一种基于统计的分布式声音监测系统研究

针对环境区域偏僻、条件复杂、全天候监测等技术需求,研制了一种基于针对异常声音事件的分布式监测系统.系统通过传感器节点的分布式布防,对监测区域的环境声音进行实时采集和处理,提取特征值.采用基于统计的方法,分析其特征值的统计特征,直接从环境中建立相关声音模型.系统采用Neyman-Pearson准则,完成对环境声音背景门限的统计.实验结果表明:以上方法可有效计算背景门限.同时,系统采用门限检测和声像联合技术,提高了系统的智能性和准确性.     

混响环境中突发声源定向方法及性能

针对突发性声源在混响条件下的定向技术进行了研究。基于传统广义互相关时延估计的定向方法,通过对互相关函数计算结果进行判别与约束、对数据帧采用滑动方式、对时延估计结果进行能量加权选举等措施,有效提高了声源定向结果的稳定性。实验结果表明,改进的算法在混响条件下能有效地对突发性声源进行可靠定向,可用于对枪声、爆炸声等突发性信号进行精确定向和定位。