[发明专利]基于声响特征的爆炸位源信息快速识别方法与装置

权利要求书

1.一种基于声响特征的爆炸位源信息快速识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤S1：测定现场传播介质参数，作为后续步骤区分不同环境下声音信号的环境标签；

步骤S2：采集环境噪声；

步骤S3：将不同爆源所对应的爆炸声响信号进行收集，组成原始声音信号数据库I；

步骤S4：将原始数据库I中的爆炸声响信号进行时间尺度规整、并根据步骤S2中采集的环境噪声进行去噪预处理，提取不同爆源信号的短时能量特征(SE)、倒谱特征系数(MFCC)、反映爆炸声谱纹理特征的HOG特征、反映爆炸声谱颜色分布特征的颜色矩(CM)特征以获得四类融合特征，并建立信息向量机(IVM)模型的训练样本数据库D；

步骤S5：将训练数据库D中的四类融合特征训练信息向量机(IVM)模型；

步骤S6：实时监测爆炸声音信号，对所测爆炸声信号进行规整，并根据步骤S2中采集的环境噪声进行去噪预处理；

步骤S7：提取现场爆炸声响信号短时能量特征(SE)、修正的倒谱特征系数(MFCC)、爆炸声谱纹理特征的HOG特征、爆炸声谱颜色分布特征的颜色矩(CM)特征，将四类融合特征输入已训练的IVM模型中，预测确定爆炸位源信息；

步骤S8：将IVM预测结果准确的预测样本作为新的训练样本更新原训练数据库D中，重新训练IVM，再对所监测的爆炸声音进行预测。

2.根据权利要求1中基于声响特征的爆炸位源信息快速识别方法，其特征在于，步骤S3中，原始声音信号数据库I中所收集的声音信号数据为原始数字信号，数字信号的横坐标为时刻值，纵坐标为声音分贝幅值，原始声音信号数据库I包括以下的原始声音样本：(1)不同比例埋深的爆源所对应的爆炸声音信号；(2)在距离爆芯不同比例距离的监测点所监测到的声音信号。

3.根据权利要求1中基于声响特征的爆炸位源信息快速识别方法，其特征在于，步骤S4中，根据步骤S3中所收集的数字信号，进行声音信号四类特征的提取，四类融合特征的提取方法如下：

从原始数字信号中提取反映声音能量信息的短时能量特征(SE)和反映声音信号能量特征规律的MFCC特征；将爆炸的原声声响信号绘制成时间-频率-幅值的三维爆炸声谱图，提取反映声谱纹理分布的HOG纹理特征和声谱在不同频率带分布幅值大小的颜色矩特征(CM)；

构建的训练样本数据库D如下：

D＝[X,Y]，其中，输入特征矩阵X为训练样本的输入值，输出矩阵Y为训练样本的输出值，输入特征矩阵X＝[x₁,x₂,x₃,x₄]由四个特征向量组成，包括x₁＝{爆炸声响的短视能量特征(SE)}、x₂＝{梅尔倒谱特征系数(MFCC)}、x₃＝{反映爆炸声谱纹理特征的HOG特征}、x₄＝{反映爆炸声谱颜色分布特征的颜色矩(CM)特征}，输出特征矩阵Y＝[y₁,y₂]由两个特征向量组成，包括：y₁＝{不同爆炸声响特征随对应的爆源比例埋深}；y₂＝{不同监测点的爆炸声响特征距离爆源的比例距离}。

4.根据权利要求3中基于声响特征的爆炸位源信息快速识别方法，其特征在于，所述步骤S5包括：将训练数据库D中的爆炸声响信号的四类爆炸声响特征作为输入，输出矩阵Y作为输出训练IVM模型，在训练过程中利用随机采样的方法将训练样本库中的数据中随机分成训练集和测试集，通过随机训练多次获得最终的IVM模型。

5.根据权利要求1中基于声响特征的爆炸位源信息快速识别方法，其特征在于，所述步骤S8还包括：将与真实爆炸位源信息相比，预测误差小于预设阈值的新的预测样本，作为新的训练样本加入到训练样本集合中，扩宽训练样本集合。