音频几何结构分析模块、同步性优化模块、环境声音分类模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于，包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：所述时频结构特征集包括谱带能量比、零交叉率、短时能量，所述异常区域定位结果包括篡改起始时间点、篡改结束时间点、异常频率段，所述音频信号优化结果包括信号峰值信噪比、谐波失真率、频响范围，所述音频几何结构特征集包括局部曲率最大值、平均扭率、几何中心偏移，所述同步性优化音频包括相位一致性增强度、同步误差降低率、时间延迟校正，所述动态调整音频包括动态范围压缩比、时变滤波参数、自适应增益控制，所述环境声音识别分类结果包括根据音频特征分析得到的自然环境类别、人造环境类别和混合环境类别。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：基于原始音频数据，采用卷积神经网络提取频域特征，并通过循环神经网络捕获时间序列依赖，解析音频数据的动态特性，生成时频结构特征集的具体步骤如下；
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：基于所述时频结构特征集，采用孤立森林算法检测数据中的离群点，通过一类支持向量机识别和定位音频数据中的篡改痕迹，生成异常区域定位结果的具体步骤如下；
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的音响环境识别方法，其特征在于：基于所述异常区域定位结果，定位并识别的正常音频片段，采用时间反转处理模拟信号在介质中的自然传播效应，应用wiener滤...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘小勇，
申请(专利权)人：广州奋威音响器材有限公司，
类型：发明
国别省市：
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