[发明专利]噪音信号的识别方法及装置

说明书

本公开提供了一种噪音信号的识别方法及装置，属于音频识别技术领域。所述方法包括：获取待识别噪音信号；获取该待识别噪音信号的第一信号特征，该第一信号特征包括听觉特征和传统特征，该听觉特征用于指示能够用于语音识别的声学特征；对该传统特征进行图像特征提取，得到该待识别噪音信号的第二信号特征；根据该待识别噪音信号的第一信号特征和第二信号特征，对该待识别噪音信号进行识别，得到该待识别噪音信号的目标类别。本公开提取的待识别噪音信号多种特征能够更加全面、更加细腻的反映待识别噪音信号的特点，通过对该多种特征进行识别得到目标类别，实现了对待识别噪音信号全方位、细粒度的识别，提高了识别准确率、降低了误识率。

技术领域

本公开涉及音频识别技术领域，特别涉及一种噪音信号的识别方法及装置。

背景技术

声音信号包括语音信号和非语音信号(噪音信号)，其中，语音信号具有带宽稳定、有一定规律性、便于统计等特点，而相比于语音信号来说，噪音信号则具有多样性、无规则性、难以统计等特点。因此，相比于发展成熟的语音信号识别技术，噪音信号的识别技术较为落后。而由于声音信号是由物体的振动产生的，并且可以在一定程度上反映出物体的状态信息，在工业生产中可以通过对产品使用过程中产生噪音信号的识别来判别产品质量的好坏，进而实现工业控制。

现有技术中，噪音信号可以分为正常噪音信号和异常噪音信号。目前，通常噪音信号的识别基于对噪音信号的传统特征分析，识别的主要方式包括信号强度峰值判断、短时能量检测算法、过零率判断等。其中，噪音信号的传统特征可以为噪音信号的强度、能量、周期、基频频率、谐波频率、频谱分布等特征。针对噪音信号的任一传统特征，噪音信号的识别过程为：提取待识别噪音信号的特征，将该特征的数值与预设特征阈值进行比较，如果该特征的数值超过该特征阈值，则确定待识别噪音信号为异常噪音信号；反之，则确定待识别噪音信号为正常噪音信号。

在实现本公开的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

由于异常噪音信号根据其产生原因的不同其种类是多种多样的，实际情况中，有些类别的异常噪音信号的特征与正常噪音信号的特征在数值上非常相近，单单依靠上述数值比较的方法，很容易将异常噪音信号误判为正常噪音信号，导致噪音信号识别的准确率低、误识率高。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本公开实施例提供了一种噪音信号的识别方法及装置。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种噪音信号的识别方法，该方法包括：

获取待识别噪音信号；

获取该待识别噪音信号的第一信号特征，该第一信号特征包括听觉特征和传统特征，该听觉特征用于指示能够用于语音识别的声学特征；

对该传统特征进行图像特征提取，得到该待识别噪音信号的第二信号特征；

根据该待识别噪音信号的第一信号特征和第二信号特征，对该待识别噪音信号进行识别，得到该待识别噪音信号的目标类别。

通过提取待识别噪音信号的传统特征和能够用于语音识别的声学特征，并基于传统特征提取了待识别噪音信号的图像特征，得到了待识别噪音信号的多种特征，该多种特征能够更加全面、更加细腻的反映待识别噪音信号的特点，通过对待识别噪音信号的多种特征进行识别得到目标类别，实现了对待识别噪音信号全方位、更加细粒度的识别，提高了噪音识别的准确率、降低了误识率。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，该对该传统特征进行图像特征提取，得到该待识别噪音信号的第二信号特征的过程可以为：