基于声源信号技术的电缆防外破预警系统研究设计

2020-08-04梁琦肖棽柏胡志文

电力与能源系统学报·下旬刊 2020年1期

梁琦肖棽柏胡志文

摘要：根据城市快速发展有可能对地下电缆造成破坏而展开的电缆通道防外力破坏监测研究。主要通过典型机械、汽车、动物及噪声声源特征量的分析，构建一套基于统计分析的识别算法并建立声纹库，针对声源特征量运用声音处理技术及模式识别技术，对地下电缆周围可能存在的工程机械，如切割机、液压冲击锤、手持电动镐和挖掘机信号进行识别分类。针对每一类工程机械声音信号的特点，设计相应的分类器。这样可以对各类工程机械信号进行实时监测，一旦检测到某一类目标信号立即发出警报，并给出信号的类型编号，最终实现大、中、小型破碎锤、挖掘机、打桩机、切割机、风镐等5类机械作业声音强度和方位角的判定，完成基于声源识别定位的防外破预警系统的研制。

1音频识别技术研究

声音信号处理技术是建立在声音的数学模型和数字信号处理技术基础上，它涉及数字信号处理、模式识别等多个不同的领域，是一门综合性学科。所谓声音识别技术就是让机器能够识别和理解的过程，它是指在这个过程中把声音信号转化为相应的文本或指令的高技术，也就是让机器设备能懂得声音信号中的信息。对声音识别系统来说，如果电脑配置有识别功能的程序组，那么当声音通过采集装置输入电脑内部、并以数字形式储存后，识别程序便开始将刚输入的声音信号进行一些处理，通过特定的算法提取到输入的声音信号的特征，之后将提取得到的特征与事先存储好的多个声音样本的特征进行对比。声音特征比对工作完成之后，电脑就会输出一个它认为最“像”的声音样本特征的序号，这样我们就可以知道刚才声音信号是什么，有什么意义，进而执行后续操作。

2典型工程机械作业音频研究

声音是一种波，它是由物体振动产生。当拍打某一物体时，物体自身发生振动，振动使它周围的空气分子随之有规律的振动。空气分子的振动形成了疏密相间的波纹，这就是声波。声波从产生的那一刻起，不断向外传播，在传播的过程中逐渐衰减。声音可以通过不同的介质传播，每一种介质中声音的传播速度不同。一般而言，声音在固体介质中的传播速度最快，可以达到几千米每秒;液体介质次之，也可以达到一千米每秒;空气中，声音的传播速度大致为340米每秒。声音作为波的一种，频率和振幅就成了描述波的重要属性。声音信号具有以下三个主要特性：

（1）响度：它指人主观上感觉声音的大小，又称为音量。它由信号的振幅以及离声源的距离决定：振幅越大相应的响度就越大，信号接收端离声源的距离越小，相应的响度就越大。

（2）音调：声音的高低由频率决定。频率越高音调就越高，频率指的是每一秒经过一个定点的声波数量，它的单位是赫兹，这是以海因里希·鲁道夫·赫兹的名字命名的。

（3）音色：又称音品，它由声音信号的波形决定。声音信号因不同物质材料的特性而具有不同的特性。音色是一个抽象的概念，但是运用波形可以把这個抽象的概念直观的表现出来。音色不同，波形就不同。典型音色的波形有方波，锯齿波，正弦波，脉冲波等等。不同的音色完全可以通过波形将其分辨出来。本次研究的目标信号来自手持电动镐、液压破碎锤、挖掘机和切割机等工程开挖机器械作业时产生。下图给出这四种工程机械的实物图。这些设备产生的信号有不同的来源：冲击地面时与地面产生的碰撞声，自身机械结构之间的碰撞声，电机或者发动机的声音等等。

3声源识别算法研究

传统的语音识别算法中，如LPCC、MFCC等在语音识别领域得到了很好的发展应用。然而语音信号与本发明中的工程器械声音信号还是存在很大的不同，语音信号具有短时平稳的特性，一般认为10ms到30ms认为语音信号是稳定的，而工程器械声音信号是非稳定的信号，所以从信号分帧环节就存在着一些问题。另一方面，这几种工程器械声音信号的频谱非常相似，它们都属于非稳定的带宽信号。随着目标信号距离的增加，频谱会有很大的变化，如果使用传统的语音识别算法，那么其同一种工程器械的特征也会存在很大的不同。单单时域或者频域的识别算法不能将所有目标器械信号分类识别。

在采集大量数据（包括各类设备不同型号，同种设备不同距离，还有大量噪声信号等）的基础上对算法设计提出了两个方向：

使用传统语音识别算法，对其做一些针对性的改进。由于信号在不同距离上会有不同程度的差别，当使用语音识别算法提取特征时即使同一种设备之间的特征会存在不同程度的差异。但是这没有关系，只是我们这里建立的声音指纹库会相应的比一般语音指纹库大很多。
针对工程器械各自的特点设计相应的分类器，每种器械有自己对应的分类器。如电镐和液压冲击锤信号具有明显的周期性，挖掘机信号的产生具有不规则性，切割机信号具有持续稳定性，最重要的一点是所有器械信号都属于带宽信号。