[发明专利]一种基于雨声的降雨强度识别、模型训练的方法及装置有效
| 申请号: | 202010071320.1 | 申请日: | 2020-01-21 |
| 公开(公告)号: | CN111276157B | 公开(公告)日: | 2023-06-27 |
| 发明(设计)人: | 李芳芳;裘钧;程亮;王光谦 | 申请(专利权)人: | 清华大学 |
| 主分类号: | G10L25/03 | 分类号: | G10L25/03;G10L25/30;G10L25/51 |
| 代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人: | 李博洋 |
| 地址: | 100084*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 雨声 降雨 强度 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
1.一种基于雨声的降雨强度识别装置,其特征在于,包括:
降雨音频信号获取模块,用于获取移动终端设备采集的降雨音频信号;
环境数据获取模块,用于获取所述移动终端设备所处的环境数据;
雨声特征提取模块,用于根据所述降雨音频信号提取雨声特征,所述雨声特征包括A级声压、C级声压、Z级声压、主频率、主频率对应的声能谱密度、次频率、次频率对应的声能谱密度、90%最大声能谱密度对应的频率范围;
降雨强度识别模块,用于将所述雨声特征和所述环境数据输入基于雨声的降雨强度识别模型,得到降雨强度;
所述环境数据获取模块包括:
下垫面条件获取子模块,用于获取所述降雨音频信号的下垫面条件,所述下垫面条件为硬地、裸露土地、树林或水面;
移动终端高度获取子模块,用于获取所述移动终端距离下垫面的距离,所述移动终端与所述下垫面之间没有遮挡物。
2.根据权利要求1所述的基于雨声的降雨强度识别装置,其特征在于,还包括:定位模块、数据传输模块、云端数据存储模块;
所述定位模块用于获取所述移动终端设备的位置信息;
所述数据传输模块用于将所述降雨音频信号、环境数据、位置信息、降雨强度上传至所述云端数据存储模块;
所述云端数据存储模块用于将所述降雨音频信号、环境数据、位置信息、降雨强度对应存储。
3.根据权利要求1所述的基于雨声的降雨强度识别装置,其特征在于,还包括:
显示模块,用于实时显示各时刻的降雨强度。
4.一种基于雨声的降雨强度识别方法,其特征在于,包括:
获取移动终端设备采集的降雨音频信号及所述移动终端设备所处的环境数据,所述环境数据包括所述降雨音频信号的下垫面条件和所述移动终端距离下垫面的距离,所述下垫面条件为硬地、裸露土地、树林或水面,所述移动终端与所述下垫面之间没有遮挡物;
根据所述降雨音频信号提取雨声特征,所述雨声特征包括A级声压、C级声压、Z级声压、主频率、主频率对应的声能谱密度、次频率、次频率对应的声能谱密度、90%最大声能谱密度对应的频率范围;
将所述雨声特征和所述环境数据输入基于雨声的降雨强度识别模型,得到降雨强度。
5.一种基于雨声的降雨强度识别模型训练方法,其特征在于,包括:
获取移动终端设备采集的降雨音频信号训练样本、所述移动终端设备所处的环境数据训练样本及所述降雨音频信号训练样本所对应的降雨强度,所述环境数据包括所述降雨音频信号的下垫面条件和所述移动终端距离下垫面的距离,所述下垫面条件为硬地、裸露土地、树林或水面,所述移动终端与所述下垫面之间没有遮挡物;
根据所述降雨音频信号训练样本提取雨声特征,所述雨声特征包括A级声压、C级声压、Z级声压、主频率、主频率对应的声能谱密度、次频率、次频率对应的声能谱密度、90%最大声能谱密度对应的频率范围;
将所述雨声特征、所述环境数据训练样本及所述降雨强度输入神经网络模型进行训练,得到所述基于雨声的降雨强度识别模型。
6.根据权利要求5所述的基于雨声的降雨强度识别模型训练方法,其特征在于,还包括:
获取移动终端设备采集的降雨音频信号测试样本、所述移动终端设备所处的环境数据测试样本;
根据所述降雨音频信号测试样本、环境数据测试样本及所述基于雨声的降雨强度识别模型得到测试结果;
根据所述测试结果判断所述基于雨声的降雨强度识别模型的准确率是否高于预设阈值;
如果所述基于雨声的降雨强度识别模型的准确率高于所述预设阈值,将所述基于雨声的降雨强度识别模型确定为可用的基于雨声的降雨强度识别模型。
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